基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,是当前热门的一个研究领域.本文简要介绍了数据挖掘的概念,论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估,最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证.     

企业马尔可夫预测的Excel VBA实现

分析了马尔可夫预测法的步骤,用Excel VBA自定义了一个求矩阵任意次幂的函数,并利用这个函数由一步转移概率矩阵求得n步转移概率矩阵,简化了马尔可夫预测的过程.     

像选时装一样买基金

这笔管理费的数额通常会用非常细小的字体印刷在基金手册最不显眼的地方,你需要仔细阅读,如果没有找到的话,一定要明确询问。如果这笔费用高于你投资总额的3．5％（股票基金）或者2%（证券基金）,你必须考虑更换基金顾问。     

区间型符号数据的因子分析及其应用

符号数据分析是一种新兴的数据挖掘技术,区间数是最常用的一种符号数据。基于误差分析理论,研究针对区间数据的因子分析方法。将区间数看作一个由中点和半径构成的有序偶,并将半径视为区间数的极限误差。对中点样本阵进行因子分析,得到因子得分的中点值。然后将半径样本阵按照误差传递公式,得到因子得分的极限误差。由因子得分的中点值和极限误差最终得到因子得分的区间值。最后以股票的市场综合表现评价问题为案例,进行了应用研究。     

武汉市入境旅游市场发展预测

入境旅游是武汉市旅游业的重要组成部分,本文选取1999～2008年武汉市入境旅游统计数据,分析其入境旅游的发展现状,入境旅游市场的时间特征,预测武汉市入境旅游市场的发展趋势。     

创业板首批公司上市

筹备达10年之久的中国版纳斯达克——创业板10月30日正式开市,全部28只股票首日涨幅均逾70％,最高者近210％。其中,10只个股实现股价“翻番”。尽管管理层密集出台多项预防措施,但创业板新股均未能避免首日即遭爆炒的命运,28只股票上市首日均被抑制投机的规定临时停牌过,创下中国股市新的纪录。     

自回归条件方差-偏度-峰度:一个新的模型

提出一个新的自回归条件方差一偏度一峰度模型:GJRSK-M模型,讨论了模型的识别、定阶、估计等技术,运用该模型实证研究了中国股市的高阶矩波动特征,利用样本外预测方法研究了GJRSK-M模型与现有高阶矩波动模型在预测能力方面的差异.研究结果表明:中国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应,GJRSK-M模型具有比现有高阶矩波动模型更强的预测能力.最后提出了将高阶矩波动模型运用于金融风险管理研究的思路.     

财务困境的logit模型研究

财务困境不仅影响公司,还会影响整个社会经济。本文通过构建模型来对财务困境进行及时、有效的预测,避免尽量避免财务困境的发生及防止潜在的损失。     

西安地铁二号线客流量预测分析

城市的发展激化了交通需求与道路建设之间的矛盾,为了缓解这种矛盾,一些大中型城市将眼光瞄准了城市轨道交通。本文论述了客流量预测对于轨道交通规划的重要性,通过"四阶段"法,对西安地铁二号线的客流量进行预测。通过对预测结果的分析,简述影响城市轨道交通客流量预测结果的因素。     

中国旅游业股票春节效应的实证研究

随着中国股市的不断发展壮大,股市收益率的波动性研究正受到越来越多的关注。本文以中国沪深股市中的旅游业股票为研究对象,运用虚拟变量回归和GARCH模型,考察其是否存在"春节效应"。研究结果表明,我国旅游业股票存在着显著的"春节效应"。