基于数据挖掘技术的金融风险分类预警研究

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2、独创性声明本人声明，所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：j碴址日期：—幽殳心关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留、送交论文的复印件，允许沦文被台阅和借阅；学校可以公布沦文的全部或部分内容，可以

3、采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名：馨差差导师签名：摘要会融JxL险预警是会融数据挖掘中的一个重要研究方向，由于金融数据具有类型多‘样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征，此外还有高噪音、非讵态等特征。因此，盒融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律，有效地降低金融机构的运营风险，因此会融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。本文的研究工作共分为六个部分，其具体的结构安排如下：第一章首先介绍本课题研究的历史背景及意义，同时回

4、顾了关于金融风险预警和数据挖掘技术的国内外研究现状，并在此基础上提出了本文的研究目的与意义。第二章在主要介绍了关于金融JxL险基本概念及其风险预警的一般步骤。第三章系统的分析了数据挖掘的方法及其特点，并对其在金融领域中的应用进行了分析，通过与会融领域中传统方法的对比，证明了数据挖掘技术是可行的。第四章重点研究了模糊聚类模型，在传统的模型上添加了聚类数C和权指数m的改进方法。考虑到即神经网络模型的收敛速度慢，目标函数存在局部极小点，隐含层数和隐节点数难以确定等缺点，本文采用增加动量项的改进BP模型。将两种模型组合而

5、成的混合模型应用到在会融风险预警领域。第五章根据第四章建立的混合模型进行了实证分析，并与卯算法分析的结果进行了误差对比，结果表明了混合模型的优越性。第六章是本文的最后一章，在这一章中，我们首先对本文的所有工作进行了总结。同时，我们也指出了仍然有待解决的几个问题以及本课题今后的研究方向。关键词：金融风险，数据挖掘，预警AbstractThestudyinpre—warningsystemoffinancialriskoccupiesasignificantpositioninthefieldoffinanciald

6、ata-mining．Duetoitsdiversity,complicationininterrelationships，innatedynamicsandhugenessinamount，aswellasitsnoisine．ssandnon．normality,whicharegeneralcharacteristicsoffinancialdata．Thestudyoffinancialearly-warningappearstobeespeciallychallenging．Implementingth

7、etechniqueofdata—miningtodiscovertheunderlyinglawswithintheinnumerablefinancialdatacanefficientlyreducetheoperationalrisksoffinancialinstitutions．Therefore，thestudyinpre—warningsystemoffinancialriskhasallextensiveapplicationvalueandmarketprospect．Thisthesisis

8、dividedintosixparts，whichisorganizedasfollows：Chapteronewouldfirstlyoffersomebackgroundinformationoftheresearchtopic，aswellasitsimplications；andbasedonthereviewofthepresentstudyingsituati