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第1章 金融复杂性与实验金融学1

1.1 复杂性科学1

1.1.1 复杂性科学的由来1

1.1.2 复杂性科学的发展历程2

1.1.3 复杂性科学研究的基本问题2

1.2 复杂系统的主要特点3

1.3 经济复杂性问题概述3

1.3.1 经济学面临的困境4

1.3.2 复杂性经济学5

1.3.3 经济复杂性研究现状6

1.4 金融复杂性7

1.5 实验金融学8

1.6 本书结构9

第2章 理论基础11

2.1 传统的金融市场假设11

2.2 收益尖峰胖尾分布分析——Mantegna-Stanley法12

2.3 时间序列之间依赖关系的度量方法15

2.3.1 相关系数15

2.3.2 股价波动的非线性判定15

2.3.3 互信息和广义相关系数16

2.4 长程相关性检验17

2.5 波动聚集程度的定量分析18

2.6 GARCH模型19

2.7 Hibert-Huang变换（HHT）方法19

2.7.1 EMD分解过程19

2.7.2 瞬时相位21

2.8 同步及相位同步熵21

2.8.1 同步21

2.8.2 相位同步熵22

2.9 本章小结23

第3章 金融复杂性的实证分析24

3.1 收益尖峰胖尾分布24

3.1.1 尖峰胖尾特性24

3.1.2 中心列维分布25

3.1.3 尾部幂律分布27

3.2 价格波动的相关性29

3.2.1 收益的弱相关29

3.2.2 易变性的长程相关29

3.2.3 价格波动长程相关性检验29

3.3 证券市场长程记忆性实证研究31

3.3.1 平均波动性的定义31

3.3.2 随机游走过程的分析31

3.3.3 道琼斯工业平均指数及其GARCH（1,1）过程的分析34

3.3.4 其他市场指数及其GARCH（1,1）过程的分析42

3.3.5 波动长程记忆性的分析43

3.4 价格波动聚集性54

3.5 价格波动的雪崩动力学55

3.5.1 雪崩的定义55

3.5.2 价格雪崩规模分布的实证研究56

3.6 价格波动的准周期行为57

3.6.1 价格波动的日历效应57

3.6.2 全球主要股指准周期行为分析58

3.7 金融危机的相同步检测61

3.8 本章小结66

第4章 金融市场建模67

4.1 引言67

4.2 随机游走模型67

4.2.1 随机游走的概念67

4.2.2 随机游走模型68

4.3 基于Multi-Agent的金融市场模型69

4.3.1 多主体系统理论69

4.3.2 常用的ABM软件平台73

4.3.3 基于Multi-Agent的金融市场模型80

4.3.4 基于Multi-Agent建模的简评85

4.4 基于元胞自动机的金融市场模型85

4.4.1 元胞自动机85

4.4.2 元胞自动机用于股票市场建模86

4.4.3 基于元胞自动机建模的简评89

4.5 统计物理模型90

4.5.1 伊辛模型与社会模仿理论90

4.5.2 逾渗模型92

4.5.3 借用物理模型建立市场模型的简评95

4.6 GARCH模型95

4.6.1 ARCH模型96

4.6.2 GARCH模型96

4.6.3 其他ARCH模型97

4.7 其他金融市场模型98

4.7.1 Langevin方法98

4.7.2 Sornette-Ide模型100

4.8 本章小结101

第5章 基于逾渗理论的金融市场网络模型102

5.1 引言102

5.2 模型102

5.2.1 交易规则103

5.2.2 投资群体结构的动态演化104

5.3 模型产生的股价时间序列105

5.4 模型产生的收益分布106

5.5 价格波动的雪崩动力学108

5.6 多重分形的标度特征分析110

5.7 模型的优点111

5.8 本章小结112

第6章 基于信息传播的金融市场网络模型114

6.1 引言114

6.2 投资者之间的关系网络115

6.3 模型115

6.3.1 交易规则116

6.3.2 信息传播与投资群体结构的动态演化116

6.4 模型产生的股价时间序列118

6.5 模型产生的收益分布120

6.6 模型产生的价格序列相关性及波动聚集度分析127

6.7 信息传播与价格波动128

6.7.1 信息集网络128

6.7.2 市场上信息传播过程128

6.7.3 信息瀑布的发生对价格波动的影响131

6.8 本章小结132

第7章 订单驱动的中国股票市场建模134

7.1 市场环境134

7.2 交易规则135

7.3 投资者投资策略136

7.4 系统流程和模块设计138

7.5 模型有效性分析139

7.5.1 价格波动的统计特征分析139

7.5.2 参数与统计特征分析144

7.6 价格波动的生态学解释148

7.6.1 市场生态148

7.6.2 投资者活动比率与价格波动的关系分析152

7.6.3 市场预期与投资者行为的关系分析155

7.7 本章小结157

第8章 资本市场的混沌和分形158

8.1 混沌和分形158

8.2 混沌的定义160

8.2.1 混沌的Li-Yorke定义160

8.2.2 混沌的Devaney定义160

8.3 混沌的度量161

8.3.1 Lyapunov指数161

8.3.2 测度熵162

8.3.3 分数维163

8.4 提取混沌特征量的数值方法164

8.4.1 相空间重构164

8.4.2 计算Lyapunov指数164

8.4.3 计算关联维166

8.5 金融市场的混沌167

8.6 金融市场的分形169

8.6.1 分形分布（帕雷托-列维分布）169

8.6.2 Hurst指数171

8.6.3 价格时间序列的分形171

8.6.4 价格波动的多重分形特征174

8.7 虚拟股市的混沌行为分析176

8.7.1 股市模型176

8.7.2 混沌行为分析178

8.8 本章小结181

第9章 价格波动关联性研究基础182

9.1 概述182

9.2 相关理论基础184

9.2.1 复杂网络的基本概念184

9.2.2 复杂网络基本模型及其性质187

9.2.3 构建股票网络的方法193

9.3 本章小结196

第10章 上海市场股票价格波动关联性研究197

10.1 引言197

10.2 市场数据来源及处理197

10.3 股票价格波动的非线性判别198

10.4 动态股票关联网络的构建199

10.5 股票关联网络的拓扑演化研究202

10.6 网络拓扑演化与股指波动聚集之间的关系研究207

10.7 本章小结209

第11章 基于最大生成树的上海市场股票网络演化分析210

11.1 上海市场价格指数210

11.2 数据来源与处理211

11.3 股票关联网络的构建211

11.4 上海股票市场的演化特性分析212

11.4.1 树的拓扑统计特性212

11.4.2 动态股票关联网络的统计特性研究213

11.4.3 不同时期最大生成树的比较216

11.4.4 不同时期上海股票市场稳定性分析221

11.5 最大生成树的其他演化特性分析221

11.5.1 单步存活率221

11.5.2 多步存活率222

11.6 对数收益时的分析结果224

11.7 本章小结227

第12章 金融危机时期股票市场行业指数联动性分析229

12.1 引言229

12.2 数据的选取230

12.3 全连通网络230

12.3.1 全连通关联网络的构建230

12.3.2 影响因子分析231

12.4 阈值网络拓扑结构分析232

12.5 最大生成树拓扑特性分析236

12.6 阈值法与最大生成树法的比较239

12.7 本章小结239

第13章 总结与展望241

13.1 总结241

13.2 研究展望243

参考文献246