大數(shù)據(jù)時代越來越多的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出維數(shù)過高、結構非線性、數(shù)據(jù)量過大、高增長率等特點，對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析提出了嚴峻的考驗，如何發(fā)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)分布的內在幾何結構，進而挖掘出高維數(shù)據(jù)內部規(guī)律及本征信息，有效結合可視化技術在低維空間來研究超高維數(shù)據(jù)的內部特性是迫在眉睫的重要任務。超高維數(shù)據(jù)在金融領域更是遭遇維數(shù)災難問題，維數(shù)膨脹給高維數(shù)據(jù)的模式識別和規(guī)則發(fā)現(xiàn)帶來極大挑戰(zhàn)。本研究以大數(shù)據(jù)時代超高維稀疏網絡模型及其應用為目標，站在資源配置和投資組合優(yōu)化的角度對金融市場全面風險管理問題進行實證研究，為實現(xiàn)高水平網絡風險管理和防范金融系統(tǒng)性風險提出理論依據(jù)和可操作的技術思路。