金融市場是融通資金的場所。金融市場實現了投資需求和籌資需求的對接,能有效的化解資本的供求矛盾。金融投資分析方法一直是金融領域的研究熱點。隨著金融市場的飛速發(fā)展,投資分析方法也得到不斷的創(chuàng)新和進步。傳統(tǒng)的時間序列模型的應用一方面依賴于某些假設條件,因而應用受到限制;另一方面,由于經濟和商業(yè)時間序列的結構經常是逐漸變化的,應用結構固定的全局模型來描述并不十分合適。隨著信息技術在金融行業(yè)的普及以及人們收集數據能力的大幅提高,在金融市場的飛速發(fā)展過程中,積累了海量的包含豐富信息的數據。數據挖掘方法為人們分析金融時間序列提供了新的思路和視野。本文以相空間重構技術為基礎,以時間序列作為研究對象,分析面向時間序列數據的數據挖掘方法,并將研究結果應用于實際金融市場,以發(fā)現金融時間序列中隱含的規(guī)律、模式和知識,為市場分析和投資決策提供新的思路、方法和輔助決策信息。本文從研究所處的背景出發(fā),詳細討論了數據挖掘技術以及時間序列數據挖掘與金融數據挖掘的相關研究現狀,并分析了相空間重構的相關理論和方法。為應用相空間重構進行時間序列數據挖掘的可行性提供了理論基礎和技術保障。通過對比時間序列模式挖掘的不同思路,本文... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：117 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

深成指數BP網絡預測曲線圖

深成指數EM聚類模糊神經網絡預測曲線圖

博士學位論文相同長度數據段，上證指數從 2000 年 12 月 5 日至 2003 年 2 月 21測試集劃分與前述一致。預測區(qū)間為 2002 年 2 月 25 日至 2003 年

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3424029