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文檔簡介
1、隨著計算機科學、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計的有機融合，數(shù)據(jù)挖掘技術得到了突飛猛進的發(fā)展，這就極大地促進了金融時序數(shù)據(jù)挖掘技術的發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中抽取非平凡的、隱含的、未知的、有潛在使用價值的信息的過程。時間序列分析作為數(shù)理統(tǒng)計學的一個分支，自20世紀60年代起就已經得到了廣泛的研究。但是，隨著分析任務的日益復雜，這些傳統(tǒng)的方法無法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中更復雜、更隱蔽的各種規(guī)律。基于上述原因，本文將數(shù)據(jù)挖掘和金融時間序列結合在一起進行研究。
2、 論文重點集中在以下幾個方面進行了研究： (1)金融時序數(shù)據(jù)的預處理技術，其中包括原始數(shù)據(jù)標準化，空缺數(shù)據(jù)處理，噪聲剔除，數(shù)據(jù)集成，并重點介紹了小波理論在時序數(shù)據(jù)降噪中的應用。 (2)金融時間序列的計量經濟學ARMA模型和ARCH模型，以及相關的衍生擴展模型，并且介紹了ARMA模型和ARCH模型參數(shù)的確定和檢驗方法。最后在此基礎上以上證指數(shù)為例子，進行了ARMA-ARCH模型的建模分析，實驗結果表明ARMA-AR
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