基于OLAM的聚类关联挖掘在交叉销售中的研究应用

OLAM(On-line Analytical Mining)是当前的热点技术,是融合了联机分析处理(OLAP)和数据挖掘(Data Mining)的一种新的数据挖掘技术。该文主要针对商业中的交叉销售问题,提出一种基于销售多维数据集的聚类关联规则OLAM挖掘模型。利用SQL Server Analysis Services(SSAS)平台的数据挖掘工具,实现了该OLAM聚类关联挖掘模型,利用该模型的挖掘模式获得了对客户交叉销售的推荐方案。

郑棉期货最优套期保值实证研究

本文以目前期货市场上的郑棉期货和棉花现货为研究对象,运用各种估计模型估计出棉花期、现货之间不同周期数据的实际最优套期保值比率,并基于风险最小化的原则对各模型的套期保值绩效进行评估和分析。实证发现,简单套期保值不能达到最优效果,棉花期、现货之间的最优套期保值比率随着数据周期性变化而变化,并且发现样本内的套期保值效果均比样本外数据好,误差修正模型的套期保值绩效最佳。