智能信息处理的多指标面板数据聚类方法及其应用

发布时间：2017-11-17 19:24

  本文关键词：智能信息处理的多指标面板数据聚类方法及其应用

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【摘要】：为提高具有先验知识样本的学习效率,本文在吸引子传播聚类模型基础上,引入半监督学习策略,并综合考虑样本动态信息变化,融合多指标面板数据,提出智能信息处理的多指标面板数据聚类模型。选取30家房地产业上市公司2009-2013年相关财务数据,利用此模型进行聚类和绩效评价分析。结果表明,智能信息处理的多指标面板数据聚类模型能更加有效地区分样本类别特征,可为上市公司绩效评价、金融管理与决策提供一个更加有效的方法和手段。
【作者单位】： 吉林大学数量经济研究中心;吉林财经大学;吉林大学商学院;
【基金】：国家社会科学基金资助重点项目(12AZD021) 国家自然科学基金资助项目(61202306,61472049) 吉林省社科规划项目(2012B143) 吉林省软科学项目(20120620)
【分类号】：O212.1
【正文快照】： listed companies,performance evaluation0引言面对大量的上市公司财务数据,探索氋效的、科学的、具有实用价值的分析方法,已成为金融数据挖掘领域研究的一个热点和难点。上市公司财务数据存在着数据量大、维度高、相关性强等特点,传统研究常采用主成分分析因子分析以及数据

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本文编号：1197109