【摘要】当时间序列中包含异常值时,L1和L2规则化趋势滤波不能有效地从中提取趋势成分,因此,文章从稳健性角度出发,用Huber损失函数替代最小二乘损失函数,使用凸优化方法进行求解,得到L1和L2规则化趋势滤波的稳健估计。模拟分析显示,稳健估计量可以很好地抵制异常值的干扰。这种方法可以运用在异常值较多的金融数据中,得到市场趋势的稳健估计。