| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| §1.1 复杂性科学概述 | 第12-14页 |
| §1.1.1 复杂性科学的范畴 | 第12-13页 |
| §1.1.2 复杂性科学的发展历程 | 第13页 |
| §1.1.3 复杂性科学研究的基本问题 | 第13-14页 |
| §1.1.4 复杂性系统的主要特点 | 第14页 |
| §1.2 经济复杂性问题概述 | 第14-18页 |
| §1.2.1 经济学面临的困境 | 第15-16页 |
| §1.2.2 复杂性经济学 | 第16-17页 |
| §1.2.3 经济复杂性研究现状 | 第17-18页 |
| §1.3 金融复杂性 | 第18-19页 |
| §1.4 本文的主要工作 | 第19-20页 |
| §1.5 文章内容安排 | 第20-22页 |
| 第二章 金融时间序列的典型统计特性 | 第22-37页 |
| §2.1 传统的金融市场假设 | 第22-23页 |
| §2.2 价格波动的相关性 | 第23-24页 |
| §2.3 收益分布 | 第24-29页 |
| §2.3.1 尖峰胖尾特性 | 第25页 |
| §2.3.2 中心列维分布 | 第25-28页 |
| §2.3.3 尾部幂律分布 | 第28-29页 |
| §2.4 多重分形的标度特征 | 第29-32页 |
| §2.5 波动聚集性 | 第32-33页 |
| §2.6 价格波动的雪崩动力学 | 第33-36页 |
| §2.6.1 雪崩的定义 | 第34页 |
| §2.6.2 价格雪崩规模分布的实证研究 | 第34-36页 |
| §2.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 资本市场的混沌和分形 | 第37-57页 |
| §3.1 混沌和分形 | 第37-39页 |
| §3.2 混沌的定义 | 第39-40页 |
| §3.2.1 混沌的Li-Yorke定义 | 第39页 |
| §3.2.2 混沌的Devaney定义 | 第39-40页 |
| §3.3 混沌的度量 | 第40-43页 |
| §3.3.1 Lyapunov指数 | 第40-41页 |
| §3.3.2 测度熵 | 第41-42页 |
| §3.3.3 分数维 | 第42-43页 |
| §3.4 提取混沌特征量的数值方法 | 第43-47页 |
| §3.4.1 相空间重构 | 第43页 |
| §3.4.2 计算Lyapunov指数 | 第43-45页 |
| §3.4.3 计算关联维 | 第45-47页 |
| §3.5 金融市场中的混沌 | 第47-52页 |
| §3.6 金融时间序列的分形分布 | 第52-57页 |
| §3.6.1 分形分布(帕雷托—列维(Pareto-Lévy)分布) | 第52-53页 |
| §3.6.2 Hurst指数 | 第53-54页 |
| §3.6.3 资本市场的分形 | 第54-57页 |
| 第四章 金融市场建模 | 第57-83页 |
| §4.1 引言 | 第57页 |
| §4.2 基于Multi-Agent的金融市场模型 | 第57-66页 |
| §4.2.1 多主体系统理论 | 第58-60页 |
| §4.2.1.1 主体 | 第58页 |
| §4.2.1.2 主体特性 | 第58-59页 |
| §4.2.1.3 主体结构和通信 | 第59-60页 |
| §4.2.2 多主体系统建模 | 第60-61页 |
| §4.2.2.1 多主体系统建模的特点 | 第60页 |
| §4.2.2.2 建立基于主体模型的步骤 | 第60-61页 |
| §4.2.2.3 常用的软件平台 | 第61页 |
| §4.2.3 基于Multi-Agent的金融市场模型 | 第61-65页 |
| §4.2.4 本节小结 | 第65-66页 |
| §4.3 基于元胞自动机的金融市场模型 | 第66-71页 |
| §4.3.1 元胞自动机 | 第66-67页 |
| §4.3.2 元胞自动机用于无约束股票市场建模 | 第67-69页 |
| §4.3.3 元胞自动机用于有约束股票市场建模 | 第69页 |
| §4.3.4 本节小结 | 第69-71页 |
| §4.4 统计物理模型 | 第71-76页 |
| §4.4.1 伊辛模型(Ising Model)与社会模仿理论 | 第71-73页 |
| §4.4.1.1 伊辛模型 | 第71-72页 |
| §4.4.1.2 社会模仿理论 | 第72-73页 |
| §4.4.2 逾渗模型(Percolation Model) | 第73-76页 |
| §4.4.2.1 逾渗理论 | 第73-75页 |
| §4.4.2.2 Cont-Bouchaud模型 | 第75-76页 |
| §4.4.3 本节小结 | 第76页 |
| §4.5 GARCH模型 | 第76-79页 |
| §4.5.1 ARCH模型 | 第77页 |
| §4.5.2 GARCH模型 | 第77-78页 |
| §4.5.3 其它ARCH模型类 | 第78-79页 |
| §4.6 其他金融市场模型 | 第79-82页 |
| §4.6.1 Langevin方法 | 第79-81页 |
| §4.6.2 Somette-Ide模型 | 第81-82页 |
| §4.7 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 基于逾渗理论的金融市场网络模型 | 第83-95页 |
| §5.1 引言 | 第83页 |
| §5.2 模型 | 第83-87页 |
| §5.2.1 交易规则 | 第84-85页 |
| §5.2.2 投资群体结构的动态演化 | 第85-86页 |
| §5.2.3 实验结果 | 第86-87页 |
| §5.3 价格波动的相关性分析 | 第87-88页 |
| §5.4 模型产生的收益分布 | 第88-90页 |
| §5.5 价格波动的雪崩动力学 | 第90-92页 |
| §5.6 多重分形的标度特征 | 第92-93页 |
| §5.7 模型的优点 | 第93-94页 |
| §5.8 本章小结 | 第94-95页 |
| 第六章 金融市场模型上的混沌和分形 | 第95-102页 |
| §6.1 基于Multi-Agent的股市模型 | 第95-96页 |
| §6.2 混沌行为分析 | 第96-99页 |
| §6.3 模型时间序列的分形特征 | 第99-102页 |
| 第七章 总结与展望 | 第102-106页 |
| §7.1 本文工作总结 | 第102-104页 |
| §7.2 展望 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-115页 |
| 致谢 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第116页 |
