金融多元時(shí)間序列挖掘方法研究與應(yīng)用.pdf

1、時(shí)間序列數(shù)據(jù)包括多元時(shí)間序列和一元時(shí)間序列兩種數(shù)據(jù)類型。一元時(shí)間序列的相關(guān)研究較多，也逐漸形成一套成熟的理論和方法；然而多元時(shí)間序列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)比一元時(shí)間序列更復(fù)雜，現(xiàn)有的理論和方法仍不夠完善。多元時(shí)間序列數(shù)據(jù)在金融、醫(yī)學(xué)、過程監(jiān)控等領(lǐng)域中被大量采集，因此發(fā)展和完善多元時(shí)間序列挖掘的方法研究具有重要的意義。 相似性度量是金融時(shí)間序列挖掘中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，但現(xiàn)有的度量方法不適合分析小規(guī)模的金融多元時(shí)間序列。作為金融多元時(shí)間序列參數(shù)化

2、建模的預(yù)處理過程，平穩(wěn)性分析可以采用聚類方法來完成，但準(zhǔn)確率偏低。金融投資組合可以將多個(gè)一元時(shí)間序列組合成一個(gè)多元時(shí)間序列，時(shí)間序列聚類方法為資產(chǎn)選擇提供了有力的支持，但仍缺乏相關(guān)的理論和驗(yàn)證。金融高頻數(shù)據(jù)是一種不等間隔的時(shí)間序列，現(xiàn)有的相似性查找技術(shù)對(duì)高頻數(shù)據(jù)的處理效果不佳。 本文以金融多元時(shí)間序列相似性分析為研究主線，首先研究了多元時(shí)間序列挖掘中的小規(guī)模數(shù)據(jù)相似性度量問題，然后采用時(shí)間序列聚類方法來研究平穩(wěn)性分析和金融投資組

3、合，最后就金融高頻數(shù)據(jù)的相似性查找展開研究。作為研究基礎(chǔ)，本文包括了部分一元時(shí)間序列挖掘方法的研究。文中也提出了一些解決問題的方法，它們具有一定的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下： 1．深入研究金融多元時(shí)間序列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，提出采用三維空間的曲面圖來描述金融多元時(shí)間序列；該方法對(duì)其他領(lǐng)域的多元時(shí)間序列的形狀刻畫也具有較好的性能； 2．針對(duì)金融領(lǐng)域中的小規(guī)模多元時(shí)間序列相似性分析，提出了基于點(diǎn)分布特征的多