财经时间序列数据的智能建模方法研究文献综述

 2023-01-03 04:01

一、研究背景时间序列(或称动态数列)是指将同一统计指标的数值按其发生的时间先后顺序排列而成的数列。

时间序列分析是一门发展历史悠久,而内容不断创新的应用统计学课程。

从本质上讲,具有时间特征的数据都属于它的研究范畴。

从20世纪20年代开始,时间序列分析方法广泛应用于天文,气象,海洋,物理,化学,社会学等领域,成为一种广为使用的预测方法。

从20世纪70年代开始,时间序列分析方法更是广泛地应用于经济学和金融学领域,为研究经济和金融现象的发展规律,季节性特征,波动性大小及预测事件的未来走势做出了重要贡献。

获得1997年诺贝尔经济学奖的罗伯特默顿(Robert Merton)认为,资金的时间价值、资产定价与风险管理构成了现代金融理论的基石,如何在不确定的环境下对资源进行跨期的最优配置是其最重要的问题。

随着计算机软件的发展,各种软件和应用得到广泛的运用,并持续不断的融入各种商业、社会生产和生活等。

经济是社会中极其重要的组成部分。

对财经类数据进行数据挖掘,就是在大量非稳态、非线性和高信噪比的不确定的数据中挖掘出有价值的信息。

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