数据挖掘技术在证券投资领域的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文的主要内容 | 第11页 |
| ·本文的章节安排 | 第11-13页 |
| 2 数据挖掘技术与证券市场概述 | 第13-19页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘的基本理论 | 第13-16页 |
| ·数据挖掘的实例 | 第16-17页 |
| ·证券市场 | 第17-19页 |
| ·证券市场在我国发展历史 | 第17页 |
| ·市场结构特点 | 第17-19页 |
| 3 关联规则挖掘的研究应用 | 第19-28页 |
| ·关联规则挖掘技术 | 第19-21页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第19-20页 |
| ·关联规则挖掘的Apriori算法 | 第20-21页 |
| ·关联规则挖掘在证券投资中的应用 | 第21-27页 |
| ·数据收集及预处理 | 第21-23页 |
| ·关联分析挖掘 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 4 时间序列挖掘的研究应用 | 第28-46页 |
| ·时间序列方法的理论知识 | 第28-32页 |
| ·时间序列常用方法 | 第28-29页 |
| ·时间序列ARMA模型介绍 | 第29-31页 |
| ·时间序列的特性分析 | 第31-32页 |
| ·时间序列模型的建立 | 第32-37页 |
| ·自相关函数与偏自相关函数 | 第32-33页 |
| ·识别模型 | 第33-35页 |
| ·参数估计 | 第35-36页 |
| ·模型检验 | 第36-37页 |
| ·模型的预测 | 第37页 |
| ·时间序列挖掘在证券投资中的应用 | 第37-45页 |
| ·数据预处理 | 第38-39页 |
| ·时间序列挖掘技术的实现 | 第39-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录 | 第53-54页 |
