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不确定时态数据挖掘方法及其在证券行情预测中的应用     在线阅读　整本下载　分章下载　分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Uncertainty Temporal Data Mining Method and Its Application in Forecasting the Securities Markets Quotations
【作者】 谭华;
【导师】 谢赤;
【学位授予单位】 湖南大学;
【学科专业名称】 管理科学与工程
【学位年度】 2008
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 湖南大学
【网络出版投稿时间】 2009-07-24
【基金】 高等学校博士点专项科研基金;国家社会科学基金;
【关键词】 证券市场; 行情预测; 不确定性方法; 数据挖掘; 模糊粗糙集; 关联规则; 灰色理论;
【英文关键词】 Securities Markets; Quotations Forecast; Uncertain knowledge; Data mining; Fuzzy rough sets; Asocciation rules; Gray theory;
【中文摘要】 随着金融全球化与自由化的推进,金融行业的运行效率与水平在很大程度上决定了一个国家的经济竞争力,而信息化技术越来越成为影响金融行业创新能力与发展水平的重要因素。近年来,许多金融机构开始运用先进的信息技术与智能决策支持技术对业务系统中积累的海量数据进行深入分析,以发现各种有价值的规律。数据挖掘技术作为一种新兴的智能决策支持技术,已经开始在金融行业的部分领域得到应用。在此背景下,研究如何从金融数据中挖掘出各种信息,更好地认识、掌握并利用其规律,无疑具有重要意义。 与此同时,金融市场的信息具有不确定性众多、非线性和信息数据的模糊性及非结构性等特点。金融市场中的不确定性包含时间的不确定。这些问题都值得研究者们进行深入研究。 不确定性方法与数据挖掘技术有一定的重叠性,两者在单独使用时都具有一定局限性。数据挖掘中存在不确定性问题,金融时间序列分析中也存在不确定性问题,并且传统数理统计方法不适用于从大量的数据中主动发现各种潜在规则,而不确定性方法在单独进行预测时会遇到小数据量等问题。 本文根据具体选定的证券市场行情预测对象,将不确定性方法和数据挖掘技术的各自优势结合起来,得到一种基于...
【英文摘要】 With the development of financial globalization and liberalization, the efficiency of the financial sector determines the level of a country's economic competitiveness at a large extent, and information technology is one of the important factors to impact the financial industry innovation ability and development level. Many financial structures use more advanced information technology and intelligent decision support technology to find out useful rules by analyzing massive data, which are accumulated...
【更新日期】 2009-08-05

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导师：谢赤    导师单位：湖南大学    学位授予单位：湖南大学
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