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摘要:
针对债券市场上芜杂的行情数据,提出将DBSCAN聚类算法应用于构造债券收益率曲线样条函数。通过运用DBSCAN算法对用于构造债券收益率曲线的行情数据进行聚类分析,能够有效地剔除市场上的异常交易数据。在聚类分析结果的基础上,再次应用DBSCAN算法于构造债券收益率曲线,根据市场上行情数据的密集区域对样条函数进行分段。此外,针对传统的依赖于经验进行债券收益率曲线样条函数分段点选取的缺点,使用DBSCAN算法可有效地提高债券收益率曲线和行情数据的符合程度。实验结果表明,将DBSCAN算法用于构建债券收益率曲线样条函数,可以提高收益率曲线反映利率期限结构波动及准确性的效果。
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文献信息
篇名 样条函数在构造债券收益率曲线中的应用
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 债券收益率曲线 样条函数 聚类分析 DBSCAN算法 利率期限结构
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 92-95
页数 4页 分类号 TP311
字数 4273字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2016.06.023
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作者信息
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1 杨柳 复旦大学软件学院 20 83 5.0 8.0
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债券收益率曲线
样条函数
聚类分析
DBSCAN算法
利率期限结构
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
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