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gocheck8月14日检测样例:金融时间序列的数据挖掘技术与经典统计模型的比较

2014年08月14日 论文检测样例 ⁄ 共 1102字 ⁄ 字号 暂无评论 ⁄ 阅读 428 views 次

gocheck检测前原文:

金融时间序列分析和人工智能算法应用在股票市场预测领域的历史及发展。 第一节 金融时间序列分析法 金融时间序列分析是统计学研究的一个重要分支。它直接以事物在不同时刻的状态所形成的数据为研究对象,通过对金融时间序列数据的特征进行分析和研究,揭示事物的发展变化规律。经典的时间序列分析方法有图表法、指标法和模型法。其中模型法是目前对金融时间序列进行深层次分析和刻画的主要方法[ ]。 由于金融时间序列的模型分析法可以利用事物过去和现在数据的变化规律,构造依赖时间t的一族随机变量的序列模型

金融时间序列分析和人工智能算法应用在股票市场预测领域的历史及发展。 第一节 金融时间序列分析法 金融时间序列分析是统计学研究的一个重要分支。它直接以事物在不同时刻的状态所形成的数据为研究对象,通过对金融时间序列数据的特征进行分析和研究,揭示事物的发展变化规律。经典的时间序列分析方法有图表法、指标法和模型法。其中模型法是目前对金融时间序列进行深层次分析和刻画的主要方法[ ]。 由于金融时间序列的模型分析法可以利用事物过去和现在数据的变化规律,构造依赖时间t的一族随机变量的序列模型

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分析和比较.总结各自的优缺点.并阐述二者是在本质上不同的两类重要的时间序列分析法1关键词!时间序列0数据挖掘0统计学中图分类号!2’3# 文献标识码!4" 引言时间序列分析是统计学研究的一个重要分支1它直接以事物在不同时刻的状态所形成的数据为研究对象.通过对时间序列数据的特征进行分析和研究.揭示事物的发展变化规律1经典的时间序列分析方法有图表法5指标法和模型法6"71其中模型法6"7是目前对时间序列进行深层次分析和刻画的主要方法.一些经典 的 时 间 序 列 分 析 模 型 如4894548:; 和 <48:; 等 已 被 广 泛 应 用 于 自 然 和 社会科学领域1如美国经济学家 =>?@A就因其 "&’)年针对金融时间序列所提出的 48:; 模型

分析和比较.总结各自的优缺点.并阐述二者是在本质上不同的两类重要的时间序列分析法1关键词!时间序列0数据挖掘0统计学中图分类号!2’3# 文献标识码!4" 引言时间序列分析是统计学研究的一个重要分支1它直接以事物在不同时刻的状态所形成的数据为研究对象.通过对时间序列数据的特征进行分析和研究.揭示事物的发展变化规律1经典的时间序列分析方法有图表法5指标法和模型法6"71其中模型法6"7是目前对时间序列进行深层次分析和刻画的主要方法.一些经典 的 时 间 序 列 分 析 模 型 如4894548:; 和 <48:; 等 已 被 广 泛 应 用 于 自 然 和 社会科学领域1如美国经济学家 =>?@A就因其 "&’)年针对金融时间序列所提出的 48:; 模型

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