稳健改进的AO型异常点检测法在金融时序中的应用
本文关键词:稳健改进的AO型异常点检测法在金融时序中的应用
【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。
【作者单位】: 暨南大学管理学院;广东财经大学数学与统计学院;
【关键词】: 金融时序 AO型异常点 稳健检测 收益率
【基金】: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)
【分类号】:F224;F832.51
【正文快照】: 0引言金融时间序列数据在观测过程中经常会受到一些突发事件的影响,如金融海啸、新金融监管政策的颁布或者领导人的变更等,这些事件往往会导致时间序列产生异常点。Box,Jenkin和Reinsel(1994)W指出异常点的存在会对金融时间序列的模型识别、参数估计、统计推断以及预测产生重
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