基于变化趋势相异性的金融时间序列函数聚类分析

发布时间：2018-04-26 12:33

  本文选题：函数聚类 + 金融时间序列　； 参考：《经济经纬》2010年02期

【摘要】：针对函数数据聚类方法中基于序列数值模式测度相似性的聚类方法不考虑轨迹形状,而基于序列形状模式又忽略了序列数值所代表的相似信息和趋势信息,笔者提出一种对曲线之间对应里程碑出现的时间差异和所隐含的变化幅度差异的相异性测度法,据此将具有类似变化趋势的曲线聚为一类。运用该法对上证50指数的股票进行聚类分析,结果表明该聚类法能很好地测度曲线之间变化趋势的相异性,在高频金融时间序列的聚类分析中具有现实意义。
[Abstract]:For the clustering method based on the similarity of sequence numerical pattern measure in function data clustering method, the trajectory shape is not considered, but the similarity information and trend information represented by sequence numerical value are ignored based on sequential shape pattern. In this paper, we propose a method to measure the difference of time and amplitude between curves corresponding to milestones, according to which the curves with similar variation trend can be grouped into a class. The results show that the clustering method can well measure the variation trend of the curves, and it is of practical significance in the clustering analysis of high-frequency financial time series.
【作者单位】： 河南财经学院统计学系;
【分类号】：F830;F224

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本文编号：1806042