【摘 要】
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作者在研究国内外较先进的数据仓库及其相关技术理论的基础上,结合上海证券交易所加快金融电于信息化步伐的实际需求,建立了一个针对股市行情分析这一主题的部门级数据仓库系
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作者在研究国内外较先进的数据仓库及其相关技术理论的基础上,结合上海证券交易所加快金融电于信息化步伐的实际需求,建立了一个针对股市行情分析这一主题的部门级数据仓库系统,实现了证券市场决策分析人员从多角度、多层次对股市的行情进行分析与预测,这也是目前数据仓库技术在国内证券行业领域中的首次应用.在设计数据仓库中的多维数据模型时,考虑到标准多维数据模型在证券行业数据仓库应用中存在的某些局限性,作者提出了一种扩充的多维数据模型的定义,并将其应用到系统中,使之能够更加有效地方便用户进行多维分析和查询,以及进行个股和板块行情的预测与分析.在对上证指教的行情进行预测时,作者通过结合ARMA时间序列模型和神经网络模型的优点,提出了一种建立在ARMA识别基础上的RBF网络时间序列预测方法,从而达到比较满意的预测效果.
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