| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 引言 | 第6-11页 |
| 1.1 课题背景 | 第6页 |
| 1.2 选题目的和意义 | 第6-8页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.4 论文主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 复杂网络理论及复杂网络模型 | 第11-21页 |
| 2.1 复杂网络理论基本概念 | 第11-13页 |
| 2.1.1 网络的图表示 | 第11页 |
| 2.1.2 度和度分布 | 第11页 |
| 2.1.3 平均路径长度 | 第11-12页 |
| 2.1.4 聚类系数 | 第12页 |
| 2.1.5 最大连通子图 | 第12页 |
| 2.1.6 社团结构 | 第12-13页 |
| 2.2 典型的复杂网络模型 | 第13-19页 |
| 2.2.1 ER随机网络模型 | 第13-14页 |
| 2.2.2 规则网络模型 | 第14-16页 |
| 2.2.3 小世界网络模型 | 第16-17页 |
| 2.2.4 无标度网络模型 | 第17-19页 |
| 2.3 网络的中心性指标 | 第19-21页 |
| 2.3.1 度指标 | 第19页 |
| 2.3.2 介数指标 | 第19页 |
| 2.3.3 接近中心性指标 | 第19-21页 |
| 第三章 基于复杂网络股票价格相关性分析 | 第21-37页 |
| 3.1 股票价格关联网络模型 | 第21-25页 |
| 3.1.1 股票价格波动相关性分析指标 | 第21-23页 |
| 3.1.2 股票价格关联网络模型 | 第23-25页 |
| 3.2 股票同期价格相关性分析 | 第25-34页 |
| 3.2.1 基于复杂网络拓扑性质股票价格波动相关性分析 | 第25-28页 |
| 3.2.2 基于社团结构股票强相关集群的发现 | 第28-34页 |
| 3.3 股票迟滞价格相关性分析 | 第34-37页 |
| 第四章 社会重大事件与股票价格相关性分析 | 第37-45页 |
| 4.1 基于复杂网络的事件分析 | 第37-38页 |
| 4.2 会议对股票市场的影响分析 | 第38-45页 |
| 4.2.1 两会前后股票价格关联网络构建 | 第38-39页 |
| 4.2.2 两会前后股票价格网络变化分析 | 第39-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第49-50页 |