在研究天然橡胶期现货市场时,存在着与人们的期望或常识现象相矛盾的数据现象,这些异常数据称为异常波动。引起异常波动的原因有很多,如宏观政策变动、突然事件发生等。异常波动的频繁发生将会影响金融市场的秩序,市场的资源配置功能得不到很好的发挥,所以对于异常数据的挖掘以及橡胶期现货市场异常波动溢出效应的研究,将为橡胶期现货市场的参与者、政策制定者和管理人员提供相关建议。本文第二章首先利用合约加权法,即以持仓量为权重,对天然橡胶期货市场收盘价数据进行加权平均,得到连续的期货收盘价数据,然后,基于GARCH模型,描述了天然橡胶期现货市场数据的波动性,深入了解天然橡胶期现货市场的波动性。在研究了期现货市场的波动性之后,第三章利用基于预测的异常值检测算法,即利用小波的分解和重构去预测两个市场的价格序列,对预测得到的残差序列执行异常值检测,估计异常波动区间。在期现货数据序列上选取重合度最大的异常波动区间,即选取了2016年12月2日-2017年5月29日期间的数据,在此异常值区间上,通过构建VAR-BEKK-GARCH模型,研究橡胶期现货市场异常波动溢出效应,最后与基于全样本数据研究的溢出效应做出比较分析。通过研究,本文得出以下结论:第一,现货市场的收益率波动幅度比期货市场的收益率波动幅度要大一点,侧面反映了风险会更强一点。第二,在异常区间上,橡胶期现货市场之间存在着双向溢出效应,期货市场对现货市场的波动溢出效应大于现货市场对期货市场的波动溢出效应。第三,仅仅基于全样本的橡胶期现货市场溢出效应的研究会淡化异常波动时两个市场间的溢出效应,并隐藏在天然橡胶期现货市场的异常波动区间上,不存在长期均衡关系的事实。