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  • 265 篇 电子文献

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主题

  • 265 篇 金融时间序列
  • 24 篇 预测
  • 19 篇 股票市场
  • 18 篇 支持向量机
  • 18 篇 金融市场
  • 14 篇 小波分析
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  • 9 篇 神经网络
  • 8 篇 arch模型
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  • 7 篇 garch
  • 7 篇 garch模型
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  • 6 篇 小波变换
  • 6 篇 支持向量回归
  • 6 篇 波动持续性
  • 6 篇 风险管理
  • 5 篇 arch族模型

机构

  • 8 篇 东南大学
  • 6 篇 北京交通大学
  • 6 篇 山西大学
  • 5 篇 中国科学技术大学
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  • 4 篇 昆明理工大学
  • 3 篇 上海财经大学
  • 3 篇 北京大学
  • 3 篇 厦门大学
  • 3 篇 大连海事大学
  • 3 篇 西南财经大学
  • 3 篇 西安电子科技大学
  • 3 篇 辽宁师范大学
  • 2 篇 上海交通大学
  • 2 篇 东北财经大学
  • 2 篇 东南大学经济管理...
  • 2 篇 中国地质大学(武汉...
  • 2 篇 中国科学技术大学...
  • 2 篇 云南大学
  • 2 篇 北京师范大学

作者

  • 3 篇 乔建忠
  • 3 篇 任成科
  • 3 篇 孙延风
  • 3 篇 张世英
  • 3 篇 张硕
  • 3 篇 惠晓峰
  • 3 篇 林树宽
  • 3 篇 江孝感
  • 3 篇 陈志航
  • 2 篇 凌语蓉
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语言

  • 265 篇 中文
检索条件"主题词=金融时间序列"
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基于差分启发信息的模糊时间序列预测模型研究
基于差分启发信息的模糊时间序列预测模型研究
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作者: 迟凯 昆明理工大学
学位级别:硕士
时间序列作为一类重要的复杂数据对象,通过对社会、经济、科学技术等领域中的时间序列做进一步分析与处理,便有可能揭示事物运动、变化和发展的内在规律,这无疑对社会经济和技术的发展有着极为重要的意义。金融市场被称为整个国家经济... 详细信息
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数据驱动的金融时间序列预测模型研究
数据驱动的金融时间序列预测模型研究
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作者: 张贵生 山西大学
学位级别:博士
1997年诺贝尔经济学奖获得者美国经济学家Robert Carhart Merton提出,现代金融理论的核心问题就是如何在不确定的环境下对资源进行跨期的最优配置。而按照非线性动力学的观点来看,现代金融理论中金融系统的不确定性恰恰源于其自身就是... 详细信息
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金融时间序列的交叉关联研究
金融时间序列的交叉关联研究
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作者: 赵龙峰 华中师范大学
学位级别:博士
金融系统作为一个典型的复杂系统,详细的研究其性质不论是从金融理论还是金融工程实践角度来说都极其重要。而统计物理和复杂网络方法作为研究复杂系统的重要手段,很自然的被应用到研究复杂金融系统中来。作为金融物理的一个重要的研究... 详细信息
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金融时间序列GARCH建模现状及发展分析
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时代金融 2012年 第9期 153-154页
作者: 任成科 江孝感 东南大学经济管理学院
ARCH类模型是当今金融时间序列波动性建模分析的最重要的工具。而随着金融时间序列研究不断深入,金融时间序列的波动性特征不断显现,最初的ARCH类模型以及无法满足金融时间序列波动性建模的需要。因此,ARCH类模型也经历了相应的发展。
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向量分数单整模型协同持续性的参数估计和检验
向量分数单整模型协同持续性的参数估计和检验
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作者: 张丽丽 东南大学
学位级别:硕士
大量的实证表明:长记忆性和波动持续性是广泛存在于金融时间序列的普遍现象,波动持续性建模方法是从动态的角度研究风险变化的一种有效方法。因此研究时间序列的波动持续性和不同时间序列间波动的协同持续性即向量时间序列的波动持续... 详细信息
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金融时间序列频繁模式挖掘算法
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计算机系统应用 2009年 第11期18卷 80-83页
作者: 樊伟 黄斌 朱冲 王大为 桂林电子科技大学 信息与通信学院广西桂林541004: 中国科学技术大学 自动化系安徽合肥230026 中国科学院 合肥智能机械研究所安徽合肥230031
针对金融时间序列数据库信息,提出一种时间序列频繁模式自动发现算法,该算法首先构造投影树,然后采用深度优先策略遍历投影树,挖掘出所有最长频繁模式,实验结果表明,该算法成功地挖掘出满足约束的频繁序列,在相同条件、不同支持度情况下... 详细信息
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基于支持向量机方法的金融时间序列研究
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辽宁工业大学学报:自然科学版 2008年 第1期28卷 27-30页
作者: 张立霞 马芳芳 叶德谦 辽宁工业大学信息科学与工程学院 秦皇岛职业技术学院信息工程系 辽宁工业大学信息科学与工程学院 辽宁锦州121001 河北秦皇岛066100
支持向量机是基于统计学的一种新型的机器学习和数据挖掘的技术,实现了结构风险最小化原则。由于金融时间序列是非平稳的、复杂的,非线性的,含有噪声数据,传统的方法很难得到满意的预测效果。提出了基于支持向量机的金融时间序列预测的... 详细信息
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基于HRM的金融时间序列预测
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统计与决策 2011年 第2期 159-162页
作者: 刘遵雄 周天清 华东交通大学信息工程学院 南昌330013
由于金融时闻序列具有复杂、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 Time Series Model)应用于金融时间序列领域.实验结果表明,HRM具... 详细信息
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时序IO与AO型异常值稳健联合检测法及其应用
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统计与决策 2019年 第7期 13-16页
作者: 王志坚 王斌会 华南师范大学经济与管理学院 广州510631 广东财经大学统计与数学学院 广州510320 暨南大学管理学院 广州510632
文章分析了基于假设检验的时间序列IO、AO型异常点检测法的不稳健性,并在此基础上构建了IO、AO型异常点稳健联合检测法。模拟和实证分析均表明:相比于传统检测法,提出的稳健联合检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好地捕捉到我国... 详细信息
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基于EEMD-MARS-SVR模型的证券市场分析
基于EEMD-MARS-SVR模型的证券市场分析
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作者: 李文洋 上海社会科学院
学位级别:硕士
本文提出一个由集合经验模态分解(EEMD)、多元自适应回归样条法(MARS)、支持向量回归(SVR)三部分构成的分析预测模型,并将其用于金融时间序列的建模预测。其中,EEMD是集合经验模态分解(EMD)的改进版,将白噪声引入EMD中,有效解决了 EMD... 详细信息
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