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基于小波变换的股票异常点检测研究
1
作者
郭庆然
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2012年第4期88-90,共3页
异常点的存在会导致股票数据模型的波动预测功能失效,因此,在对股票数据进行建模分析时,异常点的检测是至关重要的。文章对股票数据通过GARCH模型处理得到的残差进行小波变换,能够准确有效地检测异常点并很好的克服了异常点的"遮...
异常点的存在会导致股票数据模型的波动预测功能失效,因此,在对股票数据进行建模分析时,异常点的检测是至关重要的。文章对股票数据通过GARCH模型处理得到的残差进行小波变换,能够准确有效地检测异常点并很好的克服了异常点的"遮蔽效应"。最后,实验证明,该方法的效果良好。
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关键词
GARCH模型
异常点检测
遮蔽效应
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职称材料
题名
基于小波变换的股票异常点检测研究
1
作者
郭庆然
机构
中南财经政法大学信息管理学院
河南科技
学院
经济与
管理
学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2012年第4期88-90,共3页
基金
中国博士后科学基金项目(20080431131)
河南省社科联
经团联调研课题资助项目(SKL-2011-3233)
文摘
异常点的存在会导致股票数据模型的波动预测功能失效,因此,在对股票数据进行建模分析时,异常点的检测是至关重要的。文章对股票数据通过GARCH模型处理得到的残差进行小波变换,能够准确有效地检测异常点并很好的克服了异常点的"遮蔽效应"。最后,实验证明,该方法的效果良好。
关键词
GARCH模型
异常点检测
遮蔽效应
分类号
F015 [经济管理—政治经济学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于小波变换的股票异常点检测研究
郭庆然
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2012
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