本文選題：統(tǒng)計過程控制 + 穩(wěn)健殘差控制圖�。� 參考：《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2017年05期

【摘要】：對于呈現(xiàn)自相關和波動族聚性并存的受控過程,通常采用殘差控制圖對其進行監(jiān)控。但異常點的存在會對自相關或波動族聚性模型的擬合產(chǎn)生重要影響,使得基于該模型的殘差并非獨立同分布導致常規(guī)殘差控制圖監(jiān)控失效。為解決這類問題,本文提出穩(wěn)健殘差控制圖。即建立穩(wěn)健的ARMA模型解決自相關問題從而得到無自相關的殘差序列,用穩(wěn)健的GARCH模型來構建控制圖的上下限。模擬和實證研究表明,本文提出的穩(wěn)健殘差控制圖具有很好的抗異常點能力并能更好的對金融時間序列的異常現(xiàn)象進行監(jiān)控。
[Abstract]:The residual control chart is usually used to monitor the controlled processes in which autocorrelation and volatility clustering coexist.However, the existence of outliers will have an important effect on the fitting of autocorrelation or volatility clustering model, which makes the residual based on the model not independent and same distribution, which leads to the failure of the conventional residual control chart monitoring.In order to solve this problem, a robust residuals control chart is presented in this paper.The robust ARMA model is established to solve the autocorrelation problem and the non-autocorrelation residuals are obtained. The upper and lower bounds of the control chart are constructed by the robust GARCH model.Simulation and empirical studies show that the robust residual control chart proposed in this paper has a good ability to resist outliers and can better monitor the abnormal phenomena of financial time series.
【作者單位】： 廣東財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)學學院;
【基金】：國家社科基金一般項目(16BTJ035) 廣東省自然科學基金項目(2016A030313108)資助
【分類號】：F830;O213.1

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本文編號：1743972