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NMath應(yīng)用教程：在財務(wù)投資與預(yù)測中的應(yīng)用

原創(chuàng)|其它|編輯：郝浩|2012-12-07 14:16:03.000|閱讀 296 次

概述：NMath是.Net框架下唯一一款高性能的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的商業(yè)算法庫，能夠幫助開發(fā)者擺脫復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，面向?qū)ο蟮膭?chuàng)建財務(wù)，工程和科學(xué)相關(guān)的Microsoft.NET平臺的應(yīng)用程序。

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　　NMath是.Net框架下唯一一款高性能的數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)的商業(yè)算法庫，能夠幫助開發(fā)者擺脫復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，面向?qū)ο蟮膭?chuàng)建財務(wù)，工程和科學(xué)相關(guān)的Microsoft.NET平臺的應(yīng)用程序。NMath中包含許多通用的計算工具包，在多個行業(yè)具有廣泛的應(yīng)用。接下來為大家介紹幾個有代表性的應(yīng)用。

財務(wù)投資應(yīng)用——主成分分析（PCA）

　　主成分分析（PCA）也是一個比較常用的多元統(tǒng)計分析方法，在財務(wù)投資分析中經(jīng)常用于對數(shù)據(jù)集進行降維處理，找出致使某一結(jié)果，如凈收率下降的主要影響因素。NMath的PCA功能能夠從原始數(shù)據(jù)集中通過運算最大方差，以找出一套比較小的綜合變量集，該變量集即為影響力較大的變量因素集合，然后在按影響大小對變量進行排序，真正實現(xiàn)了主成分分析。

實例：某世界50強投資銀行

　　在未使用NMath之前，對89支該銀行投資股票進行分析，結(jié)果為影響這些股票的的變量為12個。而在使用了NMath的PCA功能進行主成分相互對抗后，將影響變量從12維減少為了2維。這2個變量在通常情況下的作用力，占變化因素總和的50%以上。

　　再結(jié)合NMath的k-means聚類算法，便能對所有股票區(qū)分為4個分類。

預(yù)測分析應(yīng)用——假設(shè)檢驗

　　假設(shè)檢驗在現(xiàn)實中經(jīng)常用到，通常用于計劃階段，預(yù)測計劃的實施效果。不過NMath的Kolmogorov-Smirnov測試在NMath能夠提供的眾多假設(shè)檢驗相關(guān)功能中非常有特色。該功能可以確定一組數(shù)據(jù)點是否以某個確定的參考因素而分布的，這是很多算法庫都沒有的功能。

實例：Strands

　　在籌辦每年度的“5K run”之前，都會用他們專門的預(yù)測分析工具，對這個國際性的跑步比賽進行結(jié)果預(yù)測。其中值得一提的是，“5K run”吸引得比較多的是所謂“平均值”選手，所以該比賽的結(jié)果可能不是常規(guī)的正態(tài)分布。固在其預(yù)測分析工具中使用了NMath的Kolmogorov-Smirnov測試，確定了比賽結(jié)果應(yīng)該為Weibull分布，增加了比賽預(yù)測的準確性。