石油大学学报：社会科学版
石油大學學報：社會科學版
석유대학학보：사회과학판
Journal of the University of Petroleum，China(Edition of Social Science)
2004年
5期
26~29
,共null页
时态模式数据挖掘 模型 预测 金融应用
時態模式數據挖掘 模型 預測 金融應用
시태모식수거알굴 모형 예측 금융응용
B-J方法在预测时要求时间序列具有稳定性、正态性和残差的独立性,为了克服B-J方法的局限性,由Povinelli和Feng Xin提出的TSDM方法,对原作者时态模式数据挖掘优化方法进行了修正.修正方法能够减少运算时间,提高预测收益率.以Povinell的博士论文为例,通过DJIA 30工业指数的具体数据说明TSDM方法在金融领域如何建模、预测分析.但TSDM方法还存在不足,需不断修正.
B-J方法在預測時要求時間序列具有穩定性、正態性和殘差的獨立性,為瞭剋服B-J方法的跼限性,由Povinelli和Feng Xin提齣的TSDM方法,對原作者時態模式數據挖掘優化方法進行瞭脩正.脩正方法能夠減少運算時間,提高預測收益率.以Povinell的博士論文為例,通過DJIA 30工業指數的具體數據說明TSDM方法在金融領域如何建模、預測分析.但TSDM方法還存在不足,需不斷脩正.
B-J방법재예측시요구시간서렬구유은정성、정태성화잔차적독립성,위료극복B-J방법적국한성,유Povinelli화Feng Xin제출적TSDM방법,대원작자시태모식수거알굴우화방법진행료수정.수정방법능구감소운산시간,제고예측수익솔.이Povinell적박사논문위례,통과DJIA 30공업지수적구체수거설명TSDM방법재금융영역여하건모、예측분석.단TSDM방법환존재불족,수불단수정.
