证券市场的分形特征研究
摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-15页 |
·论文研究的背景 | 第10页 |
·国内外的研究现状 | 第10-11页 |
·本文的研究内容及研究思路 | 第11-13页 |
·本文的研究内容 | 第11-12页 |
·本文的研究思路 | 第12-13页 |
·本文的主要创新点 | 第13-15页 |
第二章 证券市场的单分形特征研究 | 第15-42页 |
·有效市场理论与分形市场理论 | 第15-17页 |
·有效市场理论 | 第15-16页 |
·分形市场理论 | 第16-17页 |
·分形理论 | 第17-21页 |
·分形的定义 | 第17-18页 |
·分形理论中的维数理论 | 第18-20页 |
·统计分形 | 第20-21页 |
·分数布朗运动 | 第21-25页 |
·布朗运动 | 第21页 |
·分数布朗运动 | 第21-23页 |
·分数差分噪声 | 第23-24页 |
·分数布朗运动的自相似性和长记忆性 | 第24-25页 |
·Hurst指数的估算方法 | 第25-28页 |
·R/S分析法 | 第25-26页 |
·修正R/S分析法 | 第26页 |
·V/S分析法 | 第26-28页 |
·实证分析 | 第28-40页 |
·样本及其基本统计特征 | 第28-31页 |
·长记忆性检验 | 第31-38页 |
·Hurst指数的估计 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-42页 |
第三章 小波理论在单分形研究中的应用 | 第42-55页 |
·小波分析理论 | 第42-48页 |
·小波函数 | 第42页 |
·连续小波变换 | 第42页 |
·离散参数小波变换 | 第42-43页 |
·离散小波变换与多分辨率分析 | 第43-46页 |
·最大重复离散小波变换 | 第46-48页 |
·基于小波方差的长记忆参数的估计 | 第48-49页 |
·小波方差的定义 | 第48页 |
·小波方差的估计 | 第48-49页 |
·长记忆参数的估计 | 第49页 |
·中国股票市场和美国股票市场的实证研究 | 第49-53页 |
·上证指数收益率序列的四种小波变换的对比分析 | 第50-51页 |
·上证指数、深证综指的D6小波变换的对比分析 | 第51-52页 |
·中美两国股票市场的长记忆性比较研究 | 第52-53页 |
·本章小结 | 第53-55页 |
第四章 证券市场的多重分形特征研究 | 第55-84页 |
·多重分形谱 | 第55页 |
·尺度函数 | 第55-57页 |
·多重分形谱与尺度函数的关系 | 第57页 |
·规则多重分形 | 第57-61页 |
·Cantor二分集与Cantor三分集 | 第58-60页 |
·Cantor集的多重分形谱的解析公式 | 第60-61页 |
·金融时间序列多重分形谱的估计方法 | 第61-65页 |
·配分函数法 | 第61-62页 |
·结构函数法 | 第62-63页 |
·MFDFA | 第63-65页 |
·自适应MFDFA | 第65页 |
·估计方法的计算可靠性研究 | 第65-74页 |
·配分函数法的计算可靠性 | 第65-69页 |
·MFDFA的计算可靠性 | 第69-74页 |
·实证研究 | 第74-83页 |
·配分函数法的应用 | 第74-78页 |
·MFDFA的应用 | 第78-83页 |
·本章小结 | 第83-84页 |
第五章 小波理论在多重分形研究中的应用 | 第84-109页 |
·分形信号的自相似性与小波变换的自相似性 | 第84-87页 |
·小波变换模极大方法 | 第87-93页 |
·多重分形谱的计算方法 | 第87-88页 |
·WTMM的计算可靠性 | 第88-93页 |
·二项式多重分形序列 | 第93页 |
·替代数据法 | 第93-95页 |
·股市高频数据的实证研究 | 第95-108页 |
·股市高频数据的多重分形谱分析 | 第95-101页 |
·WTMM与MFDFA方法计算结果的比较分析 | 第101-102页 |
·多重分形成因分析 | 第102-108页 |
·本章小结 | 第108-109页 |
第六章 总结与展望 | 第109-112页 |
·本文工作总结 | 第109-110页 |
·研究展望 | 第110-111页 |
·结束语 | 第111-112页 |
参考文献 | 第112-118页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第118-119页 |
致谢 | 第119-120页 |