基于符号序列分析的股市网络结构及金融波动研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 符号时间序列分析方法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 网络结构研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 模式匹配预测方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.4 序列比对的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 1.4 文章创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 研究方法综述 | 第17-29页 |
| 2.1 符号时间序列分析 | 第17-21页 |
| 2.1.1 时间序列符号化方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 符号序列编码 | 第18-19页 |
| 2.1.3 编码长度 L 的选取 | 第19页 |
| 2.1.4 符号序列直方图 | 第19-20页 |
| 2.1.5 欧几里得范数 | 第20-21页 |
| 2.1.6 相对熵 | 第21页 |
| 2.2 网络结构分析方法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 网络结构分析概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 网络结构分析方法 | 第22页 |
| 2.3 时间序列模式与时间序列预测 | 第22-28页 |
| 2.3.1 时间序列模式 | 第22-24页 |
| 2.3.2 时间序列预测方法 | 第24-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于符号时间序列的网络结构分析 | 第29-38页 |
| 3.1 最小生成树 | 第29-30页 |
| 3.2 分层树 | 第30页 |
| 3.3 沪深 300 指数成分股网络结构分析 | 第30-37页 |
| 3.3.1 数据来源与预处理 | 第30-32页 |
| 3.3.2 收益序列符号化 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实证结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于序列比对模式匹配的时间序列预测 | 第38-54页 |
| 4.1 序列比对及算法 | 第38-45页 |
| 4.1.1 序列比对概述 | 第38-41页 |
| 4.1.2 计分函数与空位罚分 | 第41-42页 |
| 4.1.3 动态规划算法 | 第42-45页 |
| 4.2 基于模式匹配的预测与效果分析 | 第45-46页 |
| 4.2.1 基于模式匹配的预测 | 第45页 |
| 4.2.2 预测效果分析 | 第45-46页 |
| 4.3 基于序列比对模式匹配的上证综指预测 | 第46-53页 |
| 4.3.1 数据来源与处理 | 第46-50页 |
| 4.3.2 预测结果分析 | 第50-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
