金融时序模型的异常点检测和纠正及投资咨询实证分析

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1、学校代他＾分类号：２＿〇１１＿密级：公巧‘：１ＵＤＣ＿５＾．．矣／：—占＇学号！１４１２８３三一ｉ；／，：詞呵ｆｉｐ：师．．＇奸ｉ＇着索斬作嗦应用统计硕±学位论文金諫时序模型的异常点检测和纠正及投资咨询实证分析（学位论文形式：应用研究）一研究生姓名：夏导师姓名：陈平赵军（校外）申请学仿类别专业学位学位授予单位东南大学专业名碌名称应用统计论义答辩日期２０／６＾Ａ月２日研究方向经济金顆方向学位授予日期２０年月日答辩委员会主席、评阅人緣碁；５隻＿Ａ水店解２０１６年５月２８日东南大学

2、硕±学位论文学校代码；１０２８６分类号：０２１２密级：公开ＵＤＣ：５１学号；１４１２８３金融时序模型的异常点检测和纠正及投资咨询实证分析一研究生姓名：夏指导教师：陈平教授申请学位级别：专业硕±专业名称：应用统计东南大学数学系二零一六年五月Ｏｕｔｌｉｅｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａ打ｄｂｉａｓｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｉｎｆｉｎａｎｃｉａｌｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｎｄｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇａｎａｌｓｉｓｙＳｕｂｍｉｔｔｅｄｆｏｒｔｈｅＤｅｒｅｅｏｆｇＭａｓｔｅｒｏｆＡｐｐｌｉｅｄＳｔ

3、ａｔｉｓｔｉｃｓＢｙＹｉＸｉａＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＰｒｏｔＣｈｅｎＰｉｎｇＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＮａｎｉｎ２１００９６Ｃｈｉｎａｊｇ，，Ｍａｙ１６，２０东南大学学位论文独创性声明及使用授权的说明－、学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果，，。尽我所知除了文中特别加Ｗ标明和致谢的地方外论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一同工作的同志对本研巧所做的任何寅献均己在论文中作了明确的说明

4、并表示了。与我谢意。签名＇：為化．《：＿日期令二、关于学位论文使用授权的说明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可Ｗ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸一质论文的内容相致，允许论文被査阅和借阅，可Ｗ公布包。除在保密期内的保密论文外（括刊登论文的全部或部分内容。论文的公布包括刊登授权东南大学研巧生院办理。）（）；：：签名１＾＿导师签名日期公摘要本文研巧探讨了时间序列模型中异常点干扰幅度的近似无偏估计，从而可ｗ改善模型的诊断效果，同时可将该近似无偏估计运用于需要精确计算

5、异常点的情形。本文主要涉及到ＡＲＭＡ模型和ＡＲＣＨ模型的見常点干扰幅度的近似无偏估计。在联动效益正日益频繁的经济领域中运用时间序列模型来进巧客观经济过程的描述，和预测是一个非常重要的方法，然而在实际应用中，由于经济领域的特殊性，传统的统计方法进行经济时间序列模型分析往往会碰到很多困难。在行业分析报告中，数据之间的逻辑性一关系至关重要，定影响。在实除投。当数据出现与逻辑相左的波动时会对分析过程造成一般情况下会将其选择性忽视资咨询中经常会遇到数据出现波动的情况，Ｉ但送会造成分析报告逻辑的不严密与不完整。本文利用ＡＲＭＡ模型和ＡＲＣＨ模型的异常值偏差估计的方法对

6、实际报告中遇到的带有异常值的乙巧数据和ＷＴＩ数据做了近似无偏的偏差估计，并与传统方法相比较，从而得到更符合逻辑推理的修正后数据，使得咨询报告中的逻辑论述更加合理。．关键词：ＡＲＣＨ模型异常点检测偏差修正投资咨巧，，，，ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｕｄｅａ－ａｉｍｏｆｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｔｏｇｅｔｔｈｅｏｕｔｌｉｅｒ出ｓｔｕｒｂａｎｃｅａｍｐＵｔｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｕｎｂｉａｓｅｄｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｍｏｄｅｌｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｒｏｖｅｔｈｅｅｆｅｃｔｏｆｄｉａｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌａｔｔｈ

7、ｅｓａｍｅｔｉｍｅｃａｎ，ｐｇ，ｂｅｔｈｅａｒｏｘｔｔｔｌｄｔｏｄａｌｌｔｆｌ．ＴｈｐｐｉｍａｅｕｎｂｉａｓｅｄｅｓｉｍａｉｏｎａｐｐｉｅｎｅｅｃｃｕｒａｔｅｃａｃｕａｉｏｎｏｏｕｔｉｅｒｃａｓｅｓｉｓａｅｒｍａｉｎｌｒｅｓｅａｒｃｈｅｓＡＲＭＡｍｏｄｅｌａｎｄＡＲＣＨｍｏｄｅｌ．ｐｐｙＡｓｌｉ打ｋａ邑ｅｂｅｎｅｆｉｔｉｓｉｎｃ＇ｒｅａｓｉ打ｇｌｙｆｒｅｑｕｅｎｔ