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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 王桂明
函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。
关键词：
基函数 函数数据 聚类分析 模式挖掘
[期刊] 运筹与管理
[作者]
陶志富 冯浩洋 陈华友
针对区间值时间序列的异常点检测问题，从区间数据的区间中心和区间半径出发，基于ARIMA的点值时间序列IO型异常点检测原理，构造一类区间值时间序列IO型异常区间的检测方法。其中，对区间值时间序列IO型异常区间的概念和类型进行了具体的界定，给出了区间值时间序列IO型异常区间的检测步骤。最后，针对上证指数2016年1月4日到2018年12月28日每日最高价和最低价构成区间值时间序列且其每日收盘价构成点值时间序列，用所提方法进行IO型异常区间的检测，通过和传统点值异常检测结果的对比分析表明，所提方法能够更有效地识别出金融时间序列中存在的异常状况。
[期刊] 管理评论
[作者]
龙文 李楠 王惠文 成思危
在这次金融危机的发生、发展以及危机后的复苏阶段,不同类型国家的经济发展进程表现出不同的特征。本文采用函数数据分析方法,对不同类型国家的经济发展过程进行比较分析,并通过对各类国家经济发展速度之间差异的显著性进行动态检验,发现不同类型国家在经济发展速度、经济衰退的时间、经济衰退的程度以及经济的复苏状况等方面并不同步,但总体来看,金融危机削弱了发达国家和新兴国家之间经济发展差异的显著程度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
苏本跃 陈晓慧 童星慧 王广军
高维数据的函数化降维可以较好地认识和探索数据集合中的内在规律性。文章引入B样条基函数和勒让德基函数,将离散数据转化成连续化的函数型数据。通过函数型数据的主成分分析发现数据中隐藏的内在规律和相关信息。使得当数据在无限维和有限维之间的相互转换中,提取的信息更丰富可靠,并且较少依赖于模型构建及假设条件。实证分析表明,基于B样条及勒让德基函数展开的函数型数据的主成分分析结果与实际经济运行有较好的吻合度。
[期刊] 经济经纬
[作者]
靳刘蕊
针对函数数据聚类方法中基于序列数值模式测度相似性的聚类方法不考虑轨迹形状,而基于序列形状模式又忽略了序列数值所代表的相似信息和趋势信息,笔者提出一种对曲线之间对应里程碑出现的时间差异和所隐含的变化幅度差异的相异性测度法,据此将具有类似变化趋势的曲线聚为一类。运用该法对上证50指数的股票进行聚类分析,结果表明该聚类法能很好地测度曲线之间变化趋势的相异性,在高频金融时间序列的聚类分析中具有现实意义。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 朱建平 刘晓葳 何凌云
函数型数据是大数据时代的典型数据,也是大数据分析的重要视角,其稀疏粗糙、无穷维、低信噪比等复杂特性导致传统聚类分析方法凸显诸多弊端。为了厘清函数型数据聚类分析的研究现状,在界定函数型数据概念与内涵基础上,本文依据方法原理差异将函数型数据聚类分析方法划分为四类,理论剖析并模拟检验每一类别方法的相对优势和存在的不足。最后,针对现有研究尚待解决的关键问题,并结合大数据时代的数据特征,展望了函数型数据聚类分析的未来研究方向。
关键词：
函数型数据 聚类分析 文献综述 研究展望
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
安爱琴 逄明华 聂永芳 宁欣
利用CCD摄像机获取气吹式精密排种器排种轴视觉检测样本,通过图像处理获得转速序列,在分析转速序列特点的基础上,采用时序分析方法研究排种轴转速。利用转速序列数据计算各种转速下的自协方差函数、自相关函数和偏自相关函数,选用AR模型进行转速序列的分析。将实测数据代入AR模型求得模型参数,应用模型进行转速序列数据拟合(以45 r/min为例),获得模型拟合值、残差序列。残差序列和模型拟合优度分析结果表明,模型预测的残差最大值为19.920 6,并且有83.83%的残差在允许值±6.912 312 r/min范围内;模型拟合度为74.631 2%,标准方差为0.050 136,模型系数t检验结果为16....
[期刊] 统计与决策
[作者]
汪茂泰 何永芳
为解释跨期生产技术和效率变化,在静态模型的基础上,发展了动态随机非参数数据包络分析方法。文章运用此方法将2004~2010年分行业面板数据,对我国服务业各行业的技术进步及其效率改善进行了测算。结果表明:我国服务业技术进步主要体现在劳动投入上;整体上,我国服务业效率水平较低,但大部分行业均进入了快速上升阶段。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
黎实 彭作祥 庞皓
W.J.Granger与D.F.Hendry(2004)关于建模思路的对话引起了国际计量经济学界关于模型设定问题的争论,本文就这一问题分析讨论了在金融时序数据实证研究中得以广泛应用的ARCH/GARCH模型的设定问题,认为在金融时序数据的建模中,ARMA族模型不宜作为数据生成过程的模型设定,其统计性质也不能直接扩展到ARMAGARCH族数据生成过程。虽然ARCH/GARCH族模型作为金融时序数据的生成过程有着良好的统计性质,但不宜单纯采用一般到特殊的建模思路,而应是一般到特殊和特殊到一般两种建模思路的结合。ARCH/GARCH族模型的设定应当包含事前检验、事后检验等设定检验步骤。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈晓锋 殷瑞飞
文章在一个一般性的框架下研究了利用基函数展开进行函数型数据聚类的问题。在这个框架之下,大量传统的聚类方法都可以直接应用到函数型数据分析。另外,我们将Pearson相似系数引入函数型数据聚类分析,解决了欧式距离无法刻画曲线之间形态差异的问题。
关键词：
函数型数据 聚类分析 基函数
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王德青 刘晓葳 朱建平
离散视角下,函数型自适应权重聚类的有效性取决于基函数的最优选择,目前尚无客观统一准则。基于随机过程的Karhunen-Loeve展开定理,本文对函数型自适应权重聚类分析进行了连续视角的进一步拓展。相对现有同类函数型数据聚类分析,拓展模型的核心优势在于:(1)基于Karhunen-Loeve展开实现了函数空间向多元统计空间的过渡,避免了人为选择基函数的主观任意性;(2)依据变量重要程度重构自适应权重距离为函数之间的相似性测度,并有充分的理论基础保证其必要性、合理性;(3)在充分保留原始数据信息的前提下,能够应用经典的有限维多元分析方法解决无限维的函数型聚类问题。实证检验表明,新模型能够降低聚类过...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李述山
类似于通常的非线性相关性度量,文章建立了时间序列间的几个条件相关性度量;提出了相关性分析中Copula函数选择的两个原则;通过构建Copula-EGARCH模型,将两个金融资产间的条件相关性分析转化为标准化残差间的相关性分析。通过沪深股市之间的条件相关性实证研究发现,在常见的几种Archimedean Copula中GS Copula与BB1 Copula对金融市场相关性的描述具有良好的效果,能够较全面地反映两个市场之间各种非线性条件相关性,并且沪市与深市之间的条件相关性很强。
[期刊] 调研世界
[作者]
梁银双 刘黎明 卢媛
近年来,京津冀地区的空气污染问题受到高度关注,为探讨该地区空气污染的特征,文章采用函数型数据的聚类分析方法对空气质量指数(AQI)进行研究。首先将空气质量指数变化曲线,通过函数型数据的主成分分析进行降维,其次将主成分基系数进行K-均值聚类,最后利用Arc GIS9.3将京津冀地区空气污染的聚类结果在地图上直观实现。结果表明,京津冀地区空气污染在空间上可划分为4类典型区域,呈现由北向南逐渐加重的趋势;在时间分布上有明显的相似性,具有显著的季节特征。
[期刊] 调研世界
[作者]
梁银双 刘黎明 卢媛
近年来,京津冀地区的空气污染问题受到高度关注,为探讨该地区空气污染的特征,文章采用函数型数据的聚类分析方法对空气质量指数(AQI)进行研究。首先将空气质量指数变化曲线,通过函数型数据的主成分分析进行降维,其次将主成分基系数进行K-均值聚类,最后利用Arc GIS9.3将京津冀地区空气污染的聚类结果在地图上直观实现。结果表明,京津冀地区空气污染在空间上可划分为4类典型区域,呈现由北向南逐渐加重的趋势;在时间分布上有明显的相似性,具有显著的季节特征。
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