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金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术
金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术
作者:
张维明
易东云
杜小勇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
非线性分析
数据挖掘
金融数据
摘要:
金融数据挖掘是信息社会中一个极具挑战性的研究方向.金融数据的随机特性使得隐藏在数据中的内在规则难以被发现.指出了经典相关分析的缺陷,进一步讨论了高阶相关系数的性质,证明了高阶相关不仅能描述隐藏的非线性相关信息,而且正好刻画了线性相关与独立之间的空白.因此,完全可以利用高阶相关性的计算简单性对金融数据中的时变非线性相关特性进行实时跟踪,克服了Brock W.等人于1987年和1992年提出的Granger-Causality独立性检验方法中需要正态假设和非实时性的缺点.最后,将上述结果应用于股票价格与成交量之间的相关分析.数值结果显示高阶相关能跟踪隐藏在数据中的时变非线性相关特性.
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文献信息
篇名
金融数据挖掘中的非线性相关跟踪技术
来源期刊
软件学报
学科
工学
关键词
非线性分析
数据挖掘
金融数据
年,卷(期)
2000,(12)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
1581-1586
页数
6页
分类号
TP18
字数
1824字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
易东云
国防科学技术大学数学与系统科学系
83
455
11.0
16.0
2
张维明
国防科学技术大学数学与系统科学系
61
666
16.0
23.0
3
杜小勇
国防科学技术大学数学与系统科学系
6
40
3.0
6.0
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研究来源
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主办单位:
中国科学院软件研究所
中国计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-9825
CN:
11-2560/TP
开本:
16开
出版地:
北京8718信箱
邮发代号:
82-367
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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