基于bagging算法的经济金融数据分析

为了研究弱分类器的个数及种类的构成对强分类器预测准确性的影响,以及在不同经济金融数据的预测情况,选择credit,bank,stock,audit数据集模拟bagging算法分类器的个数和分类器构成方法不同时的预测情况。其中由KNN算法、C5.0算法和朴素贝叶斯算法构造了7种不同的组合方法。总的来看,基于bagging的C5.0决策树方法并设置分类器个数为50时预测效果最佳。对bank数据集设置最佳的方法和分类器个数进行实例分析,准确性达到94.17%,预测情况良好。

中央银行经济金融时间序列数据库系统的开发

本文以已经实现的中国人民银行经济金融时间序列数据库系统为基础，介绍中央银行如何借助计算机工具从事金融调查统计和分析预测工作，以及该系统的设计方法和主要功能。

大数据技术在经济分析领域的应用

科技高速发展的时代,计算机信息传输方式也随之改变,如今网络信息已经处于一个移动信息传输的世界,大数据技术为人类的生活带来了便利,但是同时也带来了信息的安全隐患。我国社会已经进入了大数据技术时代,随着信息技术的不断发展,大数据技术的运用和发展在经济金融行业已经得到了大规模的应用。文章要讨论的就是大数据技术在经济分析中的应用,详细分析了处于大数据技术在经济分析的安全性和可行性,以期对大数据技术起到积极运用的目的。

STATA统计分析课程教改探究

通过梳理STATA统计分析课程当前的教学现状,总结课堂教学存在的教学模式单一、教材命令存在时滞性和实验训练与现实金融问题融合不足等问题,有针对性地在教学安排、教学内容和教学案例等方面开展教学改革探索,以期强化课堂的教学效果,提升学生的理论水平和实践能力,为社会输送高质量复合型经济金融人才。

三大财经报刊巨头的数字化发展模式分析及启示

本文分析了国际三大财经报刊《华尔街日报》、《日本经济新闻》、《金融时报》数字化发展模式,分别是"收费网站+报刊"为主的模式、数据库营销为主模式和多元媒体互动为主模式,并提出了对我国财经报刊数字化发展的启示。