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[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] 运筹与管理
[作者]
苏木亚 郭崇慧
针对时间序列数据的高维特性,在进行理论分析的基础上,利用主成分分析法提出了一种单变量时间序列数据降维的新方法,进而提出了基于主成分分析的单变量时间序列聚类方法。其主要思想是在线性空间中的同一组基下,用系数之间的相似性来刻画对应时间序列之间相似性,在理论分析过程中,首先对单变量时间序列数据集进行主成分分析,其次分析了单变量时间序列数据集、样本协方差矩阵的特征向量与主成分之间的关系,并证明了由主成分构成的向量组线性无关。为了进一步验证理论分析结果的正确性和所提算法的有效性,分别利用仿真数据和真实的股票数据进行了数值实验。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘兵
面板数据的聚类分析可以进行压缩的预处理也可以不进行压缩,文章提出可以根据样品中各个指标的时序数据的趋势特征来考虑是否应该进行压缩或如何进行压缩。然后考虑聚类的统计量的设置,再后给出系统聚类法的计算公式。
关键词：
面板数据 聚类分析 时间序列趋势外推预测
[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] 经济与管理研究
[作者]
徐建卫
本文以中国股票市场沪市中地产、工业、公用以及深市中制造等行业451家公司成分股为样本,采用因子分析法对精选的20个指标进行聚类分析提取公共因子,用状态空间模型估计样本公司的Beta系数,用截面回归法考察各影响因子对Beta系数时变性的影响方向和大小。研究发现,公司规模、财务结构、盈利能力、成长性和市场价值比等因素是造成Beta系数不稳定的重要原因。其中,财务结构、成长性和盈利能力对Beta系数的作用方向和大小具有较强的规律性,要给予充分关注。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓华丽 李修全
随着混沌科学的迅猛发展,当前在经济、金融研究领域,对经济、金融系统行为的混沌分析已成为一大热点,由此发展起来的混沌经济学大大增强了经济理论对现实的描述能力。股票价格时间序列是一个受政治、经济、心理等多方面因素影响的离散时间序列,使得股票价格常表现出包括混沌在内的各种复杂现象与行为。这些现象与行为若采用传统的统计学的方法处理往往难以得到令人满意的结果,而若采用混沌的方法处理则非常有效,因而混沌时间序列的建模与预测已成为当今学术界的研究热点。
[期刊] 财贸研究
[作者]
刘静 余琴 吴捷 李阳
采用序列稀疏回归的思路来处理向量自回归模型，并设计适用于大规模时间序列数据分析的序列稀疏自回归方法。研究表明：从因子角度刻画向量自回归模型可以有效地将稀疏矩阵估计问题分解成稀疏奇异向量的估计问题，从而极大地提高了计算效率。以1523家美股上市公司1973年1月—2014年12月的做空数据为例，利用此方法探索公司之间的大规模做空关联网络。研究发现：此方法可以有效地恢复股票做空份额(即某一公司的空头股份数量)与股票收益率之间隐藏的关联网络，对于股票风险溢价研究具有一定启发意义。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
袁哲明 张永生 熊洁仪
【目的】建立一种基于结构风险最小、既反映样本集动态特征又体现环境因子影响的高精度非线性多维时间序列预测方法。【方法】耦合支持向量机回归(SVR)和带受控项的自回归模型(CAR),以留一法基于MS最小原则实施模型定阶和变量筛选,以一步预测法检验新模型SVR-CAR的有效性,并通过强制汰选给出各保留变量对预测的相对重要性次序。【结果】3个农业科学实例验证表明,SVR-CAR在7种参比模型中预测精度最高,且可更精细地反映样本集的非线性动态特征,依各保留变量对预测的相对重要性次序及其动态变化可赋予保留变量部分解释能力。【结论】SVR-CAR是一种基于SVR并融合时间序列分析和回归分析的非线性多维时间序...
[期刊] 地理科学进展
[作者]
宋辞 裴韬
时间序列聚类可以根据相似性将对象集分为不同的组,从而反映出同组对象的相似性特征和不同组对象之间的差异特征。当序列维度较高时,传统的时间序列聚类方法容易受噪声影响,难以定义合适的相似性度量,聚类结果往往意义不明确。当数据有缺失或不等长时,聚类方法也难以实施。基于上述问题,一些学者提出了基于特征的时间序列聚类方法,不仅可以解决上述问题,还可以发现序列本质特征的相似性。本文根据时间序列的不同特征,综述了基于特征的时间序列聚类方法的研究进展,并进行了分析和评述;最后对未来研究进行了展望。
关键词：
时间序列 时间序列特征 数据挖掘 聚类
[期刊] 财经研究
[作者]
劳兰珺 邵玉敏
文章提出对行业指数收益率序列分阶段进行聚类分析的动态分析方法,以考察行业间的相互关系及其演化过程。文章利用深交所的行业指数数据进行实证研究,提出基准类的概念,分析了各行业相对于基准类的紧密性、稳定性,以及各行业间的相似程度,并探讨了有关宏观经济事件对行业间相互关系的影响。由于文章所采用的研究方法并不依赖于行业收益率序列的概率分布,因此其研究结果有助于加深投资者及监管部门对行业间相互关系的了解,对投资决策具有参考价值。
[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] 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]
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] 情报学报
[作者]
李海林 邬先利
针对现有研究对文献主题发现和演化分析方法的单一性,本文提出了基于时间序列聚类的主题发现与演化分析方法。该方法首先通过共词分析找出文献数据集中高频关键词的共现矩阵,利用Ochiia系数计算方法将共现矩阵转换为相似性矩阵,然后使用近邻传播聚类算法发现文献主题。同时,再将主题在某段时间内的研究热度进行分析并转化为反映主题热度时间序列数据,结合时间序列聚类方法对各主题进行分类以及演化趋势的分析。实验结果表明,通过对中国知网中2000—2018年与创新管理相关的期刊文献进行数据处理与挖掘,提出的方法能有效地发现期刊的研究主题,并且能较好地分析这些主题的演化趋势。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
宋献中 王展翔
基于上海股市分笔交易数据 ,以价差、报价深度、交易频率和价格影响绝对值与交易金额的比率分别作为流动性宽度、深度、即时性和弹性四个维度的替代指标 ,以流动性水平的非预期变化与同期股票收益率的内在联系作为出发点 ,采用时间序列回归方法对我国股市流动性定价问题进行了实证检验。实证结果表明流动性各个维度的非预期变化与同期股票收益率正相关 ,从而为股票流动性水平与股票预期收益率的负相关关系提供了新的经验证据
关键词：
股票流动性 资产定价 时间序列回归
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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