【摘 要】
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随着社会技术的发展,越来越多类型的金融时间序列被保存下来,区间值时间序列就为其中的一种。已有的研究表明区间值时间序列要比点值时间序列中蕴含更多的信息,且对金融区间值时间序列进行研究,可为金融市场的投资、预测等提供理论依据。而现有的区间值时间序列研究中鲜有注意到异常区间对区间时序建模的影响,为此本文特对区间值时间序列异常区间及其检验方法进行了研究。首先论文针对区间值时间序列存在的异常区间类型给出了具
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随着社会技术的发展,越来越多类型的金融时间序列被保存下来,区间值时间序列就为其中的一种。已有的研究表明区间值时间序列要比点值时间序列中蕴含更多的信息,且对金融区间值时间序列进行研究,可为金融市场的投资、预测等提供理论依据。而现有的区间值时间序列研究中鲜有注意到异常区间对区间时序建模的影响,为此本文特对区间值时间序列异常区间及其检验方法进行了研究。首先论文针对区间值时间序列存在的异常区间类型给出了具体表现形式并且给出了各种异常类型的数学表达式,以方便后续对区间值时间序列异常区间的研究。其次本文提出了一种针基于假设检验的区间值时间序列异常区间检测算法,利用基于统计方法的区间值时序研究思想,从区间中心序列和区间半径序列出发,分别对两个序列进行ARMA建模,并构建对应的模型残差检验统计量,通过和临界值进行对比,来确定异常区间发生的时间点。随后本文又将基于聚类的异常检测思想应用到区间值时序异常区间检测中,提出了基于层次聚类法和基于共享最近邻聚类法的区间值时间序列异常区间检测算法,对区间值时序进行检测,最后根据聚类结果来得到异常区间发生时间点。最后,针对上证指数2016年1月4日到2018年12月28日每日最高价和最低价构成区间值时间序列且其每日收盘价构成点值时间序列,用所提检测方法进行异常区间的检测,通过对区间时序检测结果和点值时序结果对比以及不同的异常区间检测方法间的对比,证明了所提的基于假设检验的区间值时间序列异常区间检测方法能够更有效地识别出金融时间序列中存在的异常状况。
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