本文選題：函數(shù)聚類 + 金融時(shí)間序列��； 參考：《經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯》2010年02期

【摘要】：針對函數(shù)數(shù)據(jù)聚類方法中基于序列數(shù)值模式測度相似性的聚類方法不考慮軌跡形狀,而基于序列形狀模式又忽略了序列數(shù)值所代表的相似信息和趨勢信息,筆者提出一種對曲線之間對應(yīng)里程碑出現(xiàn)的時(shí)間差異和所隱含的變化幅度差異的相異性測度法,據(jù)此將具有類似變化趨勢的曲線聚為一類。運(yùn)用該法對上證50指數(shù)的股票進(jìn)行聚類分析,結(jié)果表明該聚類法能很好地測度曲線之間變化趨勢的相異性,在高頻金融時(shí)間序列的聚類分析中具有現(xiàn)實(shí)意義。
[Abstract]:For the clustering method based on the similarity of sequence numerical pattern measure in function data clustering method, the trajectory shape is not considered, but the similarity information and trend information represented by sequence numerical value are ignored based on sequential shape pattern. In this paper, we propose a method to measure the difference of time and amplitude between curves corresponding to milestones, according to which the curves with similar variation trend can be grouped into a class. The results show that the clustering method can well measure the variation trend of the curves, and it is of practical significance in the clustering analysis of high-frequency financial time series.
【作者單位】： 河南財(cái)經(jīng)學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)系;
【分類號(hào)】：F830;F224

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本文編號(hào)：1806042