金融危机情境下股票市场非线性动力学特征演化研究

　　对金融危机下股票市场复杂性特征动态演化及异常突变行为的研究，有助于揭示股票市场的运行规律，为投资策略的制定、投资对象的选择及股票市场的风险管理提供参考和借鉴。《金融危机情境下股票市场非线性动力学特征演化研究》使用重构相空间理论及递归图方法，把一维股票价格时间序列嵌入高维相空间中，进而在一个拓扑性质等价的高维相空间中通过分析状态向量轨迹的递归性来研究股票市场系统的动力学行为特征。作者主要就股票市场动力学特征的动态演化行为进行研究，尤其是从复杂性科学的视角探讨金融危机的形成、深化及扩散过程中股票市场动力学特征的演化，解析金融危机传染的微观机制，深化对金融危机传染过程的认识，丰富应对金融危机传染问题的理论及实证方法，也为金融学研究范式的创新及转变提供借鉴。

　　李燕，1983年4月出生，上海财经大学金融信息工程专业博士，任教于怀化学院。主要研究方向：复杂性金融，投资者情绪。出版学术专著两部。硕士研究生毕业论文入选四川省2011年度省级优秀研究生毕业论文。发表中（英）学术论文32篇，其中1篇发表在sCI期刊上，12篇被EI检索，8篇被ISTP检索，8篇发表在国外EI核心全文检索期刊上，9篇发表在***核心期刊上。申请发明专利两项。主持教育部人文社会科学基金青年项目、湖南省哲学社会科学基金项目、湖南省省情与决策咨询项目及湖南省教育科学“十二五”规划项目各一项，参研湖南省哲学社会科学基金项目、湖南省科技计划软科学重点项目、四川省软科学科研项目各一项。

第一章 绪论
第一节 研究背景
第二节 研究的理论意义及应用价值
一、研究的理论意义
二、研究的应用价值
第三节 创新点
第四节 研究方路线
一、研究方法
二、研究路线
第五节 主要研究内容及结构安排
第二章 国内外研究现状及发展趋势
第一节 复杂性科学与金融理论发展
第二节 递归图方法
一、递归图方法的理论基础
二、递归量化分析
三、递归图方法中的重要参数确定
四、递归图方法的应用
五、递归图方法的发展
第三节 递归图方法在经济领域中的应用
第四节 当前研究的不足
第三章 全球股市有效性的动态演化及量化比较研究
第一节 引言
第二节 递归图方法及递归熵
第三节 全球主要股票市场的有效性量化比较研究
第四节 金融危机发生期间股票市场有效性研究
第五节 股票市场有效性的周期性动态演化分析
第六节 本章小结
第四章 股票市场崩盘前市场动力学特征异常突变时点检测研究
第一节 引言
第二节 相关工作
第三节 研究方法
一、递归图LAM指标
二、非线性时间序列突变检测的启发式分割算法（BG算法）
第四节 股票市场崩盘与市场动力学特征异常突变研究
一、股票市场崩盘前市场动力学特征分析
二、基于BG算法的崩盘前市场动力学特征突变时点检测
三、2008年金融危机发生期间全球股市动力学特征异常突变时点检测研究
四、A股市场2015年“千股跌停”式崩盘的市场动力学特征突变分析
第五节 本章小结
第五章 股票市场动力学特征相似性度量方法
第一节 引言
第二节 高斯函数递归图及纹理特征分析
一、高斯函数递归图
二、递归图纹理特征相似性分析
第三节 数值分析
第四节 本章小结
第六章 基于动力学特征演化视角的适应性市场假说实证研究
第一节 引言
第二节 全球主要股票市场的动力学特征适应性演化分析
一、全球主要股票市场的动力学特征分析
二、基于BG算法的股票市场动力学特征突变研究
三、中国沪深A股市场动力学特征变化分析
第三节 本章小结
第七章 金融危机发生期间危机传染及股市动力学特征联动研究
第一节 引言
第二节 相关工作
第三节 构建市场动力学特征联动模式复杂网络方法
第四节 数据分析
一、数据采集
二、危机发生期间股票市场动力学特征演化及突变分析
三、危机发生期间市场动力学特征联动模式复杂网络分析
第五节 全球股市动力学特征复杂网络结构演化分析
一、相关工作
二、全球股市动力学特征网络结构动态演化分析
第六节 本章结
第八章 研究结论与未来展望
第一节 研究结论
第二节 研究局限及未来展望
参考文献
附录
A 联动模式加权复杂网络
B 联动模式复杂网络中度值前30位的节点