流數(shù)據(jù)挖掘算法在金融領(lǐng)域應(yīng)用研究碩士學(xué)位論文

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1、碩士留學(xué)生學(xué)位論文流數(shù)據(jù)挖掘算法在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究ResearchontheApplicationofStreamDataMiningAlgorithmsintheFinancialSectorADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：KutlumuratovAssylbekSupervisor：DengHuiFangSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除

2、了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)　　　　大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。涉密論文按學(xué)校規(guī)定處理。作者簽名：日期：年月日導(dǎo)師簽名：日期：年月

3、日華南理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。作者簽名：日期：年月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，即：研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬華南理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保存并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許學(xué)位論文被查閱（除在保密期內(nèi)的保密論文外）

4、；學(xué)?？梢怨紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可以允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。本學(xué)位論文屬于：□保密，在年解密后適用本授權(quán)書?！醪槐Ｃ?同意在校園網(wǎng)上發(fā)布，供校內(nèi)師生和與學(xué)校有共享協(xié)議的單位瀏覽；同意將本人學(xué)位論文提交中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)電子雜志社全文出版和編入CNKI《中國知識資源總庫》，傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。(請?jiān)谝陨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打“√”)作者簽名：日期：指導(dǎo)教師簽名：日期作者聯(lián)系電話：電子郵箱：聯(lián)系地址(含郵編)：摘要流數(shù)據(jù)挖掘作為一個新的知識發(fā)現(xiàn)工具，已引起金融領(lǐng)域的注意，在當(dāng)前的金融領(lǐng)域，許

5、多公司紛紛將流數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到金融領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)挖掘在金融領(lǐng)域的應(yīng)用根據(jù)金融領(lǐng)域特點(diǎn)和業(yè)務(wù)領(lǐng)域分為金融領(lǐng)域的行情分析、客戶價值分析、券商經(jīng)營分析和風(fēng)險(xiǎn)分析等根據(jù)運(yùn)用的數(shù)據(jù)挖掘模型不同分為時間序列分析、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、偏差異常分析和進(jìn)化遺傳模擬等。其中，股市行情分析是金融領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘的主要運(yùn)用領(lǐng)域之一，用數(shù)據(jù)挖掘的方法進(jìn)行金融領(lǐng)域中股市行情分析，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。本文使用文獻(xiàn)研究法、對比分析法、定性和定量相結(jié)合的研究方法對流數(shù)據(jù)挖掘算法在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用進(jìn)行了研究。在研究的過程中，首先給出了本文的緒論部分，對課題研究背景及意義、流數(shù)據(jù)挖掘的國內(nèi)

6、外研究現(xiàn)狀、論文的研究內(nèi)容及方法、論文的結(jié)構(gòu)做了簡要的介紹；接著對流數(shù)據(jù)挖掘算法的理論概述做了相應(yīng)的論述；在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)說明了金融領(lǐng)域中數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用背景，主要從以下四個方面進(jìn)行概述：金融領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)特點(diǎn)分析、金融領(lǐng)域中流數(shù)據(jù)挖掘算法的特點(diǎn)分析、金融領(lǐng)域中流數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用涉及的關(guān)鍵技術(shù)、適合金融領(lǐng)域的流數(shù)據(jù)挖掘算法分析；最后，對流數(shù)據(jù)挖掘算法在金融領(lǐng)域中的應(yīng)用研究做了具體實(shí)現(xiàn)。關(guān)鍵詞：流數(shù)據(jù)挖掘；算法；模型；金融VAbstractAtpresent,thestreamdataminingasanewknowledgediscoverytools,hasarou

7、sedtheattentionofthefinancialsector,inthecurrentfinancialsector,manycompanieshavetheflowofdataminingtechnologytothefinancialdataanalysis,datamininginthefinancialsectorapplicationaccordingtothecharacteristicsofthefinancialsectorandthebusinessareaisdividedintothefinancialsectorof