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金融多元时间序列挖掘方法研究与应用

管河山  
【摘要】: 时间序列数据包括多元时间序列和一元时间序列两种数据类型。一元时间序列的相关研究较多,也逐渐形成一套成熟的理论和方法;然而多元时间序列的数据结构比一元时间序列更复杂,现有的理论和方法仍不够完善。多元时间序列数据在金融、医学、过程监控等领域中被大量采集,因此发展和完善多元时间序列挖掘的方法研究具有重要的意义。 相似性度量是金融时间序列挖掘中的一项关键技术,但现有的度量方法不适合分析小规模的金融多元时间序列。作为金融多元时间序列参数化建模的预处理过程,平稳性分析可以采用聚类方法来完成,但准确率偏低。金融投资组合可以将多个一元时间序列组合成一个多元时间序列,时间序列聚类方法为资产选择提供了有力的支持,但仍缺乏相关的理论和验证。金融高频数据是一种不等间隔的时间序列,现有的相似性查找技术对高频数据的处理效果不佳。 本文以金融多元时间序列相似性分析为研究主线,首先研究了多元时间序列挖掘中的小规模数据相似性度量问题,然后采用时间序列聚类方法来研究平稳性分析和金融投资组合,最后就金融高频数据的相似性查找展开研究。作为研究基础,本文包括了部分一元时间序列挖掘方法的研究。文中也提出了一些解决问题的方法,它们具有一定的理论意义和实际应用价值。本文的主要工作和贡献如下: 1.深入研究金融多元时间序列的数据结构特点,提出采用三维空间的曲面图来描述金融多元时间序列;该方法对其他领域的多元时间序列的形状刻画也具有较好的性能; 2.针对金融领域中的小规模多元时间序列相似性分析,提出了基于点分布特征的多元时间序列相似性度量方法; 3.采用聚类方法实现了金融多元时间序列平稳性的自动分类,并提出了非线性转换理论,大幅度提高了传统平稳性分析方法的准确率; 4.针对金融投资组合问题,提出了多重二值函数的相似性度量方法,并采用时间序列聚类方法建立金融资产选择的依据; 5.提取多元时间序列的自相关函数的多重非线性特征,以此来建立金融高频数据的相似性查找方法,并就金融高频数据的趋势预测展开具体的应用研究。


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