加密數(shù)字貨幣近年來發(fā)展迅速,目前加密數(shù)字貨幣種類多樣,質量層次不齊,對用戶進行合理投資和監(jiān)管機構有效監(jiān)管帶來了嚴峻挑戰(zhàn)。構建加密數(shù)字貨幣競爭力評價模型將有助于用戶進行高效投資,監(jiān)管機構進行針對性監(jiān)管,對維護國家安全和金融市場秩序有著重要意義。目前國內對加密數(shù)字貨幣競爭力水平的研究較少,相關資料并不足以合理評價加密數(shù)字貨幣的價值和潛力,同時由于加密數(shù)字貨幣和傳統(tǒng)的貨幣差異很大,出現(xiàn)時間短,可收集的加密數(shù)字貨幣評價指標十分有限。本文構建一套不受加密數(shù)字貨幣特征差異性影響且易于收集數(shù)據的評價指標體,在此基礎上使用因子分析法和傳統(tǒng)機器學習方法、社交媒體大數(shù)據方法構建了多種競爭力評價模型并對26種加密數(shù)字貨幣進行了競爭力評級預測。因子分析法由于缺少監(jiān)督學習的數(shù)據,效果相比于傳統(tǒng)機器學習法較差,而在傳統(tǒng)機器學習方法中,支持向量機模型和神經網絡模型效果最為出色。結合Twitter社交媒體大數(shù)據相的神經網絡模型相比于傳統(tǒng)機器學習模型準確率有所提高。最后,本文探討了基于神經網絡和社交媒體大數(shù)據的多種結合方式,最終實現(xiàn)了在26種加密數(shù)字貨幣上76.9%的競爭力預測準確率。實驗結果表明本文所提出的實驗模型能... 

【文章來源】：廈門大學福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 導論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 研究思路和方法
    1.3 可能的創(chuàng)新點
2 加密數(shù)字貨幣的發(fā)展背景以及研究綜述
    2.1 加密數(shù)字貨幣發(fā)展簡介
    2.2 區(qū)塊鏈技術發(fā)展簡介
    2.3 區(qū)塊鏈的研究綜述
3 加密數(shù)字貨幣競爭力指數(shù)概念與評價指標
    3.1 加密數(shù)字貨幣競爭力定義
    3.2 評價指標的選取原則
    3.3 加密數(shù)字貨幣評價指標選取
    3.4 研究數(shù)據
4 基于因子分析的加密數(shù)字貨幣競爭力指數(shù)構造
    4.1 因子分析的原理
    4.2 因子分析法步驟
    4.3 基于SPSS的因子分析
        4.3.1 數(shù)據標準化處理
        4.3.2 因子統(tǒng)計檢驗
        4.3.3 因子分析
        4.3.4 因子載荷矩陣計算
        4.3.5 綜合得分計算
    4.4 基于K-means聚類分析的加密數(shù)字貨幣競爭力評價
5 基于神經網絡的加密數(shù)字貨幣競爭力分析和預測
    5.1 神經網絡原理
    5.2 神經網絡訓練步驟
    5.3 神經網絡結構
    5.4 對比分析
        5.4.1 樸素貝葉斯方法
        5.4.2 隨機森林法
        5.4.3 SVM分類模型
        5.4.4 神經網絡分類模型
    5.5 模型評價與總結
6 基于社交媒體大數(shù)據的加密數(shù)字貨幣競爭力分析
    6.1 情感分析
    6.2 基于社交媒體大數(shù)據的模型結構
    6.3 模型原理
    6.4 K-means聚類評價結果與分析
    6.5 神經網絡評價結果與分析
7 大數(shù)據和機器學習結合的競爭力評價新模型
    7.1 線性組合
    7.2 非線性組合
    7.3 組合模型對比
8 結論與展望
    8.1 區(qū)塊鏈發(fā)展趨勢
    8.2 總結與展望
致謝
參考文獻



本文編號：3427318