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证券市场中的不确定挖掘预测模型研究 被引量:1

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摘要 本文通过分析证券市场的自身特征,将不确定知识中的方法和数据挖掘方法结合起来提出一种不确定挖掘预测模型框架,其中包括趋势特征挖掘子模型、模糊关联规则子模型、模糊相似关系下的模糊粗糙集挖掘子模型及灰色神经网络子模型,将这些子模型分别解决证券市场中的股票趋势研究、规则预测、价格预测以及股指预测等问题时能取得较好效果。
作者 谭华 谢赤
出处 《社会科学家》 CSSCI 2008年第4期65-67,共3页 Social Scientist
基金 国家社会科学基金重点资助项目(07AJL005) 高等学校博士点专项科研基金项目(20070532091) 全国高校青年教师奖励基金资助项目(教人司2002[123])
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参考文献7

  • 1E. F. FAMA. The behavior of stock market prices [J]. Journal of Business, 1965,(38):34-105.
  • 2王家华,李东,高桂珍.有效市场理论与证券分析理论的适用性比较[J].财经科学,2004(5):40-43. 被引量:8
  • 3兰秋军,马超群,吴建宏,甘国君.数据挖掘技术及其在金融中的应用与前景[J].管理评论,2003,15(5):57-62. 被引量:6
  • 4E. KEOGH, S. KASETTY. On the Need for Time Series Data Mining Benchmarks: A Survey and Empirical Demonstration [A]. In Proceedings of the 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. [C]. Edmonton, Alberta, Canada, New York:ACM Press, 2002.102-111.
  • 5H.J.齐莫曼.管理科学与计算智能[M].北京:高等教育出版社.2005.
  • 6邓聚龙.灰色系统(社会·经济)[M].北京:国防工业出版社,1983.
  • 7F. H. KNIGHT. Risk, Uncertainty, and Profit [M]. New York: Augustus M. Kelley, 1964.

二级参考文献13

  • 1[美]JohnC Hull著 张陶伟译.期权、期货和其它衍生产品[M].北京:华夏出版社,2000..
  • 2[美]米什金.货币金融学(第四版)[M].中国人民大学出版社,1998年8月..
  • 3Eugene F. Fama: Efficent Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work [J]. Journal of Finance 25 (1970).
  • 4Eugene F. Fama and Kenneth R. French: Dividend Yields and Expected Stock Returns [ J]. Journal of Financial Economics 22(October 1988).
  • 5John Y. Campbell and Robert Shiller: Stock Prices, Earings and Expected Dividends [J]. Journal of Finance 43 (July 1988).
  • 6[美]AndreiShleifer.并非有效的市场--行为金融学导论[M].北京:中国人民大学出版社,2003..
  • 7[美]滋维·博迪.投资学(第五版)[M].北京:机械工业出版社,2002..
  • 8[美]小詹姆斯 L.法雷尔,沃尔特 J.雷哈特著,齐寅峰等译.投资组合管理理论及应用.北京:机械工业出版社,2000.3.
  • 9Boris Kovalerchuk,Evgenil Vityaev.Data Mining in Finance:Advances in Relational and Hybrid Methods.Kluwer Academic Publishers, 2001.
  • 10Paul Chik and Jim Seabolt.SAS研究所白皮书:客户信用风险管理.SAS公司,1998.

共引文献14

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引证文献1

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