| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 复杂网络的发展 | 第9页 |
| 1.2.2 基于复杂网络的股票市场研究 | 第9-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-14页 |
| 第二章 复杂网络理论的相关基础知识 | 第14-24页 |
| 2.1 网络基本性质 | 第14-17页 |
| 2.1.1 网络的图表示 | 第14页 |
| 2.1.2 节点的网络中心性 | 第14-15页 |
| 2.1.3 度分布 | 第15-16页 |
| 2.1.4 网络的稀疏性 | 第16页 |
| 2.1.5 平均路径长度与聚类系数 | 第16-17页 |
| 2.2 经典网络模型 | 第17-23页 |
| 2.2.1 规则网络 | 第17页 |
| 2.2.2 随机网络模型 | 第17-19页 |
| 2.2.3 小世界网络模型 | 第19-21页 |
| 2.2.4 无标度网络模型 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于相关性的中国股市网络建模方法与动态研究 | 第24-52页 |
| 3.1 股票数据与时间窗口 | 第24-25页 |
| 3.2 股票之间的相关性度量 | 第25-28页 |
| 3.2.1 Pearson相关系数 | 第26页 |
| 3.2.2 归一化互信息 | 第26-28页 |
| 3.3 股市网络构建方法 | 第28-30页 |
| 3.3.1 阈值筛选法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 最大平面过滤图法 | 第30页 |
| 3.4 基于Pearson相关系数的股市网络构建与分析 | 第30-43页 |
| 3.4.1 基于Pearson-阈值方法的股市网络的动态演化分析 | 第31-39页 |
| 3.4.2 基于Pearson-PMFG方法的股市网络的动态演化分析 | 第39-43页 |
| 3.5 基于归一化互信息的股市网络构建与分析 | 第43-49页 |
| 3.5.1 基于NMI-阈值方法的股市网络的动态演化分析 | 第44-47页 |
| 3.5.2 基于NMI-PMFG方法的股市网络的动态演化分析 | 第47-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-52页 |
| 第四章 基于股市网络建模的股指及投资组合构造与分析 | 第52-68页 |
| 4.1 基于股市网络建模的股指构造与分析 | 第52-57页 |
| 4.1.1 基于股市网络建模的股指构造 | 第52-54页 |
| 4.1.2 基于股市网络建模的股指的走势与分析 | 第54-57页 |
| 4.2 基于股票网络分析的量化投资策略 | 第57-66页 |
| 4.2.1 基于股票度中心性的选股模型分析 | 第57-63页 |
| 4.2.2 基于股票网络中心性的投资策略 | 第63-66页 |
| 4.3 本章小结 | 第66-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文的主要工作及结论 | 第68-69页 |
| 5.2 本文的不足及未来展望 | 第69-70页 |
| 附录A 程序代码 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-78页 |
| 致谢 | 第78-80页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第80-82页 |
