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基于投资者情绪的资本市场稳定性研究

致谢第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
1 绪论第12-23页
    1.1 研究背景第12-15页
    1.2 研究意义第15-17页
    1.3 研究内容及框架第17-21页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 内容框架第18-21页
    1.4 创新点第21-23页
2 文献综述及相关技术第23-44页
    2.1 投资者情绪研究文献综述第23-27页
        2.1.1 投资者情绪的定义第23-24页
        2.1.2 投资者情绪理论分析第24-27页
    2.2 投资者情绪模型研究综述第27-32页
        2.2.1 投资者情绪模型研究第27-30页
        2.2.2 投资者情绪与资本市场稳定性模型研究第30-32页
    2.3 资本市场稳定性文献综述第32-34页
        2.3.1 资本市场稳定性相关影响因素理论第32-33页
        2.3.2 投资者情绪与资本市场稳定性第33-34页
    2.4 研究方法及相关技术分析第34-43页
        2.4.1 研究方法第34-37页
        2.4.2 相关技术分析第37-43页
    2.5 本章综述第43-44页
3 基于层次分析法的投资者情绪指数的构建第44-80页
    3.1 投资者情绪的影响因素分析第44-67页
        3.1.1 投资者情绪的内部影响因素分析第47-56页
        3.1.2 投资者情绪的外部影响因素分析第56-67页
    3.2 基于层次分析法构建投资者情绪指数第67-75页
        3.2.1 投资者情绪影响因素的层次分析第67-70页
        3.2.2 投资者情绪的动因模型分析第70-72页
        3.2.3 投资者情绪指数的构建第72-75页
    3.3 基于投资者情绪指数构建投资者情绪节点模型第75-78页
        3.3.1 投资者情绪节点模型数据需求分析第75-76页
        3.3.2 投资者情绪节点模型的功能化开发模型第76页
        3.3.3 投资者情绪指数节点模型的构建第76-78页
    3.4 本章小结第78-80页
4 基于状态空间法的投资者情绪节点模型边界影响因子的实证研究第80-95页
    4.1 投资者情绪的传播第81-89页
        4.1.1 投资者情绪的传播第82-84页
        4.1.2 投资者情绪的传播影响第84-86页
        4.1.3 投资者情绪对资本市场的影响效果分析第86-89页
    4.2 基于状态空间法的投资者情绪节点模型边界影响因子分析第89-93页
        4.2.1 投资者集合的有限无边性第89页
        4.2.2 投资者情绪节点模型边界影响因子的确定第89-90页
        4.2.3 基于状态空间法的投资者情绪节点模型边界影响因子实证分析第90-93页
    4.3 投资者情绪节点模型边界影响因子影响力分析第93页
    4.4 本章小结第93-95页
5 基于有限元法的投资者情绪对资本市场稳定性的实证研究第95-113页
    5.1 基于投资者情绪定量分析的资本市场稳定性的研究第96-97页
    5.2 新闻面信息对投资者情绪节点模型的模拟方案第97-104页
        5.2.1 界定新闻面信息概念第97-98页
        5.2.2 国内外经济指数对模型影响的模拟方案第98-102页
        5.2.3 宏观调控政策对模型影响的模拟方案第102-104页
    5.3 基于有限元法的投资者情绪节点模型数据的假设条件第104-107页
        5.3.1 数据初始化的假设第104-106页
        5.3.2 数据传播度的假设第106-107页
    5.4 基于有限元法的投资者情绪节点模型的运行及结果分析第107-111页
        5.4.1 基于有限元法的投资者情绪节点模型模拟输出结果及分析第107-109页
        5.4.2 投资者情绪对资本市场稳定性的影响分析第109-111页
    5.5 本章小结第111-113页
6 基于投资者情绪的资本市场稳定性的实证结论第113-123页
    6.1 投资者情绪相互感染第113-116页
    6.2 当前资本市场负面事件对资本市场稳定性的影响第116-118页
    6.3 未来可能发生的市场激励事件对资本市场稳定性的影响第118-122页
    6.4 本章小结第122-123页
7 结论与展望第123-126页
    7.1 结论第123-124页
    7.2 研究展望第124-126页
参考文献第126-133页
作者简历及在学研究成果第133-135页
学位论文数据集第135页

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