基于時間序列聚類的投資組合分析.pdf

1、金融風險管理的顯著特點是巨大的數(shù)據(jù)量和許多不確定信息，對于這巨大的數(shù)據(jù)量，由于傳統(tǒng)的分析技術所用的模型是建立在很多假設的基礎上，因此這些方法在實際應用時有效性并不好。數(shù)據(jù)挖掘作為一種新興的數(shù)據(jù)處理方法，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的一些規(guī)律并用來解釋當前的行為或者預測未來的結果，以指導人們做出正確的決策。也就是說，這種方法可以將繁雜的、大量的數(shù)據(jù)轉換成簡單的、易懂的信息，以供人們參考去做出有效的決策。
　　將時間序列的理論知識應用到投資組合

2、領域是近年來金融行業(yè)研究的熱點。時間序列的研究以及發(fā)展對于人們做出預測和準確的決定具有十分重要的作用，也是相關領域關注的焦點。而投資組合是金融行業(yè)研究的重點部分，合理的組合可以有效的分散和轉移風險，對市場經(jīng)濟的風險配置起到了關鍵的作用。
　　本文為了構建相對合理的投資組合，將時間序列的理論知識以及聚類分析方法應用到組合資產(chǎn)的選取中。文中首先介紹了投資組合的基本理論知識，并著重介紹了VaR和CVaR兩種方法，然后針對時間序列挖掘中的