奇异点检测的小波方法在证券市场中的应用

发布时间：2018-06-13 01:40

  本文选题：小波变换 + 模极大值　； 参考：《统计研究》2012年03期

【摘要】：本文使用小波变换模极大值方法分析次贷危机中美国证券市场的突变。研究发现,小波模极大值方法准确定位了金融资产价格异常点的具体时刻;检测出了2类奇异点,其中峰值点检测比过零点检测更稳健;这些奇异点对应了美国次贷危机主要发展阶段的重大经济事件,反应出危机中美国经济系统异常对金融市场造成的影响。文章最后进行了稳健性检验。
[Abstract]:In this paper, the wavelet transform modulus maximum method is used to analyze the sudden change of American securities market in the subprime mortgage crisis. It is found that the wavelet modulus maximum method can accurately locate the specific time of the abnormal point of financial asset price, and detect two kinds of singular points, in which the peak point detection is more robust than the zero crossing point detection. These singular points correspond to the major economic events in the major stages of the development of the subprime mortgage crisis in the United States and reflect the impact of the anomalies of the American economic system on the financial market during the crisis. Finally, the robustness test is carried out.
【作者单位】： 北京航空航天大学;北京航空航天大学经济管理学院;
【基金】：国家自然科学基金重点项目(项目批准号:70381001) 创新群体项目(项目批准号:70821061)的资助
【分类号】：F830.91;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2012061