金融问题中支持向量机应用的研究

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1、论文题目：金融问题中的支持向量机应用研究作者姓名：沈传河入学时间：2008年9月专业名称：计算机软件与理论研究方向：知识处理与数据挖掘指导教师：王向荣职称：教授教授教授论文提交日期：2011年4月20日论文答辩日期：2011年6月11日授予学位日期：STUDYONAPPLICATIONOFSUPPORTVECTORMACHINESINFINANCIALPROBLEMSADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofDOCTOROFPHILOSOPHYfro

2、mShandongUniversityofScienceandTechnologybyShenChuanheSupervisor:ProfessorWangXiangrongCollegeofInformationScienceandEngineeringJune2011声明本人呈交给山东科技大学的这篇博士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。博士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submi

3、ttedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofDoctorofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademicinstitute.Signature:Date:山东科技大学博士学位论文摘要摘要本文基于“知识驱动的数

4、据挖掘（Knowledge-drivendatamining）”，针对金融数据的特性对支持向量机进行适应性改进，并开展其在金融问题中的应用研究。首先，分析了支持向量机理论及其在金融数据挖掘应用方面存在的局限性。在概述支持向量机的涵义、模型构建原则、类型及其算法基础上，着重强调结构风险最小化原则是其内在本质和优势所在。但针对金融数据非线性、非平稳、高噪声等特性，常规支持向量机仍存在一些不足。如，对样本和特征的动态适应性较差，在处理具有野点、离群点等性质的金融数据时稳定性欠佳，等等。所有这些局限促成了本文工作的任务，即对支持向量机进行金融数

5、据的适应性改进。其次，立足模型选择角度，围绕支持向量机的自身参数（meta-parameters）C、ε的确定和特征异质性的考虑，改进现有的样本重要性和特征重要性调整方法，探讨对样本和特征进行合理加权的途径，提高支持向量机对金融数据的适用程度。基于打折的最小二乘思想（DLS），利用基于信息特征与含量的概率估计方法，对指数权重函数进行修正，从而获得样本的权重值。同时，采用基于支持向量机输出对输入变量导数的显著性分析方法（DB-SA），获取输入向量特征的权重值，实现支持向量机对特征异质即特征相关性强弱的判断和赋值。而且，利用融合方法，尝试将

6、样本加权和特征加权方法混合使用，建立一个合成的加权模型—混合加权支持向量机（HW-SVM），进一步提高支持向量机的稳定性和推广能力。再次，从外部融合视角，将支持向量机与其它机器学习方法和统计方法进行融合，实现不同方法之间的优势互补，更好地捕捉金融数据独特的内含信息。分别与copula函数和小波神经网络融合起来，构建混合的非线性系统，从外部改进支持向量机的性能，刻画金融市场的本质特性与特征变量，更好地分析金融市场不断演化的复杂机理。为检验支持向量机改进效果，在实例分析中主要涉及公司财务危机预测、期权和可转换债券定价、套期保值分析、金融市场

7、联接形态结构与途径分析等方面的应用，均取得了良好的模型表现。本文受国家自然科学基金（70971079）资助。关键词：支持向量机，样本与特征加权，多方法融合，混合非线性系统，金融数据挖掘山东科技大学博士学位论文摘要ABSTRACTBasedontheknowledge-drivendatamining,thispaperproposesmethodsforthemodificationofsupportvectormachines(SVM)toacclimatizethemtothecharacteristicsoffinancialda

8、taandthenexploresapplicationsofthemodifiedSVMstofinancialproblems,withtheessencenarratedasfollows:First