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한국경영과학회 경영과학 經營科學 第24卷 第2號
발행연도
2007.11
수록면
57 - 72 (16page)

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Many Applications of scientific research have coupled with functional data signal clustering techniques to discover novel characteristics that can be used for the diagnoses of several issues. In this article we present an interpretable multi-scale cluster hierarchy framework for clustering functional data using its multi-aspect frequency information. The suggested method focuses on how to effectively select transformed features/variables in unsupervised manner so that finally reduce the data dimension and achieve the multi-purposed clustering. Specially, we apply our suggested method to mutual fund returns and make superior-performing funds group based on different aspects such as global patterns, seasonal variations, levels of noise, and their combinations. To promise our method producing a quality cluster hierarchy, we give some empirical results under the simulation study and a set of real life data. This research will contribute to financial market analysis and flexibly fit to other research fields with clustering purposes.
#Mutual Fund Returns #Unsupervised Clustering #Non-stationary Functional Data #Wavelet #Multi-resolution Analysis

목차

Abstract
1. Introduction
2. Brief Review of Wavelet Transformation
3. Proposed clustering method
4. Case studies
5. Conclusion and Future Research
Reference

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Benz, C , 2003 , Mutual Funds-Morningstar google schola No , 1974 , A dendrite method for cluster analysis Communications in Statistics : 1 ~ 27 google schola Carreira-Perpinan, M , 1997 , A review of dimension reduction techniques google schola Donoho, D.L , 1995 , Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage : 1200 ~ 1224 google schola ]Duda, R.O , 2001 , Pattern Classification, 2nd edn google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-325-016110440