【摘 要】
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该文的工作正围绕数据挖掘技术在基金评估与时间序列分析中的应用展开.主要的工作如下:(1)该文详细分析了数据处理和数据挖掘相关技术的发展现状.讨论了各种实现方法的特点、
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该文的工作正围绕数据挖掘技术在基金评估与时间序列分析中的应用展开.主要的工作如下:(1)该文详细分析了数据处理和数据挖掘相关技术的发展现状.讨论了各种实现方法的特点、功用以及不足.传统数据处理技术面向历史数据的比较与分析,而数据挖掘提供了基于历史面向未来的预测.所以两方面技术的配合使用有助于更好的进行知识发现.(2)该文结合作者在基金管理公司实习的工作成果,提出了对于证券投资基金设计基金评估系统(分风险与绩效评估两部分)的解决方案.这一系统已经完成并投入使用,能够全面刻画出一只基金的风险特征,并且客观的评价投资操作和最后的业绩之间的因果关系.对于华夏基金管理有限公司申请全国社保理事会20亿份额的社保基金管理起到了积极的作用.(3)基于在金融行业的应用,该文进一步提出了对金融时间序列数据进行数据挖掘的方法.分析了数据挖掘时,时间序列数据不同于常规数据的特点,该文思路的创新处在于采用信号处理技术选择和清洗适用于金融时间序列的特征量,同时使用决策树算法生成较易理解的规则,文中采用的实例结果证明,这样对金融时间序列的数据挖掘,生成了吻合实际经验的规则,有一定的有效性.
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