| 致谢 | 第5-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 股票指数介绍 | 第13-14页 |
| 1.4 资产收益率 | 第14-16页 |
| 第2章 基于Potts模型构建金融股票价格动态模型 | 第16-19页 |
| 2.1 Potts模型基本介绍 | 第16-17页 |
| 2.2 Potts股票价格动态模型建立 | 第17-19页 |
| 第3章 Potts模型收益率统计特性分析 | 第19-35页 |
| 3.1 加权分数阶排列熵 | 第19-20页 |
| 3.2 分数阶样本熵 | 第20-21页 |
| 3.3 加权分数阶排列熵和分数阶样本熵的有效性分析 | 第21-28页 |
| 3.4 应用加权分数阶排列熵和分数阶样本熵分析金融时间序列 | 第28-30页 |
| 3.5 Potts股票价格模型的分数阶熵分析 | 第30-33页 |
| 3.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 第4章 收益率序列的同步相关性分析 | 第35-53页 |
| 4.1 收益率序列的混沌行为分析 | 第35-37页 |
| 4.2 多尺度复合复杂度同步性和多尺度交互样本熵 | 第37-39页 |
| 4.3 集成经验模态分解 | 第39-41页 |
| 4.4 应用多尺度复合复杂度同步性和多尺度交互样本熵分析收益率 | 第41-45页 |
| 4.5 应用多尺度复合复杂度同步性分析收益率的本征模函数 | 第45-48页 |
| 4.6 应用具有不同幂指数的多尺度复合复杂度同步性分析收益率 | 第48-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 结论 | 第53-55页 |
| 5.1 本文的结论 | 第53-54页 |
| 5.2 本文的创新点 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
