金融领域时间序列挖掘技术研究  

A study of time series mining technology in financial field

作　　者：黄超[1] 龚惠群[2] 

机构地区：[1]东南大学经济管理学院,江苏南京210096 [2]南京信息工程大学经济管理学院,江苏南京210044

出　　处：《东南大学学报（哲学社会科学版）》2007年第5期36-39,共4页Journal of Southeast University(Philosophy and Social Science)

基　　金：江苏省教育厅高校哲学社会科学研究指导项目"中国证券市场主要指数多标度分形相似性研究"(07SJD790052)成果之一

摘　　要：数据挖掘技术近年来被广泛用于时间序列分析,时间序列挖掘技术主要包括关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析和异常检测等五类。由于金融领域的时间序列具有一些重要的特征,因此将各种挖掘方法与金融时间序列的特征,以及各种传统的时间序列分析模型相结合,是目前金融时间序列挖掘领域的研究热点。Data mining technology is widely used in time series analysis.Time series mining includes association analysis,sequence analysis,classification,clustering and outlier detection.As financial time series has some important features,it has become a popular topic of research to combine features of various financial time series mining approaches with the traditional time series algorithms and analysis models.

关 键 词：时间序列 金融 数据挖掘 

分 类 号：F830[经济管理—金融学] F224