【摘 要】
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金融数据异常检测对于全面、准确地认识和把握金融市场的波动规律,加强宏观管理和调控,具有十分重要的理论价值和实践意义。传统的金融数据异常检测方法主要是基于统计学的模
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(70840018)“基于数据挖掘技术的金融时间序列异常检测”;山东省自然科学基金项目(Y2008G10)“基于数据挖掘技术的高频金融数据异常检测”阶段性成果
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金融数据异常检测对于全面、准确地认识和把握金融市场的波动规律,加强宏观管理和调控,具有十分重要的理论价值和实践意义。传统的金融数据异常检测方法主要是基于统计学的模型法,主要适用于低频金融数据的异常波动分析。本文提出一种基于数据挖掘技术的金融数据异常检测方法,可以适用于高频和低频金融数据,具有检测准确性和效率高等优势。
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