金融时间序列的数据挖掘技术与经典统计模型的比较

基于对时间序列的数据挖掘思想与经典建模法的基本思路分析和比较，总结各自的优缺点，并阐述二者是在本质上不同的两类重要的时间序列分析法。     

不同情境下中文文本分类模型的表现及选择

针对中文文本分类任务中N-Gram,素贝叶斯、K最近邻和TF-IDF等经典而广泛使用的文本分类模型的选择困惑问题,基于万余篇中文新闻文本语料数据,设计了一系列的对比实验,考察了各模型在不同参数、不同训练数据规模、不同训练文本长度、类别是否偏斜等多种情境下分类性能的表现,总结了各模型的特性,为中文文本分类模型的选择和应用提供了实践依据和参考.     

一致性风险价值及其算法与实证研究

目前金融市场风险测量的主流方法是VaR方法,但其测量的风险值有时难以准确地反应投资者真实心理感受,而且缺乏投资组合分散风险特性所要求的次可加性.针对这些问题该文选择了一致性风险价值(CVaR)作为新的风险度量方法,通过构造一种混合分布来模拟收益率分布.提出CVaR的完全参数计算方法,并进行了实证研究.     

基于共同机制的时间序列关联模式挖掘系统及其应用

提出了一种针对不同时间序列间关联模式的发现方法,并阐述了以该方法为基础而构建的关联模式挖掘系统的结构.系统按步骤主要分成序列分割,模式聚类和关联模式挖掘三个部分.其中关联模式的发现基于共同作用机制的思想,即两个不同的时间序列之所以出现频繁的关联模式,必定存在某种共同机制的作用或者二者本身之间有某种因果关系.通过定义可靠度来度量作用强度,并以此作为阈值约束,大大降低了算法的复杂性,伸缩性好,产生的关联模式数量适当.将其应用于股市关联变动模式的发现验证了其有效性.     

基于序列模板的股票时间序列交易决策规则挖掘

研究一种可由投资者依据其经验与直觉，从股票时间序列中挖掘交易决策规则的方法。它根据投资者事先确定的相似偏好以及设定的买卖序列模板从历史价格序列中识别出与模板相似的形态；按相似度大小划分不同交易决策区间，反映交易决策时机；然后计算各策略组合的收益，构造t统计量在统计显著性基础上获取交易规则。该系统也能用于检验一些已有形态操作方法的有效性。     

在VB中采用ODBC开发客户／服务器系统

介绍了ＶＢ中采用ＯＤＢＣ构建客户／服务器系统的机理,分析和比较了直接法和附加表法ＤＡＯ和ＤＣ等数据库访问方法,并以简明扼要的例子阐述了其实现步骤。     

一致性风险价值及其非参数方法计算

分析实际运用中的风险价值概念的缺陷并在此基础上提出一致性风险价值的概念，证明一致性风险价值作为风险度量的必要性质，详细阐述对称的双曲分布的一切必要计算，并根据实际情况用这种分布来模拟证券市场收益率分布，在此基础上计算一致性风险价值。     

证券市场复杂性与群体心理

研究证券市场复杂性产生的机理,将有助于人们了解其发展的动因及规律,以便更好地对其进行适应、调节与控制.从复杂性科学的观点看来,投资者的群体心理会引起证券市场复杂性;本文先实证证券市场上群体行为的存在,然后用问卷调查的方法实证群体行为是由群体心理引起;最后从系统的相关持久性以及演化两个角度分析群体心理对证券市场复杂性的影响.     

时序相似度的主观偏好模型及其系数估计的"锚点"方法

基于人的认知特点，提出了一个反映人的主观偏好性的时序相似度模型，并给出估计其偏好系数的锚点方法。该方法基于可视化操作，通过对锚点序列的相似性判断形成锚点约束，构建约束优化问题以求解偏好系数。实例计算表明了模型的有效性。     

过度自信、后悔厌恶对收益率分布影响的数值模拟研究

通过构建数值模拟模型,对投资者受过度自信与后悔厌恶影响下的收益率分布进行模拟,结果证实:与有效市场假说之下的正态分布相比,此种状态下的收益率分布存在着尖峰厚尾、左偏、左尾厚于右尾以及尖峰与厚尾程度随着时间单位的延长呈现下降趋势等统计学特征.进一步的数值模拟还发现,随着反应滞后时间的增加,收益率分布峰度增加明显,左尾有下降的趋势;随着反应不足程度的增加,收益率分布的峰度与偏度同时增加;随着过度反应程度的增加,收益率分布右尾有着明显的增加;收益率分布右尾对处置效用不敏感,左尾随着处置效用的增加厚尾程度减少.