| 稳健改进的AO型异常点检测法在金融时序中的应用 |
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| 引用本文： | 王志坚,王斌会.稳健改进的AO型异常点检测法在金融时序中的应用[J].数理统计与管理,2016(2):369-380. |
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| 作者姓名： | 王志坚 王斌会 |
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| 作者单位： | 1. 暨南大学管理学院,广东 广州 510032;广东财经大学数学与统计学院,广东 广州 510032;2. 暨南大学管理学院,广东 广州,510032 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金项目(11614801);广东省省部产学研结合项目(2011A090200044). |
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| 摘 要： | 针对金融时间序列数据易受外界突发事件干扰而产生连续性异常点的特点,本文首先分析了Chang,Tiao和Chen(1988)~(11])提出的金融时间序列AO型异常点检测法的不稳健性,并对其进行稳健改进得到稳健检测统计量,而且在理论上证明了改进检测统计量的优良性;随后模拟了五种污染率下的时序数据,分别用三种检测法对其中的异常点进行检测,发现稳健检测法准确率最高;最后用R语言对上海黄金交易所2008年1月2日至2013年3月29日含金量为99.99%的黄金交易收益率的异常现象进行稳健检测,结果显示本文提出的稳健检测法比传统的检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好的捕捉到我国金融市场的异常特点。该方法不仅对于金融风险的研究具有理论上的意义而且对金融时间序列的稳健建模具有一定的参考价值。
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| 关 键 词： | 金融时序 AO型异常点 稳健检测 收益率 |
The Application of Robust-improved AO Detect Method in Financial Time Series |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | financial time series Additional Outlier robust detect return rate |
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