【摘 要】
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本文对数据集中异常点的检测的方法做了一个全面的回顾,介绍了几种常用的检测方法,如基于距离的方法、基于密度的方法等。同时引入了连续小波及离散小波变换,并把离散小波变
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本文对数据集中异常点的检测的方法做了一个全面的回顾,介绍了几种常用的检测方法,如基于距离的方法、基于密度的方法等。同时引入了连续小波及离散小波变换,并把离散小波变换和时间序列的异常点检测相结合,提出了新的门阈值设定方法,在此基础上最终提出了基于小波的ARFIMA模型中异常点的检测方法,并选取了AR、MA、ARMA模型进行模拟验证,取得了良好的效果。实证方面,我们对上证综指和深证成指指数作了研究,利用具有低阶的ARFIMA模型对股票市场数据进行拟合,在其残差的基础上进行分析,得到异常点,同时和低阶的GARCH模型进行对比,发现ARFIMA模型在股票市场上的异常点检测中更具有优势。这是因为股票市场中的数据具有长记忆性。
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