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[期刊] 运筹与管理
[作者]
孙金花 冯英浚 胡健
针对股票时间序列的特点,从离群点对股票时序数据有序性的影响角度出发,在界定分形离群点含义的基础上,利用分形理论将离群模式挖掘理解为一个优化分割问题。采用推广G-P(Grassberger-Procaccia)算法计算股票时间序列数据集的多重分形广义维数,并利用贪婪算法的思想设计了FT-Greedy算法来求解基于分形理论的时间序列离群模式挖掘优化问题的解集。实验证明,该方法能有效地解决股票时间序列离群模式挖掘问题。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
蒋艳霞 柯大钢 解青芳
近年来,数据挖掘技术在各领域的应用越来越广。数据挖掘工具能够从大量数据中获取有用的知识,并对将来的趋势和行为做出预测,为使用者提供决策依据。本文主要分析了数据挖掘技术在股票收益预测方面的应用前景并阐述了相关的应用程序。
关键词：
数据挖掘 应用 股票收益
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高昉 王桂林
运用时序数据挖掘的方法,对成品油零售价格和销售量进行建模,探究成品油零售价格变动对于销售量的影响。基于个人记名加油卡客户的成品油交易数据,选取了标价和折扣率两个预测变量,使用SPSS Modeler 14.1软件中的时间序列节点,建立了一个具有良好预测效果的销售量预测ARIMA模型,该模型解释了标价和折扣率对销售量影响的时期、方向和程度。研究结果对于成品油零售企业制定价格策略具有参考价值,对于其他行业运用时序数据挖掘进行销售量预测亦有参考意义。
[期刊] 当代财经
[作者]
姚斌
基于非对称信息条件下更为一般的解释模型,以及开拓性地综合运用计量和数据挖掘技术进行的实证分析,结果显示:(1)机构操纵的平均操纵周期为7个月左右;(2)股票更低的换手率导致更高的被操纵概率。同时实证分析表明,在信息不对称情况下,机构能够利用自己的优势来操纵股票从而获得超额利润。这不仅损害了众多中小投资者的利益,更重要的,它扰乱了整个股票市场的秩序,使股票市场成为一个强者吞食弱者的扭曲市场,加剧了市场的不稳定性,最终甚至会导致整个股票市场的瘫痪。因此,必须标本兼治,尽量减少股市系统性的价格波动,从而有利于整个股市的良性运转和发展,维护广大投资者的利益。
关键词：
股票流动性 机构操纵 操纵周期 换手率
[期刊] 征信
[作者]
顾洲一 邱瑾
以用户参与网络众筹的动机为研究目的,基于整合的技术接受模型(UTAUT)和自我决定理论,构建动机测度量表。选取杭州市公众作为调研对象,采用问卷的方式获取用户行为数据,运用非平衡样本处理算法使少数类样本信息得到平衡,并通过机器学习分类器挖掘影响用户参与的重要动机。研究发现:学历和经验是两个显著控制变量;绩效期望是用户参与网络众筹的首要动机维度,且内外激励因素并驱作用;外在激励中经济收益最为显著,内在驱动因素中同情心起到重要作用;信任动机对网络众筹参与也存在显著的正向调节作用。根据研究结论,探索新的收益模式、构建安全的投资平台,有助于网络众筹行业的绿色可持续发展。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
王星 朱建旭
我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立及估计方法,通过将ADL方法引入SPACE算法,提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法;设计模拟实验考察了算法中惩罚参数λ值的设置对于节点自回归相关性捕获的有效性;在实证研究中,文章使用了ADL-SPACE算法对个股联动研究了三方面的内容:1.基于个股联动的代表性行业之间的联动性;2.设计了我国A股市场中行业联动强度,对行业内外联动性进行综合评价和分析;3.采用...
关键词：
图模型 时序SPACE算法 股票联动
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邱均平 李小涛
在构建国内知识图谱研究论文的引文网络的基础上,挖掘网络中每篇文献的期刊、机构、作者、关键词信息,从上述4个层面来整合、细化引文网络,并引入时间维度进行分析。研究发现国内知识图谱研究由科技管理领域扩散到图书情报领域,进而推广应用于教育学等学科领域。我国的知识图谱研究沿着理论介绍—方法研究—应用推广的路径不断发展深化。研究表明引文网络挖掘和时序分析可有效揭示知识的扩散与演进过程。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李勇男
[目的/意义]时间序列模式挖掘可以识别不同暴恐案件中各种因素的时间序列关系,为反恐预警提供参考。[方法/过程]首先设定最小支持度阈值参数和最小反恐情报序列长度参数,对样本集进行常规数据预处理和合并同类项,统计频繁1-序列,然后不断迭代生成候选i-序列和筛选频繁i-序列的过程,直到达到终止条件为止,最后选取满足最小长度阈值的反恐情报序列。[结果/结论]该方法通过总结各种暴恐活动中较为频繁的时序关系,可以在反恐预警系统中设定触发警报的条件,预测部分恐怖袭击并提前处置。[局限]该方法只能发现这类有时序关系的信息,在实际反恐情报分析中,需要与其他方法整合才能覆盖更多的情报。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾湖 朱博
文章针对股票市场的时间序列数据进行了时间序列相似性度量方法的研究,比较了目前各种度量方法的特点,提出了针对共同模式的相似性度量的方法,并选取了若干支股票收盘价数据对该方法的特点进行了考量。
关键词：
时间序列 相似性度量 模式挖掘
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈春颖 熊拥军
针对图书馆读者借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于序列模式挖掘的读者借阅行为分析方法,其思想是通过将借阅事务转化为序列数据库,基于PrefixSpan算法来识别读者借阅行为序列模式。以某高校图书馆读者借阅事务数据为例,通过序列模式挖掘实验表明,此方法可有效获取读者借阅行为的时序规律,其结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值。
[期刊] 南方经济
[作者]
尹海员 胡梦芸
文章挖掘网络平台上投资者发帖的文本数据并使用Python语言编写情感分析程序,在区分价值型投资和技术型投资风格的基础上,建立了投资者的群体内意见分歧、跨群体意见分歧指标,并分析意见分歧程度对股票流动性的影响效应。实证表明:不同投资风格的投资者群体内意见分歧的程度有显著差异,价值型投资者群内意见分歧程度要高于技术型投资者;投资者的群体内意见分歧和跨群体意见分歧都与个股流动性水平呈现显著的负相关关系,也即投资者对个股看法的对立程度越高则个股的流动性水平越低,而且两者对流动性的影响具有较强的独立性;进一步的,意见分歧对流动性的影响效应会受到卖空限制的影响,随着卖空限制的减轻,这种影响效应显著增强。这些结论表明,单纯增加信息量并提高信息传播效率,并不一定能完全改善股票流动性水平,投资者的意见分歧既是现实情境,又可能会导致股票流动性的异动,进而影响股票市场的稳定。
关键词：
意见分歧 股票流动性 投资风格 数据挖掘
[期刊] 经济师
[作者]
汤飞飞
在大数据背景下,高职院校《网络营销》课程的开展可以应用新型的智能在线学习行为数据挖掘模式。文章首先分析了高职《网络营销》师生智能在线学习行为数据挖掘模式的内涵,其次分析了该模式的结构及内容,再次总结了该模式的应用及反馈,最后指出了提升该模式效用的策略,以期促进高职《网络营销》课程的教学发展。
关键词：
大数据 高职 智能在线学习 网络营销
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
孟志青 郑国杰 赵韵雯
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
[期刊] 管理现代化
[作者]
陈艳 褚光磊
将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
汪洋 赵万民 杨华
生态基础设施(EI)是区域生态安全的基本保障和区域环境承载的刚性底限,本文以此概念为切入点,结合以GIS、RS为代表的空间信息技术建构了区域生态基础设施空间结构识别的基本方法与技术路线。在具体的研究内容中,本文首先介绍了EI基本概念及其空间表现形式,并集中讨论了基本生态基础设施元素的空间结构识别模型与空间信息提取方法;在此基础上,应用多源空间数据挖掘原理构造了区域生态安全空间结构与区域IE结构的信息识别方法;结合区域基本的生态安全与IE元素空间结构特征,本文最后进行了广州市萝岗区实例研究。本研究结果表明利用空间信息技术进行区域IE空间结构识别是具有一定科学性的、高效可行的。
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