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[期刊] 统计与决策
[作者]
万校基 李海林
文章引入动态时间弯曲方法度量金融多元时间序列数据中特征分量之间的相互关系,提出自适应中心线算法来获取一条综合序列,进而反映金融多元时间序列数据中特征分量之间的异步相关性,有效地实现金融多元时间序列的数据降维和特征表示。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘全 刘汀
文章基于ARIMA模型具备准确提取时间序列当前值、过去值及误差值之间回归关系的能力,人工神经网络具备对各种变量的感知能力强,非线性逼近、自适应、自学习性等特性,构建了一种多元时间序列预测模型,并进行了理论探讨和实证。该模型能较准确模拟和预测时间序列的变化规律,可较好满足对复杂时间序列的分析预测需求。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴虎胜 张凤鸣
多元时间序列的相似性研究是近年来数据挖掘的热点和难点。文章对其涉及到的多元时间序列的相似模式表示、相似性度量、索引与查询方法等几个重要问题分别进行了阐述,重点就动态时间弯曲距离及其改进方法进行了综述,评述了一些典型的多元时间序列相似性研究成果,讨论了进行多元时间序列相似性研究所面临的挑战和未来研究方向。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周勇 林珣
一、引言时间序列是一种重要的数据类型,对它的分析方法通常有数理统计模型法和数据挖掘方法。数据统计模型法是通过模型假设、参数估计、模型检验等手段
[期刊] 财经研究
[作者]
周孝华 宋坤
文章首先从理论上推导出金融资产价格的高频时间序列出现大幅震荡前后多重分形谱所具有的异象特征,然后随机选取两只股票(民生银行、哈飞股份)各35天的5min高频交易数据对上述特征进行实证分析。结果表明,两只股票在持续大幅波动开始与结束时,其多重分形谱形态及参数的变化与理论上的异象特征相吻合。运用该研究方法可以对金融资产持续大幅波动的开始及结束做出一定预测。
[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] 地理科学进展
[作者]
赵伟 李召良
为了分析2006年四川重庆地区夏季干旱对该地区植被生长的影响,选取该地区多年中分辨率成像光谱仪(MODIS)增强植被指数(EVI)时间序列数据进行研究,利用时间序列谐波分析(HANTS)算法对EVI数据进行去云处理,并根据处理后的结果(重构的EVI数据以及HANTS分析得到相应频率对应的振幅和相位),分析干旱对该地区的影响,同时结合地面气象数据加以补充说明。将干旱年份和正常年份对比分析,结果表明,处理后的EVI时间序列数据能较好地反映干旱对地表植被的影响,振幅和相位的空间分布特征能够很好地反映干旱的影响范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟晓静 万源
文章针对在多元时间序列动态时间弯曲度量中出现一对多情形容易产生距离相同的多条匹配路径导致无法确定最优路线的问题,提出一种自适应代价动态时间弯曲的多元时间序列相似性度量方法(ACM-DTW)。首先,多元时间序列按变量纵向排列把每个变量中数值列作为向量看待,计算向量之间的欧式距离作为两条多元时间序列间的基础距离矩阵;然后,自适应代价函数更新权重减少点列的重复使用次数,运用ACM-DTW度量多元时间序列间的相似性;最后,计算k近邻法在不同数据集上分类准确率。实验证明,ACM-DTW能有效地改进匹配时一对多情形从而实现较好的匹配结果,具有良好的准确性。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
张成虎 赵小虎
小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为特征的账户。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
邱书钦
生姜既是是传统大宗药材,也是蔬菜和调味品,其价格波动直接关系民生。本文通过生姜价格数据序列的走势和周期进行划分,可以发现生姜价格波动具有一定的周期性,但是周期长短不一,波动幅度大小不一,价格涨跌特征不同。同时,本文利用AR(1)模型,对其价格的短期走势做出预测分析,并提出相应的政策建议。
关键词：
生姜 价格波动 AR模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈海兰 高学东
在时间序列数据挖掘中,传统的时间序列相似性度量算法没有考虑反映时间序列结构的关键点特征。为了解决该问题,文章提出了基于波动特征的时间序列相似性度量算法,并通过聚类进行了效果分析。研究中首先利用小波分析方法提取时间序列整体变化趋势,然后给出了针对小波分析得到的序列进行波动点识别的方法,构造出包含时间序列重要波动信息的波动点序列。最后提出了非等长时间序列的相似性度量方法计算波动点序列间的距离。实验结果表明,该时间序列度量方法能更好地反映时间序列的趋势特征。
关键词：
时间序列 相似性度量 聚类 波动特征
[期刊] 经济问题探索
[作者]
徐东 栾贵勤 吴哲
当今世界,外商直接投资(FDI)与对外贸易是最主要的国际经济关系。本文通过选取的三个回归方程,用时间序列数据的分析方法,研究了外商直接投资与对外贸易对上海产业结构的升级效应。格兰杰因果检验表明,对外贸易与FDI对产业结构有着不同的影响:对外贸易带动了第二产业的发展;FDI促进了产业结构升级。回归方程一、二、三分别表明:对外贸易额度每增长一个百分点带动第二产业产值增长0.59个百分点;FDI每增长一个百分点会带动第三产业产值增长1.24个百分点并且带动产业结构升级系数上升0.1个百分点。
关键词：
外商直接投资 对外贸易 产业结构升级
[期刊] 中国成人教育
[作者]
张进
加强高水平的教师队伍建设是成人高等教育的关键。本文在分析成人高等教育发展对教师队伍建设需求的基础上,通过统计分析,发现我国成人高等教育院校教师结构的时间序列维度呈现出教师队伍高层次、教师队伍高学历、教师队伍国际化和教师队伍年轻化等特征,提出应从加强成人高校教师的再学习机制建设、建立创新导向的成人高校教师激励机制和开发丰富的成人高校教师的培养平台和培养模式等方面进一步优化和提升成人高校教师综合素质和能力。
关键词：
成人高等教育 教师结构变化 时序特征
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘遵雄 周天清
由于金融时间序列具有复杂、非线性、非平稳性、含噪声等特点,许多传统的线性及非线性方法难以对其进行有效的预测。为此,文章提出将HRM(A Hessian Regularized Nonlinear TimeSeries Model)应用于金融时间序列领域。实验结果表明,HRM具有较好的模型构建能力,拥有较快的计算速率,并且得到了较好的预测结果。
关键词：
HRM 金融时间序列 建模 预测
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导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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