中日股价序列相似性的比较分析

中日股价序列相似性的比较分析

摘要：将时间序列数据挖掘的方法应用到两国证券市场比较问题中,并在聚类分析中定义新的`函数以判别最优的分类数.我们发现:在指数收盘价时间序列比较方面,中日两个证券市场的确存在一定的相似性,但中国市场的短期波动要大于日本市场.因此,如果将日本证券市场的发展历史作为中国证券市场的事件库,不足以描述和预测中国证券市场的走势.同时,在中国证券市场上,深证成指比上证综指的短期波动幅度更大,具有更多的高频噪声.Abstract：This paper applies the time series data mining method to the comparison of Chinas and Japans security markets for the first time and raises a new definition to decide the optimal number of classification. We find that, there exists some similarity between Chinese market and Japanese market. However, the volatility in Chinese market is greater than in Japanese market. Thus, it will be not appropriate to take the history data of Japanese market as the event database for Chinese security market. Meanwhile, in China, Shenzhen market has a bigger volatility than Shanghai market, with higher frequency noise. 作者： 崔婧[1]赵秀娟[2]宋吟秋[1] Author： CUI Jing[1]  ZHAO Xiu-juan[2]  SONG Yin-qiu[1] 作者单位： 中国科学院研究生院,管理学院,北京,100190北京邮电大学,经济管理学院,北京,100876 期 刊： 系统工程理论与实践   ISTICEIPKU Journal： SYSTEMS ENGINEERING —THEORY & PRACTICE 年，卷(期)： 2009, 29(12) 分类号： F830 关键词： 相似性    时间序列    数据挖掘    证券市场    Keywords： similarity    time series    data mining    security market    机标分类号： TP3 X50 机标关键词： 中日    股价    序列相似性    比较分析    China    analysis    中国证券市场    Chinese    时间序列数据挖掘    短期波动    security    mining method    time series    comparison    中国市场    深证成指    上证综指    日本市场    历史作为    聚类分析 基金项目： 国家自然科学基金，中国科学院管理、决策与信息系统重点实验室资助项目

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