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第1章 绪论1

1.1 开发背景3

1.2 金融管理系统研究现状4

1.3 本书主要工作及组织结构6

第2章 数据挖掘理论9

2.1 数据挖掘的定义和方法11

2.2 数据挖掘的商业需求分析14

2.3 数据挖掘研究和应用16

2.4 关联规则挖掘21

2.5 时间序列数据挖掘27

2.6 动态数据挖掘30

2.7 软件危机33

2.8 本章小结37

第3章 金融风险管理原理39

3.1 金融风险的几个典型案例42

3.2 金融风险的基本概念56

3.3 金融风险的分类57

3.4 金融风险的管理61

3.5 市场风险管理的VaR方法66

3.6 VaR的应用72

3.7 信用风险度量方法80

3.8 信用风险管理和监管85

3.9 金融风险管理系统88

3.10 本章小结97

第4章 数据挖掘理论及应用的相关文献99

4.1 数据挖掘理论与应用文献综述101

4.2 效用、数据效用相关文献综述108

4.3 现有研究不足115

4.4 本章小结117

第5章 金融管理系统的需求分析119

5.1 系统可行性分析121

5.2 系统需求分析122

5.3 系统非功能需求125

5.4 其他技术指标要求131

5.5 相关技术与工具132

5.6 本章小结134

第6章 金融管理系统的设计135

6.1 系统架构设计137

6.2 系统具体功能设计138

6.3 数据库设计146

6.4 基于Apriori算法的数据分析150

6.5 本章小结156

第7章 金融管理系统的实现159

7.1 金融管理系统实现环境161

7.2 系统功能模块的实现163

7.3 本章小结172

第8章 金融管理系统的测试173

8.1 测试环境175

8.2 测试方法175

8.3 测试用例177

8.4 测试分析178

8.5 测试结论181

8.6 本章小结182

第9章 数据挖掘在金融管理系统的效用研究183

9.1 金融全面风险管理对数据的要求185

9.2 数据挖掘在金融信用风险管理中的应用197

9.3 数据挖掘在金融市场风险管理中的应用207

9.4 数据挖掘在金融操作风险管理中的应用212

9.5 金融管理系统的应用221

9.6 本章小结234

第10章 结论与展望237

10.1 结论239

10.2 展望241

参考文献247

致谢263