區(qū)間型符號數據分析在股票分析中的應用.pdf

1、符號數據分析于20世紀80年代由Diday教授提出，是一種新的數據分析方法，這種數據分析方法主要處理的數據對象是符號數據。所謂的符號數據，是建立在傳統(tǒng)數據的基礎上，通過對傳統(tǒng)數據的“打包”處理，從而形成的更高層次的數據。隨著數據量的不斷膨脹，符號數據分析得到了更多的重視。在符號數據分析的三個類型之中，區(qū)間型符號數據分析的較為常見。符號數據分析經過20多年的不懈努力，其理論及分析方法都得到了較為長遠的發(fā)展，但其在實際中的應用仍然較少。正是

2、看到這個現狀，本文將以區(qū)間型符號數據分析的應用為研究的核心，以股票分析為應用背景，重點研究區(qū)間型符號數據分析在股票分析中的應用，從而為股票投資者研究分析股票市場，制定投資策略提供一種新的途徑。
　　 本文首先將對對區(qū)間型符號數據分析的一些基礎概念進行研究。其中著重研究區(qū)間型符號數據的定義、基本運算法則、統(tǒng)計量等內容，以及區(qū)間型符號數據分析的典型和本文所使用的數據分析工具SODAS2的工作原理及功能。
　　 首先研究區(qū)間型

3、符號數據主成分分析在股票分析中的應用。研究目的是將上市公司的眾多財務指標歸入幾個主成分之中，通過分析不同規(guī)模的上市公司的主成分數據，分析一定時期內上市公司規(guī)模與風險性和收益性的關系，同時分析各財務指標之間的相關性。
　　 其次研究區(qū)間型符號數據回歸分析在股票分析中的應用。研究目的是通過對滬深300指數數據與一系列分類指數，如工業(yè)股票指數、地產股票指數數據等進行回歸分析，分析各分類指數與滬深300指數的擬合程度和相關性，進而確定各