| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景 | 第8-10页 |
| ·金融物理学 | 第8-9页 |
| ·时间序列分析 | 第9-10页 |
| ·长程相关随机过程研究指标—赫斯特(Hurst)指数 | 第10页 |
| ·文献综述 | 第10-12页 |
| ·本文创新点及结构 | 第12-14页 |
| ·本文创新点 | 第12页 |
| ·全文结构 | 第12-14页 |
| 第2章 单个及两个时间序列的相关分析 | 第14-19页 |
| ·短程相关时间序列经典分析模型 | 第14页 |
| ·长程相关时间序列分析 | 第14-16页 |
| ·降趋波动分析(DFA) | 第16-17页 |
| ·降趋互相关分析方法(DCCA) | 第17-19页 |
| 第3章 偏相关分析 | 第19-21页 |
| ·随机变量之间的偏相关分析 | 第19-20页 |
| ·随机过程的偏自相关分析 | 第20-21页 |
| 第4章 降趋偏互相关分析及数据模拟 | 第21-28页 |
| ·降趋偏互相关分析(DPCA) | 第21-22页 |
| ·数据模拟 | 第22-28页 |
| ·利用平稳线性ARFIMA进程 | 第22-24页 |
| ·利用多变量分形布朗运动过程(MFBM) | 第24-28页 |
| 第5章 实证研究 | 第28-39页 |
| ·黄金石油价格及美元指数 | 第28-31页 |
| ·股票市场 | 第31-39页 |
| 第6章 结论与展望 | 第39-40页 |
| ·本文的主要工作 | 第39页 |
| ·进一步的工作 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-43页 |
| 致谢 | 第43页 |