基于时态聚类模糊综合评价的基金评级算法

摘要：

基金评级指标数据是一种具有时间属性的时态数据,被评定的基金级别是随着时间变化的,因此,如何给出一个客观的基金评价方法是非常困难的问题.通过对基金数据在时间粒度上的变换,改进了模糊综合评价法,建立了一种新的基于时态聚类模糊综合评价的基金评级算法(以下简称TCF算法).针对科技、传媒及通讯类行业基金进行了实证分析,从准确性和稳定性两个角度表明:TCF算法具有良好的适用性,同时随着时间的变化,采用TCF算法所得到的评级结果比其他基金评级机构的评级结果更优,因此该算法对提高证券基金评级的准确性有一定的帮助,能为基金评价理论提供一种新的算法.

关键词：时态数据;基金评级;模糊综合评价;时态聚类

所属期刊栏目：49

分类号：F830.91(金融、银行)

资助基金：浙江省自然科学基金资助项目LY18A010031

在线出版日期：2021-11-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：520-531