超高维稀疏网络模型及其组合风险管理研究,PDF电子书下载

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在大数据时代背景下，数据特征日益复杂，表现为维度极高、结构呈现非线性、规模庞大且增长迅速，这给传统的数据挖掘与统计分析方法带来了前所未有的挑战。
如何揭示高维数据分布中的内在几何特性，并从中提取规律及核心信息，通过可视化技术在低维空间中探究超高维数据的内部属性，已成为亟待解决的关键课题。
尤其在金融领域，超高维数据所引发的维度灾难问题尤为突出，维度的急剧增加对高维数据模式识别和规则发现构成了巨大障碍。本研究聚焦于大数据环境下的超高维稀疏网络模型及其应用，从资源配置与投资组合优化视角出发，针对金融市场进行全面风险管理的实证分析，旨在为提升网络风险管理水平以及防范系统性金融风险提供理论支撑和技术路径。