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题名一种新的时间序列TC型异常值稳健检测法
被引量：1
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作者
汪志红
王志坚
王斌会
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机构
广东金融学院金融数学与统计学院
广东财经大学统计与数学学院
暨南大学管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2023年第1期46-49,共4页
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基金
国家社会科学基金资助项目(18BGL131)。
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文摘
时间序列异常值检测是时间序列分析研究中的重要内容,然而,在实际检测中往往存在“遮蔽效应”问题。文章分析了已有研究提出的时间序列TC型异常值检测法的不稳健性,并从两个方面进行改进:第一,建立基于Huber权函数的稳健ARMA模型,得到无干扰AR系数与MA系数;第二,用绝对离差中位数作为残差稳健估计量。通过以上改进得到了TC型异常值稳健检测统计量,并通过模拟对比小样本、中样本、大样本,轻污染、中污染、重污染情形下传统检测法与稳健检测法的检测效力,结果发现:在小样本、轻污染率下,两种检测法相差不大,但随着样本量、污染率的增加,稳健检测法显著优于传统检测法。最后,稳健检测法的优良性在金融市场异常现象检测中得到进一步说明。
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关键词
遮蔽效应
tc型异常值
异常值检测
稳健估计
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Keywords
shadowing effect
tc-type outliers
outlier detection
robust estimation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
F224
[理学—数学]
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