隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展,全球金融市場聯(lián)系更加緊密,全球股票市場錯(cuò)綜復(fù)雜,是典型的復(fù)雜系統(tǒng),復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是研究復(fù)雜系統(tǒng)的強(qiáng)有力工具,是對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的高度抽象。由美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)導(dǎo)致全球股票指數(shù)大量集體暴跌,對(duì)世界經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了重要影響,由此可見對(duì)于全球股票市場的研究是重要而緊迫的。本文以金融危機(jī)及其前后時(shí)期全球主要國家股票指數(shù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,以全球股票指數(shù)之間的價(jià)格波動(dòng)及相互關(guān)聯(lián)為基本依據(jù),充分借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)建模、內(nèi)在機(jī)制探索和系統(tǒng)演化方面的獨(dú)特優(yōu)勢(shì),基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)全球股票指數(shù)進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)化建模與結(jié)構(gòu)分析,主要完成了以下工作:（1）針對(duì)目前對(duì)金融危機(jī)及其前后時(shí)期全球股票市場網(wǎng)絡(luò)化建模不充分,從滿足全面分析全球主要國家股票市場的角度,以公開的股票指數(shù)數(shù)據(jù)為對(duì)象,將單支股票指數(shù)視為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn),將指數(shù)之間的相關(guān)程度為連邊,采用相關(guān)系數(shù)閾值方法構(gòu)建了金融危機(jī)前、中、后三個(gè)時(shí)期的全球股票指數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)驗(yàn)表明:與已有的模型相比,建立的網(wǎng)絡(luò)模型更具合理性和通用性。（2）針對(duì)已有的局部相似性鏈路預(yù)測算法存在預(yù)測結(jié)果偏差較大且適用性不強(qiáng)問題,從充分利用網(wǎng)絡(luò)局部信息的角度,論文提出了一種基于組合信息... 

【文章來源】：蘭州理工大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景與意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 股票市場網(wǎng)絡(luò)建模與結(jié)構(gòu)分析研究現(xiàn)狀
        1.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
    1.3 目前存在的問題
    1.4 研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 研究內(nèi)容
        1.4.2 結(jié)構(gòu)安排
    1.5 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 股票復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建模與結(jié)構(gòu)分析理論概述
    2.1 引言
    2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本理論
        2.2.1 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
        2.2.2 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的定義與分類
    2.3 股票網(wǎng)絡(luò)建模概述
    2.4 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)概述
        2.4.1 節(jié)點(diǎn)的度及其分布
        2.4.2 平均路徑長度
        2.4.3 聚集系數(shù)
        2.4.4 平均鄰居數(shù)與網(wǎng)絡(luò)密度
        2.4.5 小世界特性
    2.5 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析的關(guān)鍵技術(shù)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 鏈路預(yù)測算法與改進(jìn)
    3.1 引言
    3.2 經(jīng)典的鏈路預(yù)測算法介紹
        3.2.1 基于最大似然估計(jì)的方法
        3.2.2 基于概率模型的方法
        3.2.3 基于相似性的方法
    3.3 改進(jìn)的鏈路預(yù)測算法
    3.4 鏈路預(yù)測算法評(píng)價(jià)指標(biāo)與改進(jìn)
        3.4.1 已有的評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.2 改進(jìn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.5 仿真實(shí)驗(yàn)及性能分析
        3.5.1 數(shù)據(jù)描述
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與結(jié)論
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的全球股票指數(shù)網(wǎng)絡(luò)分析
    4.1 引言
    4.2 股票指數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建
    4.3 實(shí)驗(yàn)分析與結(jié)論
        4.3.1 可視化分析
        4.3.2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮匦苑治?br>        4.3.3 網(wǎng)絡(luò)模體分析
        4.3.4 網(wǎng)絡(luò)演化分析
    4.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間完成的論文
附錄B 攻讀碩士學(xué)位期間所參與的課題項(xiàng)目
附錄C 攻讀碩士學(xué)位期間獲得的獎(jiǎng)勵(lì)和榮譽(yù)稱號(hào)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]大數(shù)據(jù)可視分析綜述[J]. 任磊,杜一,馬帥,張小龍,戴國忠.  軟件學(xué)報(bào). 2014(09)
[2]一種基于元路徑的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測模型[J]. 黃立威,李德毅,馬于濤,鄭思儀,張海粟,付鷹.  計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2014(04)
[3]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘:研究范式的比較和整合[J]. 沈斌.  復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué). 2014(01)
[4]基于預(yù)測誤差修正的時(shí)序鏈路預(yù)測方法[J]. 鄧志宏,老松楊,白亮.  電子與信息學(xué)報(bào). 2014(02)
[5]一種基于節(jié)點(diǎn)相似性的鏈接預(yù)測算法[J]. 張健沛,姜延良.  中國科技論文. 2013(07)
[6]基于模體的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)測度量研究[J]. 韓華,劉婉璐,吳翎燕.  物理學(xué)報(bào). 2013(16)
[7]股市投資網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建及其穩(wěn)定性[J]. 卞曰瑭,何建敏,莊亞明.  系統(tǒng)工程. 2011(12)
[8]利用鏈路預(yù)測推斷網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)制[J]. 劉宏鯤,呂琳媛,周濤.  中國科學(xué):物理學(xué) 力學(xué) 天文學(xué). 2011(07)
[9]鏈路預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)演化模型評(píng)價(jià)方法[J]. 王文強(qiáng),張千明.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2011(02)
[10]復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測[J]. 呂琳媛.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2010(05)

碩士論文
[1]基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模電信數(shù)據(jù)分析研究[D]. 楊勝琦.北京郵電大學(xué) 2010



本文編號(hào)：2954722