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文档简介

数据挖掘方法在内幕操纵行为甄别中的应用的开题报告一、选题背景及研究意义内幕操纵是指利用未公开的信息进行股票交易，从而获得非法利益的行为。由于其隐蔽性和影响力，内幕操纵已成为证券市场中的一大痼疾。为了防止内幕操纵的发生，证监会等监管机构不断采取措施，加强内幕交易监管。但是，现有的监管手段主要是建立内幕交易情报网，对买卖双方进行现场检查等方式获取内幕信息。由于内幕交易行为的特殊性，这些方式并不能完全检测出内幕交易的存在。另外，内幕交易的判断需要大量的数据处理和分析，传统的方法已经很难满足需求。因此，数据挖掘技术应用在内幕操纵行为甄别中变得越来越重要。二、研究目的本文旨在探讨数据挖掘方法在内幕操纵行为甄别中的应用，通过对证券市场大量数据的收集和分析，采用数据挖掘技术来辅助发现内幕交易行为。具体目的如下：1.探究常用的数据挖掘技术及其在内幕交易中的应用。2.讨论内幕交易数据的获取、整理和预处理方法。3.建立内幕交易行为识别模型，并对其进行测试和评估。三、文献综述在内幕交易领域，采用数据挖掘技术进行分类和识别已成为一种热门研究方向。下面介绍一些典型的研究成果和方法。1.基于聚类和随机森林的内幕交易检测模型该模型采用K-means聚类算法对数据进行分类，然后将分类结果输入到随机森林算法中进行训练和识别。结果表明该模型能够有效地检测内幕交易行为。2.基于时间序列的内幕交易识别方法该方法利用时间序列的分析方法，分析不同时间点的股票交易数据之间的相关性，从而发现内幕交易行为。该方法的优点是可以利用历史数据预测未来的股票交易趋势，减少误识别。3.基于关联规则挖掘的内幕交易发现方法该方法采用关联规则挖掘算法，挖掘股票交易数据中的频繁项集和关联规则，辅助判断内幕交易行为。该方法的优点是可以挖掘股票交易数据中的内部联系，减少错误判断。四、研究方法本文将采用以下研究方法：1.收集数据本文将收集证券市场的交易数据，包括股票行情、交易量、公司财务情况等，并整理、预处理数据。2.应用数据挖掘技术本文将探讨常用的数据挖掘技术，并应用它们来甄别内幕操纵行为。具体来说，将采用聚类算法、时间序列分析和关联规则挖掘等方法。3.分析实验结果本文将对实验结果进行分析和验证，评估内幕交易识别模型的准确性和效率。五、预期成果本研究预计可以达到以下成果：1.研究内幕交易的数据处理和分析方法，为内幕交易的监管提供新的思路和方法。2.开发出一种高效、准确的内幕交易识别模型，可以辅助监管机构更好地发现内幕交易行为。3.拓宽数据挖掘技术在证券市场中的应用，

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