中国股市弱有效吗?——来自数据挖掘的实证研究

已有的有效性检验方法大都基于某个全局性的数学模型,忽略了序列中某些局部模式的预测作用,由此得出“市场有效”的结论有失偏颇。本文采用一种新的时间序列数据挖掘方法TSEOPM,寻找时间序列中具有预测作用的局部征兆模式,并用其实证我国沪、深A股市场近年来收益的短期可预测性,结果表明基于局部征兆模式获得的收益显著好于非征兆模式,通过历史价格分析可以带来一定的短期超额收益,因而说明我国股市还没有达到弱有效。     

数据挖掘技术及其在金融中的应用与前景

本文首先介绍了数据挖掘的功能和技术，并对比金融分析的特点，阐述了数据挖掘在金融中应用的可行性，并介绍了几个应用实例。然后分析了数据挖掘在金融中的应用现状与前景，并就目前数据挖掘在我国应用落后的原因进行了分析。