导读:本文包含了金融动力学论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:金融物理学,网络中心性,谷歌搜索量,EMD分解
金融动力学论文文献综述
田月[1]（2018）在《外部信息力对金融动力学的驱动作用》一文中研究指出物理学家将金融市场看做一个复杂的多体相互作用的系统,将物理学中,特别是统计物理、理论物理、非线性科学、复杂系统理论中的一些概念和方法运用到对金融市场的研究中。金融市场的动力学系统中一些基本的性质和显着的特征,如杠杆效应、板块效应、价格形成机制、金融危机、大波动、复杂网络结构等都被广泛的关注与研究,并取得了较好的进展与成果。不同股票之间的关联以及相互作用,构成的板块结构,网络社团结构的分析一直以来都备受关注,不仅对我们理解金融系统的复杂网络结构有帮助,更能够在资产配置与投资组合时提高收益率,降低风险。有研究表明,利用股票价格收益率构建的网络结构中边缘性和中心性概念股票,进行投资组合策略的制定,可以达到了很好的收益效果。随着科技的发展,互联网技术的突飞猛进,人们的生活已离不开网络信息,越来越多的行为都以数据化的方式存储下来,形成海量的数据,即我们所熟知的“大数据”。大数据作为一种数据信息化的资产,拥有着无穷潜在的价值,等待人们去挖掘。近些年来,使用大数据来研究金融市场已经成为金融物理学的一个新热点,很多研究者通过Google Trends、推特、金融时报、雅虎搜索引擎等数据源,从中提取出信息,来对金融市场进行分析和预测。本文的重点是将外部信息,Google Trends的数据引入到金融市场的研究中。研究外部信息力对金融动力学的驱动作用。主要探讨两个内容,第一个内容是谷歌搜索量对价格收益率构成的网络结构中心性演化的驱动作用;同时利用EMD分解谷歌搜索量,研究不同时间尺度上的外部信息力对网络结构中心性演化的驱动作用,发现谷歌搜索量的低频模式,即基本趋势对网络中心性具有较强的驱动作用。第二个内容是对谷歌搜索量构建的交叉关联矩阵与价格收益率构建的交叉关联矩阵进行对比分析,同时,为了研究谷歌搜索量和价格收益率之间网络社团的相互作用,构建了谷歌搜索量与价格收益率的双层网络进行分析。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-04-01）
郑波[2]（2010）在《金融动力学的时空关联与大波动特性——兼谈中西方金融市场的对比研究》一文中研究指出文章扼要地评述了金融物理学研究进展,介绍了文章作者在金融动力学时空关联方面的最新研究成果,特别关注中西方金融市场的对比研究.唯象理论研究表明,西方金融市场的价格收益率和波动率的时间关联显示杠杆效应,而中国金融市场则显示反杠杆效应;一种价格收益率和波动率的反馈相互作用可以解释杠杆和反杠杆效应的起源.西方金融市场的个体股票价格的交叉关联呈现标准的行业板块结构,而中国金融市场展示的是一种特殊的板块结构,如"ST板块"和"蓝筹板块"等.股票价格大波动可分为动力学内部产生的和外部事件诱导的两大类.金融动力学的时间反演不对称性,主要来源于外部事件诱导的大波动.(本文来源于《物理》期刊2010年02期）
邱天[3]（2006）在《金融动力学唯象分析和模型研究》一文中研究指出金融市场是一个大尺度的复杂性系统。在金融市场的演化过程中,一直在产生着大量的高频数据,因而金融市场的演化过程也是一个连续变化的动力学过程。这样一个动态的复杂性系统引起了物理学家的兴趣。从另外一个角度来看,金融市场也可以被认为是一个由客户或由其他如经纪人或市场操作者等等因素构成的一个多体系统。从多体系统的角度上来讲,客户和市场操作者之间的相互作用可以产生金融动力学的长程关联,因而产生所谓的动力学标度行为。本文第一章介绍了概率分布理论的一些基本概念,以及几种常用的概率分布。第二章回顾了近十年物理学家对金融市场标度行为的研究,其中包括唯象分析和模型介绍。唯象分析包括如“胖尾效应”,波动的长程关联,两相行为和杠杆效应等的研究。模型可以分为叁大类,一类是基于代理人机制的模型,一类是博弈论的模型,还有一类是根据市场的双边拍卖交易机制建立的模型。第叁章我们对中国金融市场和西方金融市场(本文以德国金融市场为例)的动力学行为的进行了详细的比较分析。基于对天和分钟的数据分析,我们通过计算波动分布函数,自关联函数和DFA分布函数,研究了两个金融市场的波动分布和关联。研究表明,在天的时间标度上,两个金融市场的波动分布和关联的行为定性一致。在分钟的时间标度上,由于不规则的外部噪声干扰,中国金融市场和德国金融市场在关联行为上表现不同。第四章我们基于对中国金融市场和德国金融市场天和分钟的数据分析,研究了两个金融市场的收益-波动关联函数。研究发现中国金融市场呈现出时间的反杠杆关联,而德国金融市场呈现出和大部分西方较成熟金融市场一致的负杠杆关联。我们将该杠杆关联推广到时间非局域范围,发现在时间反方向上,德国金融市场和中国金融市场都存在着反杠杆效应。我们同时提出了一个波动的时间滞后模型来解释这两类金融市场的正反杠杆效应。第五章我们引入了一个含相互作用的EZ羊群模型,该模型引入了信息传播速度的时间相互作用。通过引入相互作用,使该模型较原来的EZ羊群模型产生的时间序列具有长程自关联。此外,我们研究了德国金融指数的两相行为,并重点分析了金融指数的两相行为和长程自关联行为之间的关系。通过对少数博弈模型和EZ羊群模型的比较分析,研究表明金融指数的两相行为和长程自关联行为是两种相互独立的行为。与少数博弈模型和原来的EZ羊群模型相比较,含相互作用的EZ羊群模型能够成功地模拟金融市场的两相行为。第六章我们研究了一个根据金融市场中双边拍卖机制提出的SM模型。本文对该模型进行数值模拟,研究了该模型在金融动力学中买卖差价和叫板频度的应用。我们应用该模型模拟了金融市场中买卖差价的概率分布,自关联函数,以及它和其他重要的物理量,如金融市场的波动之间的关系等。另外我们还模拟了金融市场中叫板频度的概率分布和自关联函数。研究发现该模型能够定性模拟金融市场买卖差价和叫板频度的统计性质。(本文来源于《浙江大学》期刊2006-07-01）
金融动力学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章扼要地评述了金融物理学研究进展,介绍了文章作者在金融动力学时空关联方面的最新研究成果,特别关注中西方金融市场的对比研究.唯象理论研究表明,西方金融市场的价格收益率和波动率的时间关联显示杠杆效应,而中国金融市场则显示反杠杆效应;一种价格收益率和波动率的反馈相互作用可以解释杠杆和反杠杆效应的起源.西方金融市场的个体股票价格的交叉关联呈现标准的行业板块结构,而中国金融市场展示的是一种特殊的板块结构,如"ST板块"和"蓝筹板块"等.股票价格大波动可分为动力学内部产生的和外部事件诱导的两大类.金融动力学的时间反演不对称性,主要来源于外部事件诱导的大波动.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
金融动力学论文参考文献
[1].田月.外部信息力对金融动力学的驱动作用[D].浙江大学.2018
[2].郑波.金融动力学的时空关联与大波动特性——兼谈中西方金融市场的对比研究[J].物理.2010
[3].邱天.金融动力学唯象分析和模型研究[D].浙江大学.2006