叶中行：金融数据挖掘中的信息处理方法

金融数据挖掘的几个例子：

一、信用评估


　　采用混合方法提高准确性。对定性变量进行分类，到每一叶结点上如样本数小于某域值时停止，在每一叶结点上用遗传算法建立模型。

二、时间序列的超度量聚类



　　研究股票同涨同落、板块同涨同落现象，挖掘其规律性。计算两种股票日收益率时间序列的相关系数，将其转化为可度量距离，计算每两种股票日收益率两两距离，形成最小生成树——物理结构上的板块。

　　　
三、可视化聚类分析



四、影响IPO抑价因素的相关分析和回归分析


　　从定量分析得出定性结论，为上海证交所提供政策建议。

五、模式识别与预测：混沌时间序列分析



　　混沌时间序列相空间重构：假设股市存在模式，假设这种模式会重复出现（将无限长的时间序列切入N维空间，用模式识别方法进行预测）。


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