中国股市分形特征及其应用研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-11页 |
第一章 绪论 | 第11-25页 |
一、研究背景 | 第11-13页 |
二、研究现状 | 第13-20页 |
(一) 分形市场理论 | 第13-16页 |
(二) 市场单分形特征的研究述评 | 第16-19页 |
(三) 市场多重分形特征的研究述评 | 第19-20页 |
三、研究的主要问题、思路与方法、框架和数据说明 | 第20-23页 |
(一) 研究的主要问题 | 第20-21页 |
(二) 研究思路和方法 | 第21-22页 |
(三) 研究框架 | 第22页 |
(四) 数据说明 | 第22-23页 |
四、本文的创新点和不足点 | 第23-25页 |
(一) 本文的创新点 | 第23页 |
(二) 本文的不足点 | 第23-25页 |
第二章 中国股市整体的单分形特征研究 | 第25-46页 |
一、非线性特征 | 第25-27页 |
(一) 特征说明 | 第25页 |
(二) 基于BDS方法的非线性关系检验 | 第25-27页 |
(三) 总结说明 | 第27页 |
二、分形分布和分数布朗运动特征 | 第27-33页 |
(一) 理论简介 | 第27-29页 |
(二) 模拟股价与实际股价的比较 | 第29-31页 |
(三) 中国股市分形分布与分数布朗运动的检验 | 第31-33页 |
(四) 总结说明 | 第33页 |
三、自相似特征 | 第33-36页 |
(一) 自相似性的种类 | 第33-34页 |
(二) 中国股市的统计自相似性 | 第34-36页 |
(三) 总结说明 | 第36页 |
四、长记忆性特征 | 第36-44页 |
(一) 特征说明 | 第36-37页 |
(二) 经典R/S方法分析 | 第37-40页 |
(三) 修正R/S方法分析 | 第40-41页 |
(四) 非周期循环的测度 | 第41-44页 |
(五) 非周期循环的检验 | 第44页 |
(六) 总结说明 | 第44页 |
五、本章小结 | 第44-46页 |
第三章 中国股市结构的多重分形特征研究 | 第46-66页 |
一、金融市场多重分形分析思路简述 | 第46-47页 |
二、中国股市多重分形特征存在性的证明 | 第47-52页 |
(一) 多重分形特征的检验方法简述 | 第47-48页 |
(二) 改进盒计数法的检验 | 第48-49页 |
(三) q阶矩函数法的检验 | 第49-52页 |
(四) 总结说明 | 第52页 |
三、中国股市收益率的广义Hurst指数研究 | 第52-59页 |
(一) MF-DFA方法简介 | 第52-54页 |
(二) 计算的结果分析 | 第54-55页 |
(三) 收益率多重分形特征的证伪验证 | 第55-57页 |
(四) 广义Hurst指数研究结果的推论研究 | 第57-59页 |
(五) 总结说明 | 第59页 |
四、中国股市价位分布的多重分形谱分析 | 第59-64页 |
(一) 多重分形谱 | 第59-61页 |
(二) 多重分形谱的计算和分析 | 第61-63页 |
(三) 分析结果的证伪检验 | 第63-64页 |
(四) 总结说明 | 第64页 |
五、本章小结 | 第64-66页 |
第四章 股市分形特征在金融投资的应用 | 第66-81页 |
一、单分形特征的投资应用 | 第66-70页 |
(一) 思路说明 | 第66页 |
(二) 移动Hurst曲线及价格预测 | 第66-69页 |
(三) 总结说明 | 第69-70页 |
二、多重分形特征的投资应用 | 第70-75页 |
(一) 思路说明 | 第70-71页 |
(二) 高频数据下股价波动特征的量化 | 第71-73页 |
(三) 高频数据下股价分布特征的量化 | 第73-75页 |
(四) 总结说明 | 第75页 |
三、基于分形特征的滚动神经网络模型价格预测 | 第75-79页 |
(一) 思路说明 | 第75-76页 |
(二) 滚动BP神经网络的构建 | 第76-78页 |
(三) 预测的结果与说明 | 第78-79页 |
四、本章小结 | 第79-81页 |
第五章 结论与启示 | 第81-85页 |
一、全文的研究结论 | 第81-82页 |
二、启示 | 第82-85页 |
参考文献 | 第85-89页 |
附录 | 第89-94页 |
致谢 | 第94-95页 |
攻读硕士学位期间所著论文发表情况 | 第95页 |