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基于計(jì)算智能的金融數(shù)據(jù)異常發(fā)現(xiàn)

發(fā)布時(shí)間:2020-04-07 04:14
【摘要】:21世紀(jì),金融無(wú)疑是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心。金融業(yè)的健康發(fā)展,是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)、社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展的必然要求。探索金融市場(chǎng)瞬息萬(wàn)變中所隱含的規(guī)律,從而有效管理金融市場(chǎng),提高金融業(yè)投資效率,是各級(jí)政府及投資機(jī)構(gòu)的主要目標(biāo)之一。但是,近年來(lái)金融行業(yè)不斷出現(xiàn)的異常現(xiàn)象,例如保險(xiǎn)與信貸欺詐,洗錢活動(dòng),會(huì)計(jì)信息造假等(負(fù)性異常),嚴(yán)重?fù)p害了金融業(yè)的健康發(fā)展和廣大人民的利益。因此,加強(qiáng)金融行業(yè)的監(jiān)管,及時(shí)識(shí)別、防范此類異,F(xiàn)象的發(fā)生,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。另外,對(duì)于金融投資機(jī)構(gòu)或個(gè)人投資者來(lái)說(shuō),研究金融行業(yè)中的另一種異,F(xiàn)象—價(jià)格趨勢(shì)發(fā)生反轉(zhuǎn)的拐點(diǎn)(正性異常),也具有重要的投資意義。 本文在學(xué)習(xí)研究相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,發(fā)掘新思路,應(yīng)用計(jì)算智能理論進(jìn)行金融領(lǐng)域的兩類異,F(xiàn)象的發(fā)現(xiàn)研究,為相關(guān)部門或個(gè)人提供決策參考。對(duì)于金融領(lǐng)域的負(fù)性異,F(xiàn)象,選用來(lái)自UCI的信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)研究;對(duì)于金融領(lǐng)域的正性異常現(xiàn)象,選用股票數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)研究。 關(guān)于這兩個(gè)數(shù)據(jù)集,現(xiàn)有研究情況如下: (1)關(guān)于信貸數(shù)據(jù)集的研究,目前的文獻(xiàn)主要是將其作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證分類算法的有效性,沒(méi)能從信貸數(shù)據(jù)本身的特征出發(fā)進(jìn)行研究,因此難以給相關(guān)部門提供決策參考。 (2)現(xiàn)有的關(guān)于股市異常的實(shí)證研究,主要是提出一種新的異常發(fā)現(xiàn)算法,然后將股票數(shù)據(jù)作為一個(gè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證算法;或者只是研究了股市發(fā)生異常前后的特征,還沒(méi)能將這種發(fā)現(xiàn)的特征量化以預(yù)測(cè)異,F(xiàn)象;或者所定義的異常點(diǎn)對(duì)于現(xiàn)實(shí)決策的參考意義不是很大。 本文針對(duì)以上不足,做了以下研究: (1)對(duì)于信貸數(shù)據(jù)集,首先應(yīng)用粗糙集理論進(jìn)行特征選擇,得到一個(gè)約簡(jiǎn)后的特征子集;然后應(yīng)用貝葉斯理論進(jìn)行分析,以發(fā)現(xiàn)易導(dǎo)致信貸異常發(fā)生的特征;最后應(yīng)用樸素貝葉斯分類器進(jìn)行分類研究,并改進(jìn)算法進(jìn)一步提高異常信貸的正確識(shí)別率。 (2)對(duì)上證A股銀行類個(gè)股數(shù)據(jù)進(jìn)行異常發(fā)現(xiàn)研究。首先收集并整理相關(guān)數(shù)據(jù);然后根據(jù)股市技術(shù)分析的相關(guān)理論,通過(guò)分析個(gè)股后市的發(fā)展趨勢(shì),定義一種新的異常點(diǎn):買點(diǎn)或賣點(diǎn)—后市股價(jià)將有大幅上升或下降的時(shí)間點(diǎn),并根據(jù)異常點(diǎn)的定義發(fā)現(xiàn)股價(jià)序列中的異常點(diǎn);最后根據(jù)研究需要,將數(shù)據(jù)根據(jù)日均成交金額分成兩組,并分組訓(xùn)練基于F-score的SVM分類模型。實(shí)驗(yàn)證明,利用SVM分類器進(jìn)行異常識(shí)別研究,可以取得較好的結(jié)果;而且成交活躍的第二組數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果明顯優(yōu)于成交不夠活躍的第一組數(shù)據(jù):分類準(zhǔn)確率可以達(dá)到80%左右,正異常數(shù)據(jù)(買點(diǎn))的正確識(shí)別率達(dá)到79%,負(fù)異常數(shù)據(jù)(賣點(diǎn))的正確識(shí)別率達(dá)到75.56%。
【圖文】:

數(shù)據(jù)流圖,數(shù)據(jù)流圖,節(jié)點(diǎn),測(cè)試集


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本文編號(hào):2617434

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