板块联动

板块联动
板块联动

我们在实盘操作中,经常会碰到这种情况:同板块一只个股突然拉起,冲击涨停,随后相关各股纷纷跟风,拔地而起;特别是如果有两只先后涨停,极易形成燎原之势,各股必然涨势如潮,大面积涨停。2015年的1月5日煤炭板块就是如此。但虽为同板块,跟风者却有强弱之分;只有抓住联动最紧密个股,方能获取最大收益。本文旨在探究热点板块联动最紧密个股,助你得心应手,如虎添翼。阅读时请注意关键词:联动最紧密。

一、核电板块。联动最紧密的是上海电气、中核科技、江苏神通、东方锆业、东方电气、沃尔核材。只要有其中的一只拉起,其它必如影随形。目前走势最强劲的首推上海电气和江苏神通,号召力极强,一呼百应;老龙头中核科技也不容忽视,其雄风犹在。备选股:浙富控股、中国一重、哈空调。

二、高铁、一带一路、海外基建板块。这三大板块由于国家实施“走出去”重大决策的关系,已密不可分。联动最紧密的是中国交建、中国铁建、中国电建、中铁股份、中铁二局、山推股份、中国建筑、葛洲坝、晋亿实业、晋西车轴、太原重工、天马股份。板块牵一发而动全身,以点代面,晋西车轴、中国交建、中国铁建、中铁二局曾先后充当龙头,率领该板块威风凛凛,大杀四方。该板块个股联动最紧密又可细分为以下几类:

(1)中国交建和中国电建。备选股:中国建筑、中国中冶、振华重工、葛洲坝、龙建股份。

(2)中国铁建、中铁股份、中铁二局。备选股:太原重工。

(3)山推股份、徐工机械、柳工股份、三一重工、中联重科。备选股:安徽合力、厦工股份。

(4)晋西车轴、晋亿实业、高盟新材。备选股:天马股份。

(5)中国南车、中国北车。备选股:南方汇通、时代新材。

(6)大秦铁路、广深铁路。

三、央企板块。联动最紧密的是国投新集、国投中鲁、国投电力、中成股份、瑞泰科技、中粮屯河、中粮地产和中粮生化。备选股:际华集团、新兴铸管。又可细分为以下几类:

(1)瑞泰科技和中成股份。两者是目前央企板块的龙头,虽不是同门兄弟,却胜似同门兄弟,联动性最强

(2)国投系的国投新集、国投中鲁、国投电力。这里的国投新集有必要再阐述一下。其一动,往往带动了央企和煤炭两大板块。近期正踌躇满志,洋洋自得,一定要强烈关注。

(3)中粮系的中粮屯河、中粮地产和中粮生化

四、上海自贸区、迪士尼板块。联动最紧密的是浦东金桥、陆家嘴、外高桥、张江高科、中路股份、界龙实业、交运股份、锦江投资、锦江股份、华贸物流、斯米克上港集团、上海物贸、龙头股份、申达股份。又可细分为以下几类

(1)两桥一嘴的浦东金桥、陆家嘴、外高桥和张江高科。备选股:上实发展、中华企业。

(2)中路股份、界龙实业。备选股:亚通股份。

(3)华贸物流、上港集团、上海物贸。炒上海自贸区时,此三者是风生水起,不可一世。

(4)锦江投资、锦江股份。同门兄弟,形影不离。

(5)龙头股份、申达股份。同门兄弟,形影不离。

(6)仪电系的飞乐音响、仪电电子、华鑫股份

(7)华谊系的氯碱化工、三爱富、双钱股份。

(8)交运股的交运股份、强生控股、海博股份。

(9)商业股的百联股份、豫园商城、上海九百、益民集团。备选股:新世界。

(10)大众交通、大众公用、华茂股份。华茂股份虽不是上海本地股,但因参股国泰君安和前两者形影不离。

五、环保板块。首创股份、创业环保、兴蓉投资。备选股:重庆水务、国中水务、武汉控股、菲达环保、龙净环保。

六、软件板块。联动最紧密的是用友软件、东软集团、中国软件、浪潮软件、浪潮信息、华胜天成、久其软件、新世纪、远光软件。备选股:浙大网新、宝信软件。

七、粤港澳板块。联动最紧密的是珠海港、盐田港、深赤湾、格力地产、华发股份、世荣兆业、深深房、沙河股份。又可细分为以下几类:

(1)港口类的珠海港、盐田港、深赤湾。

(2)珠海地产股的格力地产、华发股份、世荣兆业。

(3)深圳本地股的深深房、深物业、沙河股份、深振业。备选

股:华联控股、世纪星源。

八、地产板块。招商地产、万科、保利地产、首开股份、金地集团、华夏幸福、中南建设。备选股:阳光城、荣盛发展、大龙地产、华远地产、信达地产。

九、体育板块。联动最紧密的是中体产业、信隆实业、雷曼光电、探路者、贵人鸟。备选股:嘉麟杰、泰达股份、青岛双星。

十、创投板块。联动最紧密的是鲁信创投、大众公用、钱江水利。备选股:紫江企业、电广传媒。

十一、新三板。联动最紧密的是中关村、苏州高新、东湖高新、高新发展。备选股:海泰发展、电子城。

十二、有色金属板块。联动最紧密的是中国铝业、铜陵有色、江西铜业、云南铜业、中金岭南、锌业股份、罗平锌电、盛屯矿业、金钼股份、洛阳钼业、新华龙、华泽钴镍、吉恩镍业、株冶集团、云铝股份、中孚实业、西部矿业。又可细分为以下几类

(1)铜业三剑客的铜陵有色、江西铜业、云南铜业。备选股:鑫科材料、海亮股份。

(2)钼业三剑客的金钼股份、洛阳钼业、新华龙。

(3)镍业双雄的华泽钴镍、吉恩镍业。备选股:兴业矿业。

(4)黄金概念的山东黄金、中金黄金、紫金矿业、恒邦股份、辰州矿业。备选股:荣华实业、中润资源、天业股份。

(5)锌业三剑客中的金岭南、锌业股份、罗平锌电。备选股:株冶集团、宏达股份。

(6)铝业三雄的中国铝业、云铝股份、中孚实业。备选股:南山铝业、新疆众和。

(7)稀土概念的广晟有色、包钢股份、北方稀土、盛和资源、五矿稀土、中色股份、五矿发展、厦门钨业。备选股:有研新材、创兴资源。

十二、煤炭板块。联动最紧密的是国投新集、兖州煤业、阳泉煤业、盘江股份、中煤能源、恒源煤电、冀中能源、西山煤电。备选股:神火股份、郑州煤电、安源股份、昊华能源。

十三、京津冀板块。联动最紧密的是宝硕股份、廊坊发展、唐山港。备选股:河北宣工、冀东装备、冀东水泥。

十四、厦门板块:联动最紧密的是厦门国贸、厦门港务、平潭发展、象屿股份、厦门空港。备选股:建发股份、三木集团、漳州发展。

十五、新疆板块:联动最紧密的是北新路桥、新疆城建、青松建化、西部建设。备选股:天山股份、八一钢铁、天利高新。

由于股票太多,加上本人水平所限,难免挂一漏万,还请大家批评、指正、补充。股市变幻莫测,各股联动也会与时俱进,还请谨慎操作。

恳请各位看帖的兄弟姐妹有油推油,无油推荐。这是对我最大的支持。续上,为了便于大家借鉴,恳请诸位务必点亮!谢了!

十六、军工板块。联动最紧密的是中国卫星、航天电子、航天通信、北方导航、航天晨光、航天长峰、航天科技、中航飞机、中直股

份(原哈飞股份)、洪都航空、成发科技、中航黑豹、江南红箭、中国船舶、广船国际、中国重工。备选股:风帆股份、航天机电、航天电器、贵航股份、凌云股份。又可细分为以下几类

(1)中国航天科工集团公司旗下控股航天通信、航天晨光、航天长峰、航天科技和航天电子、北方导航。后两者虽分属不同公司,联动性却很强。备选股:航天机电、航天电器。

(2)中国航空工业集团公司旗下中航飞机、中直股份(原哈飞股份)、洪都航空。备选股:中航黑豹、贵航股份。

(3)中国船舶工业集团公司集团旗下中国船舶、广船国际、st 钢构(原中船股份)。备选股:亚星锚链。

(4)中航黑豹和中国嘉陵。

(5)中原特钢和抚顺特钢。备选股:大冶特钢、西宁特钢、方大特钢。后三者虽不是军工股,却常常紧密联动。

(6)中国船舶重工集团公司旗下中国重工、风帆股份和中信重工、中国一重。

十七、石化板块。联动最紧密的是中国石油、中国石化、上海石化、泰山石油。备选股:广聚能源、茂化实华、天利高新。

十八、港口板块。联动最紧密的是营口港、连云港、大连港、锦州港、日照港。备选股:南京港、重庆港九、宁波港。又可细分为以下几类

(1)辽宁港口的营口港、锦州港、大连港。备注:如炒自贸区,大连国际和大连港联动最密。备选股:大连友谊、大连控股。

(2)宁波港口的宁波港、宁波海运、中昌海运。备选股:金鹰股份。

(3)长江经济带的南京港和重庆港九。

十九、传媒板块:联动最紧密的是人民网、浙报传媒、光线传媒、华谊兄弟、天舟文化、新华传媒、凤凰传媒、出版传媒、中视传媒。备选股:粤传媒、吉视传媒。其中光线传媒和华谊兄弟可谓是孪生兄弟,不离不弃。

二十、石墨烯板块:联动最紧密的是烯碳新材、吉林炭素、金路集团、中国宝安、华丽家族。备选股:中泰化学、乐通股份。

二十一、中电投潜力巨大:旗下全资及控股上市公司包括中国电力(02380.HK)、中电远达( 600292 )、上海电力( 600021)、吉电股份( 000875 )、漳泽电力( 000767 )及露天煤业( 002128 )、东方能源( 000958 )。联动最紧密个股为上海电力、吉电股份、漳泽电力。备选股:中电远达、露天煤业。

二十二、电力板块:联动最紧密的是大唐发电、国投电力、豫能控股、华能国际、华电国际、京能电力、赣能股份、国电电力、华银电力、韶能股份、粤电力。备选股:梅雁吉祥、新能泰山、建投能源。大唐发电和国投电力前期是龙头,这两天大唐发电独领风骚。请密切注意电力板块和中电投的紧密联动。

二十三、土改板块。海南橡胶、亚盛集团、辉隆股份。备选股:罗牛山、罗顿发展。

二十四、需要注意的紧密联动.

(1)山东一带一路——日照港、山东路桥、山东高速.

(2)四川的四川路桥、重庆路桥、四川成渝.

(3)上海地产股的金枫投资和天宸股份;大智慧的两股东新湖中宝和华升股份也犹如孪生兄弟;农业股的新赛股份和新农开发,也是两兄弟啊。还有天津板块的天津海运和天津港。盐改的云南盐化和兰太实业。

(4)工业4、0的沈阳机床和昆明机床。备选股:秦川发展、同济科技。

集团财务管理应重视联动效应

博科资讯董事长沈国康:审计结果能否正确运用和处理,是内部审计能否发挥作用的关键,有必要构筑各部门联动体系协调配合…… 重视联动效应 随着市场经济的发展,现代企业制度的健全完善,尤其是企业所有权和经营管理权的分离,对企业财务管理的应用日益广泛,内部审计逐渐成为政府、企业产权所有者和企业“公民”对企业实行监督管理的有效途径。 企业的财务管理涉及很多和战略息息相关的内容,包括战略管理、风险管理、效能管理、极小管理等方方面面的内容。博科资讯董事长沈国康认为:各部门能否协调配合,审计结果能否正确运用和处理,是内部审计能否发挥作用的关键。内审部门必须依法、依程序审计,管理层必须重视审计结果,使之真正成为监管运营的重要依据,从而真正发挥审计在健康、协调、可持续发展中不可替代的重要作用。一个有效的联动体系,可以牵动的各个部门做不断的管理提升、不断优化效能,不断使在自身管理建设上达到极致。 消除信息不对称 任何管理活动都是对相关信息进行“收集→整理→加工→发送”的过程。财务控制也不例外。它就是母公司接收子公司和各部门传来的相关财务信息,在综合自己收集到的相关信息的基础上进行加工、处理,再把加工、处理后的信息以文件的形式发送到各子公司和各部门的过程。因此,有关财务控制的信息是否真实、是否准确、是否传送及时,都将影响到整个企业审计管理活动的有效性。 近年来,商业犯罪率逐渐走高,管理者和官员贪污腐败的案件也频频见诸于报端,由于集团各个部门和(分)子公司没有有效产生联动,造成了集团在方面的信息不对称,致使审计工作难度加大,违规行为无法得到及时的预警和控制。作为由一个多人组成的群体,集团具有高度的信息不对称性。只有建立系统、健全、完整和适宜的联动机制,自动有效的整合和规范集团审计信息通道,减少信息不对称,实现各种资源的最优配置,才能充分发挥审计“第三只眼”的作用。 IT联动机制 随着信息化的发展,集团企业的内部工作可以借助互联网快速沟通,各项业务范围越来越宽,(分)子公司、办事处等业务工作点越铺越广、深度和广度都今非夕比。这就使得管理者运用审计手段在信息海洋里寻找危机和决策的关键点越来越困难。传统的联动机制失去了功效。集团决策层需要采用IT审计技术和工具,进行信息系统的综合评价,帮助企业建立新的联动体系,迎接信息化的挑战。 博科资讯研发推出了一款全新的审计产品“M2远程联网监管平台。”该平台的优势在于纵向集团多层级的分支机构,横向跨行业的经营特征,有效整合了集团财务数据,并对重点进行分析,对关键点进行预警,提高了海量数据的可用性,构建了全新的基于远程联网的集团联动体系,使得集团内部管理自动化、透明化、系统化、全局化、提升了各项资源的效率和回报率。 博科资讯董事长沈国康说:“M2远程联网监管平台将审计内控的切入点直接瞄准权利与责任的传递口。在集团管理的各个接口部位建立起严密的管控机制,将企业内部审计全程形成一个有机的运作链条,协调地运作。” 中金在线声明:中金在线转载上述内容,不表明证实其描述,仅供投资者参考,并不构成投资建议。投资者据此操作,风险自担。 随机读管理故事:《习惯人生》 父子两住山上,每天都要赶牛车下山卖柴。老父较有经验,坐镇驾车,山路崎岖,弯道特多,儿子眼神较好,总是在要转弯时提醒道:爹,转弯啦!有一次父亲因病没有下山,儿子一人驾车。到了弯道,牛怎么也不肯转弯,儿子用尽各种方法,下车又推又拉,用青草诱之,牛一动不动。到底是怎么回事?儿子百思不得其解。最后只有一个办法了,他左右看看无人,贴近牛的耳朵大声叫道:爹,转弯啦!牛应声而动。牛用条件反射的方式活着,而人则以习惯生活。一个成功的人晓得如何培养好的习惯来代替坏的习惯,当好的习惯积累多了,自然会有一个好的人生。

关联规则挖掘算法的研究

Vol.29No.1 Jan.2013 赤峰学院学报(自然科学版)JournalofChifengUniversity(NaturalScienceEdition)第29卷第1期(下) 2013年1月关联规则挖掘算法的研究目前是数据挖掘领域的一个重要方向,其中,Apriori算法就是一个经典的挖掘关联规则算法.1993年,Agrawal等提出关联规则挖掘的相关概念,随后提出经典Apriori算法,它是一个采用两阶段挖掘思想的算法,且多次扫描事务数据库,直到寻找出给定数据集中数据项之间有趣的关联规则.1关联规则基本概念 1.1 关联规则 关联规则是形如A圯B的蕴含式,在关联规则中,有两 个重要的概念:支持度和置信度.支持度是对关联规则的重要性的衡量,置信度是对关联规则的准确度的衡量,一般情况下,用户根据实际挖掘需要,预先给定最小支持度和最小置信度,通常情况下,如果规则的置信度和支持度大于用户指定的最小置信度和支持度,那么这个规则就是一条有效规则.事实上,有效规则并不一定具有实用性,还要参照关联规则的其他指标. 定义1 设I={I1,I2,…,IM}是数据项的集合,D是全体事务 的集合,一个事务T有一个唯一的标识TID.如果项集A哿T,则称事务T支持项集A,也称事务T包含项集A. 定义2 关联规则是形如A圯B的蕴含式,其中A奂I,B奂I,且A∩B=Φ. 定义3 事务数据库D中有N条交易事务,关联规则 A圯B的支持度定义为: support(A圯B)=support(A∪B)×100%.定义4 置信度定义为: confidence(A圯B)=support(A∪B)×100%. 引理1 在数据库中若有一事务T其长度小于K+1,则 由K项频繁集生成K+1项频繁集时,事务T是没必要扫描的.1.2 Apriori算法的基本思想 Apriori算法是发现关联规则的经典算法.该算法分两个步骤发现关联规则:第一步通过迭代,找出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于最小支持度的项集;第二步利用频繁项集构造出满足用户最小可信度的规则.2 Apriori 算法的不足之处 Apriori算法最大的优点是算法思路比较简单,它以递归统计为基础,生成频繁项集,易于实现.Apriori算法虽然能够从海量数据中挖掘出关联规则,但是算法在执行速度和效率上有一定的局限性,表现如下:2.1 Apriori算法会产生大量的候选项集.该算法是由候选 集函数Apriori-Gen利用Lk-1项产生候选项集Ck,所产生的Ck由Ck Lk-1 项集组成.显然k越大产生的候选项集的数目就越多. 2.2I/O负载过大.Apriori算法需要多次扫描事务数据库, 需要很大的I/O负载.对每次k循环,候集Ck中的每个元素都必须扫描数据库1次来决定其是否加入Ck.例如,一个频繁大项目集包含12个项,那么就至少扫描事务数据库12遍.3 对Apriori 算法的改进 算法改进的思路 1.改变数据的存储结构,用二进制位存储各项目的事务集,矩阵的列代表频繁K-项集,矩阵的行代表事务,其中1表示该项目在某事务中出现,0表示该项目在某事务中没有出现. 2.生成频繁1-项集.首先扫描源数据库,生成矩阵.统计每列中包含1的数目,得到该项目的支持事务数,如果该项的支持事务数大于最小支持事务数,则该项是频繁项集,否则是非频繁项集.从矩阵中将该列删除,并根据引理1,在矩阵中删除第9行,得出频繁1-项集. 3.由频繁1-项集生成频繁2-项集.对频繁1-项集中的项两两连接得出候选2-项集,也就是对矩阵中第i列所代表的项集和第j列所代表的项集进行逻辑与操作.然后计 关联规则挖掘算法的研究 张 丽 (湖南文理学院 经济与管理学院,湖南 常德415000) 摘要:本文介绍了数据挖掘中的关联规则经典Ap r i or i 算法.针对Ap r i or i 算法在执行速度和效率上的缺点,提出了一种改进的Ap r i or i 算法. 关键词:Ap r i or i ;算法;关联规则中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1673-260X(2013)01-0022-02 基金项目:湖南文理学院2010年度青年启动课题(QNQD1017) 22--

股市联动的理论机理研究综述

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c62287531.html, 股市联动的理论机理研究综述 作者:赵玉荣张艳华 来源:《时代金融》2014年第30期 【摘要】国内外学者对股市联动的研究主要集中于实证分析,股市联动的理论机理还未形成系统的知识体系。本文从经济基础假说和市场传染假说、行为因素理论以及双重上市资产定价理论三个方面对股市联动的理论机理进行综述性研究。 【关键词】经济基础行为因素羊群效应双重上市 股市联动是指不同国家/同一国家的股市之间、板块之间、个股之间价格的长期均衡关系和收益率的相关性及收益率波动的关联性,反映在外部因素作用下不同股票市场的协同运动和股市的信息传递。现阶段国内外学者对股市联动的研究主要集中于实证分析,通常以股指日收盘价为数据基础,选择各种实证模型具体量化联动关系。然而股市联动背后的深层原理还未形成系统的知识体系,只是有关学者在学位论文和公开发表的论文中简单提及。 一、基本理论假说 关于股市联动的机理,学术界存在着两种基本假说:经济基础假说和市场传染假说。 (一)经济基础假说 经济基础假说认为国家共同的宏观经济变量在影响本国股市的同时,也对其他国家的股市产生影响,这些宏观经济变量有双边贸易额、外商直接投资、货币供应量、工业产值等。原因在于经济全球化进程中各国经济相互渗透,而股市作为宏观经济的“晴雨表”,当一国宏观经济变化引致其他国家经济的相应变化时,两国股市间就可能存在联动效应。基于经济基础假说的股市联动逻辑: 以双边贸易为例说明宏观经济引致的股市联动:比如世界经济形势良好,两国贸易需求增加,双边贸易额增加,两国股市会因此上涨,双边贸易增强了股市间的联动性。一般来说,宏观经济变量差异越小,信息就越容易传递,股市的相关性就越强。而Connolly & Wang (1998)[1]认为宏观经济信息对股市的影响分为全球性冲击和竞争性冲击,全球性冲击以相 同的方向影响各国股市,增强了股市间的联动性,而竞争性冲击在提高一国股价的同时降低了另一国股价,削弱了股市间的联动性。 (二)市场传染假说 金融危机频繁发生,危机对世界各国股市的冲击难以再用宏观经济因素来解释,则有了市场传染假说。因此市场传染假说主要指以金融危机为主的极端事件引发的国际股市间的联动效应,该假说认为特殊事件导致的某个市场波动会改变该市场的收益和风险,进而投资者改变在

关联规则数据挖掘

关联规则数据挖掘 学习报告

目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 (一)关联规则定义 (二)相关概念 (三)关联规则分类 数据 6 (一)小型数据 (二)大型数据 应用软件7 (一)WEKA (二)IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27

一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大,人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类:分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统,为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯,沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析,想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上,沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是:"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒!经过大量实际调查和分析,揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式:在美国,一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布,而他们中有30%~40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是:美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维,尿布与啤酒风马牛不相及,若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析,沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。

最新数据挖掘考试题目——关联分析资料

数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是() A.CPU性能预测B.购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别D.股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书中,持续强调了一个观点:大数据时代的到来,使我们无法人为地去发现数据中的奥妙,与此同时,我们更应该注重数据中的相关关系,而不是因果关系。其中,数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘() A.K-means B.Bayes Network C.C4.5 D.Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量()的指标。 A.简洁性B.确定性 C.实用性D.新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略() A.抽样B.剪枝 C.缓冲D.并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率() A.支持度阈值增大B.项数减少 C.事务数减少D.减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东() A.格结构、有向无环图B.二叉树、哈希树 C.格结构、哈希树D.多叉树、有向无环图 7.非频繁模式() A.其置信度小于阈值B.令人不感兴趣 C.包含负模式和负相关模式D.对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是()[注:分别以1、2、3代表之] A.3可以还原出无损的1 B.2可以还原出无损的1 C.3与2是完全等价的D.2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是() A.存储数据B.查找 C.加速查找D.剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是() A.SPSS Modeler B.Weka C.Apache Spark D.Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有:和。 2.关联规则的评价度量主要有:和。 3.关联规则挖掘的算法主要有:和。 4.购物篮分析中,数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度,我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度,我们称之为。

数据挖掘实验报告-关联规则挖掘

数据挖掘实验报告(二)关联规则挖掘 姓名:李圣杰 班级:计算机1304 学号:1311610602

一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法; 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台,dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程:

四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序,得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3,得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。

代码 #include #include #define D 4 //事务的个数 #define MinSupCount 2 //最小事务支持度数 void main() { char a[4][5]={ {'A','C','D'}, {'B','C','E'}, {'A','B','C','E'}, {'B','E'} }; char b[20],d[100],t,b2[100][10],b21[100 ][10]; int i,j,k,x=0,flag=1,c[20]={0},x1=0,i1 =0,j1,counter=0,c1[100]={0},flag1= 1,j2,u=0,c2[100]={0},n[20],v=1; int count[100],temp; for(i=0;i=MinSupCount) { d[x1]=b[k]; count[x1]=c[k]; x1++; } } //对选出的项集中的元素进行排序 for(i=0;i

什么是耦合效应

什么是耦合效应 作者:佚名来源:网络点击数: 594 日期:2009-9-4 在群体心理学中,人们把群体中两个或以上的个体通过相互作用而彼此影响从而联合起来产生增力的现象,称之为耦合效应,也称之为互动效应,或联动效应。事实上,磨合效应也是一种耦合效应,只是一种比较特殊的形式罢了。 这种耦合效应比比皆是。例如战国时期,有一次楚庄王打了胜仗,在宫中欢宴百官,以示庆贺。天黑时分,忽然刮进一陈疾风,将蜡烛吹灭,宫中顿时漆黑一片。慌乱中,庄王最宠爱的妃子觉得有人扯了自己的衣袖。经过一番挣扎,她拨下了那人头上的帽缨,气急败坏地跑到庄王面前哭诉。庄王听后没有追查失礼者,而是要大家都拨掉帽缨,然后才吩咐点上蜡烛,尽欢而散。三年后,晋国进犯楚境。庄王率军迎战,发现有一位军官总是奋不顾身、冲锋在前。在他的带领下,士兵们个个勇猛冲杀,把晋军打得节节败退。庄王颇感奇怪,再三追问。那位将军才说:“三年前,臣下酒醉失礼,大王宽容而不加罪,我一直想用自己的生命来报答大王的恩典。虽肝脑涂地,也在所不惜。”庄王的宽容,引发了将军以死相报的行动。诗经有言“投我以瓜,报之以琼瑶”,古人云“来而不往非礼也” 等,说的都是人际耦合而产生的效应。 在学习中,这种耦合效应更加明显。一个耦合良好的班级,就可能互动所有学生产生团结、向上、善学、积极奋进的品质;如果耦合不佳,就会相互扯皮、拆台,就会拖坏一班学生。平时,我们也都有这方面的体会,一个家庭父母如果都乐于学习,那么这个孩子也就不可能不乐于学习。在图书馆、在教室大家都在认真学习,后进门的人也不会大吵大闹,而是认真地学习。 耦合效应的产生 那么,为什么会产生人际上、学习上的耦合效应呢?经研究,一般认为有如下几个原因: 一是耦合的联动作用。在一个群体中,个体之间是有耦合的,耦合的越紧密,联动的作用就越大。学习的本质也是一种互动,这种互动包括人际互动、社会互动,也包括自我互动即内部的我与自己对话。这种互动,很重要的是班级耦合的结果,没有这种班级耦合,互动就会发生困难,学习也不可能进步。可见,耦合效应的产生与耦合的联动作用分不开的。 二是耦合的情感作用。一般来说,人际间只要有耦合就会作出情感上的反应。心理学家李雷从几千份人际关系的研究报告中,归纳出了人际耦合的八种情感反应:即由一方发出的管理、指挥、指导、劝告、教育等态度和行为,会导致另一方的尊敬、服从;由一方发出的同意、合作、友好等态度和行为,会导致另一方的协助、温和;由一方发出的帮助、支持、同情等态度与行为,会导致另一方的信任、接受;由一方发出的尊敬、信任、赞扬、求援等态度和行为,会导致另一方的劝导、帮助;由一方发出的害羞、礼貌、服从等态度和行为,会导致另一方的骄傲、控制;由一方发出的反抗、怀疑等态度和行为,会导致另一方的惩罚、拒绝;由一方发出的攻击、惩罚等态度和行为,会导致另一方的敌对、反抗;由一方发出的激烈、拒绝、夸大等态度和行为,会导致另一方的不信任、自卑。在人际互动中可能按此八种模式进行反应,也可能按此外的其他模式进行反应,但有一点从中可见,人际耦合的反应是情感因素左右的。赋之于积极的得到的将是积极的反应。这是不是过去我们讲的“近朱者赤,近墨者黑”呢?可见,耦合效应是情感因素作用的结果。

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究

数据挖掘中关联规则挖掘的应用研究 吴海玲,王志坚,许峰 河海大学计算机及信息工程学院,江苏南京(210098) 摘 要:本文首先介绍关联规则的基本原理,并简单概括其挖掘任务,然后说明关联规则的经典挖掘算法Apriori 算法,通过一个实例分析进一步明确关联规则在CRM 中的应用,最后展望了关联规则挖掘的研究方向。 关键词:数据挖掘,关联规则,Apriori 算法,CRM 引言 关联规则是表示数据库中一组对象之间的某种关联关系的规则,关联规则挖掘的主要对象是交易(Transaction)数据库。这种数据库的一个主要应用是零售业,比如超级市场的销售管理。条形码技术的发展使得数据的收集变得更容易、更完整,从而可以存储大量的交易资料。关联规则就是辨别这些交易项目之间是否存在某种关系。例如:关联规则可以表示“购买了商品A 和B 的顾客中有80%的人又购买了商品C 和D”。这种关联规则提供的信息可以用作商品目录设计、商场货架的布置、生产安排、具有针对性的市场营销等。 [1] 1 关联规则的基本原理 设I={i 1,i 2,……,i m }是项的集合,设任务相关的数据D 是数据库事务的集合,其中每个事务T 是项的集合,使得T I 。每一个事务有一个标识符,称作T ID 。设X 是一个项集,事务T 包含X 当且仅当X T 。关联规则是形如X Y 的蕴涵式,其中X I ,Y ?I ,并且X ∩Y =?。规则X Y 在事务集D 中成立,具有支持度s ,其中s 是D 中事务包含X ∪Y (即X 和Y 二者)的百分比,它是概率P (X ∪Y )。规则X Y 在事务集中具有可信度c ,如果D 中包含X 的事务同时也包含Y 的百分比c 。这是条件概率P (X Y ∣)。即是 ??????support(X ?Y)= P (X Y ∪) confidence(X ?Y)= P (X Y ∣) 同时满足最小支持度(minsup)和最小可信度阈值(minconf )的规则称作强规则[1]。 项的集合称为项集(itemset )。包含k 个项的项集成为k -项集,例如集合{computer, software }是一个2—项集。项集的出现频率是包含项集的事务数,简称为项集的频率。项集满足最小支持度minsup ,如果项集的出现频率大于或者等于minsup 与D 中事务总数的乘积。如果项集满足最小支持度,则称它为频繁项集(frequent itemset) [2]。 2 关联规则的发现任务 关联规则挖掘的问题就是要找出这样的一些规则,它们的支持度或可信度分别大于指定的最小支持度minsup 和最小可信度minconf 。因此,该问题可以分解成如下两个子问题[3]: 1.产生所有支持度大于或等于指定最小支持度的项集,这些项目集称为频繁项目集(frequent itemsets ),而其他的项目集则成为非频繁项目集(non-frequent itemsets ) 2.由频繁项集产生强关联规则。根据定义,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 关联规则挖掘的问题的主要特征是数据量巨大,因此算法的效率很关键。目前研究的重点在第一步,即发现频繁项目集,因此第二步相对来说是很容易的。

数据挖掘关联规则分析报告

关联规则分析报告 2009年7月8日 目录 一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12)

一前言 使用关联规则挖掘算法分析购物清单时,会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则,而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题,本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析,通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性,从而找到商品之间的关联规则,实现优化超市货物摆放次序的目的。 二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值)

关联规则挖掘综述

关联规则挖掘综述 摘要:近年来国内外学者对关联规则进行了大量的研究。为了更好地了解关联规则的挖掘技术,对研究现状有更深入的了解,首先本文对数据挖掘技术进行了介绍,接着介绍了关联数据挖掘的基本原理,最后对经典的挖掘算法进行分类介绍。 关键词:数据挖掘;关联规则;算法;综述 1.引言 数据挖掘是从海量的数据里寻找有价值的信息和数据。数据挖掘中常用的算法[1]有:关联规则分析法(解决事件之间的关联问题)、决策树分类法(对数据和信息进行归纳和分类)、遗传算法(基于生物进化论及分子遗传学理论提出的)、神经网络算法(模拟人的神经元功能)等。 数据挖掘最早使用的方法是关联分析,主要应用于零售业。其中最有名的是售货篮分析,帮助售货商制定销售策略。随着信息时代的到来,数据挖掘在金融[2]、医疗[3]、通信[4]等方面得到了广泛的应用。 2.关联规则基本原理 设项的集合I = { I1 ,I2 ,...,Im },数据库事务的集合为D,我们用|D|表示事务数据库所有事务的个数,其中用T

表示每个事务,使得T I。我们用TID作为每个事务的唯一标识符。用X表示一个项集,满足X T,那么交易T包含X。根据上述相关描述,给出关联规则的相关定义。 2.1项集支持度 用X表示数据库事务D中的项集,项集X的支持度表示项集X在D中事务数所占的比例,用概率P(X)表示,那么Support(X)=P(X)=COUNT(X)/|D| (1) 2.2关联规则置信度 X Y关联规则的置信度是数据库事务D中包含X Y的事务数与包含X的事务数之比,表示方法如下: confidence(X Y)= support(X Y)/support(X)= P(Y|X)(2) 3.关联规则算法 3.1经典的Apriori挖掘算法 大多数关联规则的算法是将关联规则挖掘任务分为两个子任务完成。一是频繁项集的产生,频繁项集的目的是找到大于等于给定的最小支持度阈值的所有项集,这些项集我们称之为频繁项集。二是规则的产生,即从频繁项集中找到置信度比较高的规则,我们称之为强规则。Apriori挖掘算法是众多挖掘关联规则中比较经典的算法,它采用布尔关联规则,是一种宽度优先算法。 3.2Apriori算法优化

聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系

聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题, 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术; 从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中,如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲,簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同,无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例,需要由聚类学习算法自动确定标记,而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习,而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看,聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况,观察每一簇数据的特征,集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法(如分类和定性归纳算法)的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets),第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中,找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则,是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则,在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下,若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度,称此规则为关联规则。

联动原理

消防泵房工作原理 消防设备操作工作程序 A 消防报警 a)系统自检:进行相关操作。 B 消防泵 a)自动启动:消防泵控制柜处于“自动”位置,当“火险”时,在楼层击碎"消火栓报警盒"报警,联动柜发出声光报警,同时消防泵自动启动。 b)手动启动:在消防泵控制柜上把选择“自动/手动”置于“手动”位上,按启动钮即可“手动”启动消防水泵。 C 喷淋泵 a)自动启动:喷淋泵控制柜处于“自动”位置,当楼层发生火灾时喷淋头爆裂,水流掣动作联动柜发 出声光报警,同时喷淋泵自动启动。 b)手动启动:在喷淋泵控制柜上把“自动/手动”选择开关置于“手动”位置上,按启动钮即可“手动”启动喷淋泵。 消防联动控制工作原理 随着建筑业的发展,高层建筑如雨后春笋般出现,高层建筑因其自身特点,火灾的隐患较大,一旦发生火灾,火灾蔓延迅速,人员疏散困难,救援难度大,极易造成人员伤亡和财物损失。在紧急情况下,如果仅靠消防人员人工灭火,显然是不够及时和迅速的。高层建筑火灾自动报警和消防联动控制系统是人们早期发现、通报并及时采取有效措施,控制和扑灭火灾的有效手段。如何使消防联动控制系统的设计更加科学呢?这需要工程设计人员在设计中更好地理解和执行规范,下面就消防联动控制系统的设计中应注意的问题,着重谈论一下。 一、与给排水系统设计的配合 1.用消火栓按钮直接启动消防水泵。《高层民用建筑设计防火规范》(以下简称《高规》)GBJ0045—95第7.4.6.7条规定:临时高压供水系统的每个消火栓应设直接启动消防水泵的按钮。有些工程设计人员认为,通过手动报警按钮一样可以启动消防水泵,因此在设计时用手动报警按钮取代消防栓按钮。实际上,手动报警按钮和消防栓按钮两者的作用是不同的,消火栓按钮的作用是直接启动消防水泵,并返回信号至消防中心,而手动报警按钮的作用是通知消防中心发生火警。并由消防中心根据实际情况联动相关消防设备。在工程设计中应注意消防栓按钮不能直接采用AC220V或AC380V电源,因为《民用建筑电气设计规范》(以下简称《民规》)JGJ/T16—92第24.6.2.1条规定:消火栓按钮控制回路应采用50V以下安全电压,在实际应用中一般采用DC24V及DC36V电源。另外,在消防控制室应能用手动按钮直接启动消防水泵,因为《民规》和《火灾自动报警系统设计规范》(以下简称《火规》)GB50116—98均规定:在消防控制室应设有“控制消防水泵的启、停”功能,同时,《火规》还规定当采用总线制通过模块控制消防水泵,喷淋水泵时应另设专线进行直接启动。2.自动喷淋系统与湿式、于式喷水灭火系统的配合。湿式和干式喷水灭火系统由于工作原理不同,与火灾自动报警系统的配合也有所不同,《火规》6.3.3.3条规定:消防控制设备对自动喷水灭火系统应有“显示水流指示器、报警阀、安全信号阀的工作状态”的功能,当前工程设计时一般采用总线制火灾自动报警系统,因此火灾自动报警系统设计时应在报警总线上通过信号模块接受水流指示器、安全信号阀上发出的信号,并传送至自动报警控制器上

浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用

浅谈关联规则挖掘技术的研究与应用 【摘要】数据挖掘技术是日前广泛研究的数据库技术,关联规则是表示数据库中一组对象之间某种关联关系的规则。本文简要介绍了关联规则挖掘的相关理论和概念、Apriori算法,最后介绍了关联规则数据挖掘的应用情况。 【关键词】关联规则数据挖掘Apriori算法应用 随着数据库技术的快速发展,全球范围内的数据存储量急骤上升,面对这一挑战,数据挖掘技术应运而生, 关联规则挖掘在数据挖掘中是一个重要的课题,最近几年已被业界所广泛研究。关联规则的目标是发现数据集中所有的频繁模式,关联规则挖掘发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系。 一、关联规则的定义 关联规则挖掘的一个典型例子是购物篮分析。关联规则研究有助于发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系,找出顾客购买行为模式,如购买了某一商品对购买其他商品的影响。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对用户进行分类。 二、关联规则挖掘的过程 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段:关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中,找出所有高频项目组(Large Itemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言,必须达到某一水平。关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(Association Rules)。根据定义,这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。 三、关联规则分类 1.基于规则中处理的变量的类别,关联规则可以分为布尔型和数值型。布尔型关联规则处理的值都是离散的、种类化的,它显示了这些变量之间的关系;而数值型关联规则可以和多维关联或多层关联规则结合起来,对数值型字段进行处理,将其进行动态的分割,或者直接对原始的数据进行处理。 2.基于规则中数据的抽象层次,可以分为单层关联规则和多层关联规则。在单层的关联规则中,所有的变量都没有考虑到现实的数据是具有多个不同的层次的;而在多层的关联规则中,对数据的多层性已经进行了充分的考虑。 3.基于规则中涉及到的数据的维数,关联规则可以分为单维的和多维的。在单维的关联规则中,我们只涉及到数据的一个维;而在多维的关联规则中,要处理的数据将会涉及多个维。

由于汽车产业的强大产业联动效应和高新技术吸附性,它一直被许多国家看作是发展国民经济的支柱产业之一。汽

3.5 汽车产业对中国国民经济发展发挥战略作用的方式 根据世界发达国家经济发展的历程可以发现,一个国家的发展一般需要经历3次消费革命和与之相随的产业结构升级,即耐用消费品(家用电器)、“住与行”革命和网络革命(信息革命)。每一次消费革命和与之相随的产业结构升级都能够把一国经济推向一个新的高度和层次。如果没能利用好这样的机会,那么整个国民经济就很难发展起来,甚至有可能被排除出世界主导经济国家的行列。在改革开放之后,我们利用世界产业的转移和家用电器消费革命和与之相随的产业结构升级,迅速地发展了国民经济,提升了国家经济实力。下一阶段国民经济的迅速发展有赖于我们把握好汽车产业发展的契机。 如果我们认同汽车产业对当前和未来10年间中国国民经济发展的战略作用,那么还有一个问题需要明确,即这种庞大的汽车需求通过什么样的方式来满足? 我们在汽车产业的发展模式上采取了“以市场换技术”的方式,几乎全行业都外资化(合资、合作、技术许可)。中国的汽车产量规模已经很大,在2004年已经位居世界第4位。但是,这只是世界各大汽车公司(尤其是轿车领域)在中国的多个车间拼组成的大工厂而已。近年来,国内自主品牌企业的竞争力提高较快(其关键零部件也是进口),但是比重还是比较小。 现在,中国所产轿车的国产化率都比较高。也就是说,轿车的绝大部分零部件都在国内生产。从理论上讲,这样就可以发挥汽车产业对国民经济的战略作用。通过合资合作方式生产当然要比纯粹进口汽车对于国民经济的影响好。然而,它其实还是一种变相的“进口”,因为所谓的产品国产化,其实是指产品(主要是零部件)由国内企业生产,可这些国内企业还大都是合资合作企业。关键零部件还必须依赖于进口,因为即使是引进了20多年的上海大众公司的主导产品——桑塔纳轿车还没有实现百分之百的国产化。为了抢占市场,国内各汽车企业不断推出新车型。这些新车型几乎都源于国外,其关键零部件来源于进口或国内的相关合资企业。国内资本企业只在其中分得了一小羹。

证券市场的联动效应

证券市场的联动效应 一、引言 近年来,随着金融全球化和自由化进程的加快,国际资本流动越来越频繁,跨国投资成为当今国际金融市场的热点问题,伴随着各国资本市场的逐渐开放,各国金融市场之间的联系日益加强。特别是东亚市场,更是受到海外投资者的青睐,成为国际证券投资的主要地区(吴凌芳,2010)。中国2001年的入世,2003年QFII制度和2007年QDII制度的出台,都加速了东亚金融市场国际化的进程。基于对资本市场的大量理论和实证研究,很多学者提出了实行东亚货币合作的设想(Bayoumi&Eichengreen,1994)。由于股票市场的联动效应是区域经济金融一体化程度的一个重要指标,研究东亚区域证券市场对区域冲击的反应和收益率的波动性,可以得出东亚资本市场一体化程度的相关结论,这对于东亚各经济体国民经济和金融体系的健康发展、东亚区域金融体系的建立以及国际金融市场的稳定都具有极其重要的现实意义。本文将运用MGARCH模型,从1997年的亚洲金融危机和2008年的全球金融危机的独特视角,分析东亚股票市场在两次金融危机期间到现在股票指数收益率的波动性和相关性,以期在前人的基础上得出进一步的研究成果。 二、文献回顾

国外关于股市间相关性问题的研究起步较早。Taufiq(1995)运用GARCH模型研究1920到1930年欧洲五个国家股票收益率的波动性,发现股票指数收益率的波动具有持久性,在受到外部因素的冲击时,波动率的持久性将更为显著,股票价格也将会出现大幅波动。Miyakosh(i2003)构建了双变量的EGARCH模型,将美国市场的冲击视为世界性的冲击,作为外生变量引入,将日本市场的冲击视为区域性冲击,作为内生变量引入,结果发现美国市场影响亚洲7个市场的收益率变化,日本市场对亚洲各国波动率的影响大于美国。Khalid和Rajaguru(2004)运用VAR-BEKK模型考察了南亚四个国家即印度、巴基斯坦、孟加拉、斯里兰卡区域共同货币选择问题,得出最可能的共同货币是日元。国内在这方面的研究也逐渐丰富起来。徐剑刚和唐国兴(1995)运用GARCH-M模型度量上海和深圳股票市场的波动率,指出模型的预测精度较强,上海和深圳股票市场都具有较强的投机性,且上海股市的波动比深圳股市的波动剧烈。赵留彦、王一鸣(2003)构建了一个双变量GARCH模型对A、B股之间波动溢出进行考察,得出仅存在A股向B股的单项波动溢出。 三、理论模型构建 鉴于GARCH模型也没有考虑到收益方向的信息,无法计算杠杆效应,也无法解释是什么因素导致了收益的波动,很多学者将其拓展到

境内外金融市场联动效应_理论基础与文献综述_刘亚

境内外金融市场联动效应: 理论基础与文献综述 刘 亚,张曙东 (对外经济贸易大学 金融学院,北京100029) 摘 要:狭义金融市场联动效应是指不同金融资产的价格及其收益率和波动率之间的协动关系。本文从理论角度分析了金融市场联动效应的作用机制,对境内外金融市场联动效应方面的研究文献进行了评述,特别是境外上市交易的本土概念外汇、利率、股票衍生品市场与境内对应金融市场之间的联动效应,并据此提出一些政策建议以及未来研究方向建议。 关键词:金融市场;联动效应;境外衍生品 中图分类号:F830.9 文献标识码:A 文章编号:1002-9753(2010)08-0065-13 一、研究背景 尽管存在形形色色的管制和壁垒,但全球经济特别是金融一体化的趋势难以逆转。资本流动规模的扩大、跨国投资者数量的增加都强化了各国、各地区金融市场之间的联动特征。现代金融史上两个标志性事件引起了学术界对金融市场联动效应的广泛研究,并产生了大量文献:以欧洲美元为代表的欧洲货币市场的出现以及1987年华尔街黑色星期一引发的全球性股灾。 与此同时,从2007年开始,美国次贷危机肆虐全球,理论界和实务界对此进行深刻反思后认为,金融创新过度被视为此次危机的最大祸根之一。作为金融创新的重要内容,衍生品的作用、风险、前景备受各界关注。我国对衍生金融工具等金融创新总体上持较为谨慎的态度。但随着我国经济开放程度提高以及经济地位上升,境外市场对人民币资产的投资和投机需求以及对冲相关风险的需求迅速提高。由于我国长期实行不同程度的资本管制,加上境内金融衍生品发展相对滞后,不能满足境内经济主体的需求,境外中国概念金融衍生品市场应运而生并快速发展。 目前,境外中国概念金融衍生品市场已经形成了相对完善的产品体系,品种丰富程度甚至超过国内。典型的如亚洲市场人民币无本金交割远期(NDF)、人民币无本金交割利率互换(NDI RS)、芝加哥商品交易所(C ME)人民币期货及期权、新加坡交易所(SGX)新华富时中国A50指数期货(以下简称 A50指数期货)、恒生中国企业指数期货等等。境外中国概念金融衍生品与境内金融产品有着很高的关联度,如人民币NDF升贴水被视为判断人民币升值预期的重要指标之一,人民币ND I RS与境内I R S交易价格亦步亦趋,A股市场投资者一度对A50指数期货的到期日效应高度警惕。此次金融危机更是将衍生品置于舆 收稿日期:2010-07-28 修回日期:2010-08-10 作者简介:刘 亚(1959-),男,辽宁人,教授,对外经济贸易大学副校长,博士生导师,研究方向为国际金融、金融风险管理等。 65

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