资料探勘在财务领域的运用——以债券型基金之绩效评估为例（DOC 56页） 下载

简报大纲
组员简介
研究目的
研究架构
研究方法与实证研究-BPN与MARS
研究结论
组员简介
研究目的
研究目的
将资料探勘工具运用于财务领域
应用资料採勘工具：
倒传递类神经网路(BPN)
多元适应性云形迴归(MARS)
分析债券型基金经理人的择时能力
探讨两DATAMINING工具在分类问题的精确度
研究架构
资料探勘（DataMining）：
从资料库或大量资料储存体中挖掘有用资讯的过程
过程包含以下步骤：
资料选取（DataSelection）
资料整理（Cleaning）
资料扩充（Enrichment）
资料编码（Coding）
资料探勘（DataMining）
探勘报告（Reporting）
资料探勘
应用模式
分类问题（Classification）：依资料特定属性判别其归类
趋势分析（TrendAnalysis）：利用现有数值预测一个连续变数的未来值
分群模式（Clustering）：依资料特性的相关性予以分组
关联分析（Associations）：找出在群组中同时出现的事件
顺序型样（SequentialAnalysis）：找出事件「先后」发生的顺序
分类问题的应用工具
传统统计方法：如罗吉斯迴归、鑑别分析
人工智慧：如类神经网路
无母数统计：如多元适应性云形迴归
资料探勘
资料探勘与传统统计分析之比较
资料探勘在分析前不需对资料提出假设
在探勘过程中发掘出资料存在的可能讯息
能更真实地反映出资料的隐藏特性
研究方法－基金选股暨择时能力
选股能力暨择时能力理论模型
选股能力：经理人对个别证券价格的预测能力
择时能力：经理人对整个市场波动的预测能力
张瑞芬(2002)
模型定义：
检测能力判断：当、两个系数中任一系数显着即认定该基金具有择时能力
实证研究－样本资料简介
研究期间为︰1999年7月至2001年6月
变数︰11个包括：月资料：基金成立长短季资料：赎回金额、申购金额、申购周转率、基金规模、赎回周转率、买断债券比率、基金净值、债券附买回投资比率、存放金融机构比率、申购金额与赎回金额差值
样本基金数︰34支基金
训练资料：27支基金测试资料：7支基金
实证研究－择时能力分析
择时能力检测模型
根据1999年7月至2001年6月共24个月之月资料检定vit、vit-1是否显着为正显着水准为0.05当二系数中任一系数为正即判定此基金具有择时能力
检测结果：15支具备择时能力19支不具备
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