本文關鍵詞：穩(wěn)健改進的AO型異常點檢測法在金融時序中的應用

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【摘要】：針對金融時間序列數(shù)據(jù)易受外界突發(fā)事件干擾而產生連續(xù)性異常點的特點,本文首先分析了Chang,Tiao和Chen(1988)~([11])提出的金融時間序列AO型異常點檢測法的不穩(wěn)健性,并對其進行穩(wěn)健改進得到穩(wěn)健檢測統(tǒng)計量,而且在理論上證明了改進檢測統(tǒng)計量的優(yōu)良性;隨后模擬了五種污染率下的時序數(shù)據(jù),分別用三種檢測法對其中的異常點進行檢測,發(fā)現(xiàn)穩(wěn)健檢測法準確率最高;最后用R語言對上海黃金交易所2008年1月2日至2013年3月29日含金量為99.99%的黃金交易收益率的異�，F(xiàn)象進行穩(wěn)健檢測,結果顯示本文提出的穩(wěn)健檢測法比傳統(tǒng)的檢測法對異常點檢測能力顯著提高,并且能更好的捕捉到我國金融市場的異常特點。該方法不僅對于金融風險的研究具有理論上的意義而且對金融時間序列的穩(wěn)健建模具有一定的參考價值。
【作者單位】： 暨南大學管理學院;廣東財經大學數(shù)學與統(tǒng)計學院;
【關鍵詞】： 金融時序 AO型異常點 穩(wěn)健檢測 收益率
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目(11614801) 廣東省省部產學研結合項目(2011A090200044)
【分類號】：F224;F832.51
【正文快照】： 0引言金融時間序列數(shù)據(jù)在觀測過程中經常會受到一些突發(fā)事件的影響,如金融海嘯、新金融監(jiān)管政策的頒布或者領導人的變更等,這些事件往往會導致時間序列產生異常點。Box,Jenkin和Reinsel(1994)W指出異常點的存在會對金融時間序列的模型識別、參數(shù)估計、統(tǒng)計推斷以及預測產生重

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