时间序列相空间重构数据挖掘方法及其在证券市场的应用

发布时间：2021-10-08 11:02

　　金融市场是融通资金的场所。金融市场实现了投资需求和筹资需求的对接,能有效的化解资本的供求矛盾。金融投资分析方法一直是金融领域的研究热点。随着金融市场的飞速发展,投资分析方法也得到不断的创新和进步。传统的时间序列模型的应用一方面依赖于某些假设条件,因而应用受到限制;另一方面,由于经济和商业时间序列的结构经常是逐渐变化的,应用结构固定的全局模型来描述并不十分合适。随着信息技术在金融行业的普及以及人们收集数据能力的大幅提高,在金融市场的飞速发展过程中,积累了海量的包含丰富信息的数据。数据挖掘方法为人们分析金融时间序列提供了新的思路和视野。本文以相空间重构技术为基础,以时间序列作为研究对象,分析面向时间序列数据的数据挖掘方法,并将研究结果应用于实际金融市场,以发现金融时间序列中隐含的规律、模式和知识,为市场分析和投资决策提供新的思路、方法和辅助决策信息。本文从研究所处的背景出发,详细讨论了数据挖掘技术以及时间序列数据挖掘与金融数据挖掘的相关研究现状,并分析了相空间重构的相关理论和方法。为应用相空间重构进行时间序列数据挖掘的可行性提供了理论基础和技术保障。通过对比时间序列模式挖掘的不同思路,本文... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：117 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

深成指数BP网络预测曲线图

深成指数EM聚类模糊神经网络预测曲线图

博士学位论文相同长度数据段，上证指数从 2000 年 12 月 5 日至 2003 年 2 月 21测试集划分与前述一致。预测区间为 2002 年 2 月 25 日至 2003 年

【参考文献】：
期刊论文
[1]中国股市收益率分布特征研究[J]. 卢方元.  中国管理科学. 2004(06)
[2]深圳股市有效性与可预测性并存的实证研究[J]. 许涤龙.  经济问题. 2003(07)
[3]基于聚类的神经网络及其在预测中的应用[J]. 陈传波,彭炎,陆枫.  华中科技大学学报(自然科学版). 2003(06)
[4]中国股市收益率分布函数研究[J]. 封建强,王福新.  中国管理科学. 2003(01)
[5]中国股票市场收益率分布曲线的实证[J]. 陈启欢.  数理统计与管理. 2002(05)
[6]沪深股市收益率分布的时变性[J]. 李亚静,朱宏泉.  数学的实践与认识. 2002(02)
[7]非同步多时间序列中频繁模式的发现算法[J]. 李斌,谭立湘,解光军,李海鹰,庄镇泉.  软件学报. 2002(03)
[8]上海股市有效性与可预测性并存的实证研究[J]. 许涤龙,王珂英.  经济问题. 2001(11)
[9]基于嵌入理论和神经网络技术的混沌数据预测及其在股票市场中的应用[J]. 杨一文,刘贵忠,张宗平.  系统工程理论与实践. 2001(06)
[10]中国股市弱式有效吗?[J]. 张亦春,周颖刚.  金融研究. 2001(03)

博士论文
[1]金融时间序列隐含模式挖掘方法及其应用研究[D]. 兰秋军.湖南大学 2005



本文编号：3424029