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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡雨澄
研究生(外文):Yu-Cheng Tsai
論文名稱:關聯規則與布林粗集合於股票投資組合的財務指標遴選之研究
論文名稱(外文):Use Association Rules and Boolean Rough Sets to Select the Financial Indices for Stock Portfolio
指導教授:范國光范國光引用關係
指導教授(外文):Kuo-Kuang Fan
學位類別:碩士
校院名稱:嶺東科技大學
系所名稱:資訊科技應用研究所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:72
中文關鍵詞:關聯規則K-means布林粗集合理論灰預測灰關聯分析投資組合
外文關鍵詞:Association rulesK-meansBoolean rough setgrey predictiongrey relationportfolio selection
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近年來銀行定存利率下降加上通貨膨漲,如果只是將錢存在銀行勢必會有「錢越存越少的窘境」,因此有不少人開始投資股市,希望能藉由股市的投資獲得利潤,然而因為對股市的知識不足造成投資人血本無歸的情況時有耳聞。故做此模型提供投資人投資股市一個依據。

本研究為投資組合中之股票選擇,運用關聯規則、K-means、布林粗集合、灰預測與灰關聯分析一併應用在股票的篩選,利用關聯規則將過去公司的財務報表進行分析,求算出影響股票漲跌較重的因子,以K-means進行分群,將分群後的財務指標做為布林運算粗集合理論的篩選條件,並利用股價的漲跌做為決策條件,篩選出影響股價漲跌的核心因子、規則與門檻值,再利用灰預測預測出下一季的財務指標的值,再透用布林粗集合理論所運算出的規則加以篩選,將所篩選出來的公司股票以整體灰關聯度的特徵向量中各對應元素的權重計算各個財務指標所佔的比例並加以排序,提供股票投資者一個投資的參考,以達到投資避險。
In recent years, the interest rate is too low compared with the price level of goods. Putting the money in the bank will make money “less and less”. Therefore, many people start to invest in the stock market to make profit. However many people loose their money owing to insufficient knowledge about the stock market. In our research, we propose a model to be a reference for the investors investing in the stock market.

This research is dedicated to the stock selection in a stock portfolio. We use association rules, K-means, Boolean rough set, grey prediction, and grey relation in stock selection. We use association rules to analyze the back company's financial report to figure out the core fact for the rising and dropping of the stock price. We use K-means on data clustering and put the clustered financial indices for selecting condition in Boolean rough set, and make the stock price be the decision condition. Therefore we can find the core factor, rules and the threshold values which influence stock price. Then we use grey prediction to predict the financial indices value in next season. Next, we use the rules gotten by Boolean rough set to screen. Finally, using the grey relation calculates weight for each Eigen vectors’ element in screened company stock and sorts. By the model, the investors can reduce their risk and increase their profit.
目 錄 i
表 目 錄 iii
圖 目 錄 v
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 1
第三節 研究流程 2
第四節 研究流程圖 3
第二章 文獻探討 4
第一節 投資組合理論 4
壹、Markowitz效率投資前緣理論 4
第二節 應用上的後續改良 5
壹、效率前緣計算 5
貳、最適投資組合的決定 6
第三節 資料挖掘 6
壹、資料挖掘的定義 7
第四節 關聯規則 7
壹、相關研究 9
第五節 集群分析 10
壹、K-means 10
第六節 分類技術 11
壹、粗糙集理論 11
第七節 灰色系統理論 13
壹、灰預測 14
貳、灰關聯方法 14
第三章 研究方法 18
第一節 模式建構 18
壹、資料來源 18
貳、關聯規則 20
參、K-means 25
肆、布林粗集合 26
伍、灰預測 30
陸、灰關聯分析 32
第四章 實證分析 39
第一節 研究架構圖 40
第二節 資料前處理 41
第三節 關聯規則 43
第四節 K-means分群 44
第五節 布林粗集合理論 46
第六節 灰預測 54
第七節 整體灰關聯分析 65
第五章 結論與建議 67
第一節 研究結論 67
第二節 研究建義 68
參考文獻 69
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