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[期刊] 统计与决策  [作者] 王志坚  王斌会  
文章分析了基于假设检验的时间序列IO型异常值检测方法的不稳健性,提出了一种改进的方法,并利用R语言对异常值的个数分四种情况进行模拟研究,模拟结果表明:改进后的检测法检测能力显著提高。
[期刊] 统计与决策  [作者] 汪志红  王志坚  王斌会  
时间序列异常值检测是时间序列分析研究中的重要内容,然而,在实际检测中往往存在“遮蔽效应”问题。文章分析了已有研究提出的时间序列TC型异常值检测法的不稳健性,并从两个方面进行改进:第一,建立基于Huber权函数的稳健ARMA模型,得到无干扰AR系数与MA系数;第二,用绝对离差中位数作为残差稳健估计量。通过以上改进得到了TC型异常值稳健检测统计量,并通过模拟对比小样本、中样本、大样本,轻污染、中污染、重污染情形下传统检测法与稳健检测法的检测效力,结果发现:在小样本、轻污染率下,两种检测法相差不大,但随着样本量、污染率的增加,稳健检测法显著优于传统检测法。最后,稳健检测法的优良性在金融市场异常现象检测中得到进一步说明。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 陶志富  冯浩洋  陈华友  
针对区间值时间序列的异常点检测问题,从区间数据的区间中心和区间半径出发,基于ARIMA的点值时间序列IO型异常点检测原理,构造一类区间值时间序列IO型异常区间的检测方法。其中,对区间值时间序列IO型异常区间的概念和类型进行了具体的界定,给出了区间值时间序列IO型异常区间的检测步骤。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,用所提方法进行IO型异常区间的检测,通过和传统点值异常检测结果的对比分析表明,所提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。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王志坚  王斌会  
文章分析了基于假设检验的时间序列IO、AO型异常点检测法的不稳健性,并在此基础上构建了IO、AO型异常点稳健联合检测法。模拟和实证分析均表明:相比于传统检测法,提出的稳健联合检测法对异常点检测能力显著提高,并且能更好地捕捉到我国金融市场的异常特点。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王志坚  
文章借鉴Charles(2005)提出的GARCH模型异常值检测法,提出一种GARCH模型AO型与IO型异常值稳健检测法,模拟不同污染率、不同样本量下的GARCH序列。实证检验结果显示,稳健检测法对异常值检测的正确率显著高于传统检测法。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)  [作者] 陈兴蜀  陈佳昕  赵丹丹  金鑫  
为检测虚拟机内部的IO异常行为,及时发现已知和未知的虚拟机逃逸攻击,基于硬件辅助虚拟化技术,该文提出了一种基于虚拟机IO序列的异常检测方法,包括:提出了一种异步采集技术高效采集虚拟机IO序列;建立了虚拟机IO序列与虚拟机内部进程的映射关联关系,以细粒度描述虚拟机自身IO行为;提出了一种基于双层Hash表的虚拟机IO短序列生成算法,并采用Markov链模型检测异常虚拟机IO序列.在KVM(KernelGbased virtual machine)虚拟化环境下设计并实现原型系统VMDec(virtual ma
[期刊] 中国科学技术大学学报  [作者] 孙栓柱  宋蓓  李春岩  王皓  
[期刊] 林业科学研究  [作者] 杨璞  朱家颖  谢正华  李萌  陈晓鸣  陈晓庆  
采用Wolbachia的通用引物、A大组和B大组的特异性引物对一种新的白蜡虫寄生蜂——长尾啮小蜂(Apros-tocetus sp.)体内Wolbachia的wsp基因进行分子检测,所获得的基因片段分别命名为wApr、wAprA和wAprB,长度分别为620、566和463 bp;基因序列分析表明:wAprA、wAprB与wApr在对应位置序列仅有4个碱基的差异。系统发育分析表明:该寄生蜂仅感染了B大组Dig亚组的Wolbachia。wApr和wAprB基因序列已经递交到NCBI,登录号分别是HQ121415和HQ121417。
[期刊] 情报科学  [作者] 魏德志  陈福集  林丽娜  
【目的/意义】网络舆情的热点话题对政府和网民有着很大的影响,及时发现热点话题有利于政府监控话题的发展。【方法/过程】本文提出了基于时间序列的话题动态演化两层模型,并将新闻网页内容的相似度和页面链接分析作为话题热度的计算依据,然后利用改进的Single-Pass算法进行增量聚类获得聚类中心,最后根据热度权重将聚类中心进行排序,获得热点话题。【结果/结论】通过实验验证,该算法发现效果好,能够更好地获得热点话题。
[期刊] 管理科学  [作者] 刘金培  林盛  郭涛  陈华友  
针对具有非线性和不稳定性的时间序列,提出一种结合小波分解、滑动平均离散差分方程和马尔可夫方法的动态预测模型。利用小波多尺度分解将原时间序列分解到不同频率通道上,然后对分解出的低频近似小波系数利用滑动平均离散差分方程预测模型进行预测,并利用马尔可夫方法对时间序列的高频细节小波系数进行预测,最后将低频和高频的预测结果进行小波重构得到时间序列的实际预测值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列,利用此模型对WTI原油(周度)价格进行实证预测分析,分别预测WTI原油价格的整体变化趋势和周度实际原油价格。研究结果表明,此模型不但可以有效地预测时间序列的整体变化趋势,能从细节上对其进行有...
[期刊] 统计与决策  [作者] 王志坚  罗舒琪  王斌会  
Cook距离公式常用于回归模型的异常值诊断,但由于公式中的样本方差■对异常值敏感,导致公式缺乏稳健性,使得诊断效果不理想。基于以上问题,文章选取绝对离差中位数作为样本标准差的稳健估计量,得到了样本方差■的稳健估计量,进而构造出稳健Cook距离公式;借鉴传统Cook距离的回归模型异常值诊断理论,将稳健Cook距离公式应用于时间序列异常值诊断,拓展了传统Cook距离公式的异常值诊断领域。通过选取模拟样本量分别为50、100、200,污染率分别为0、1%、5%、10%的ARMA(1,1)序列及金融时间序列进行实例分析,结果发现:(1)在无污染时,稳健Cook距离法与常规Cook距离法的诊断正确率均为100%,两者没有出现“误诊”现象;(2)在样本量、污染率同时增大时,常规Cook距离诊断正确率急剧下降,当污染率达到5%及以上时,已基本无诊断力,而稳健Cook距离法依然能保持较高的诊断力。稳健Cook距离法不仅能应用于时间序列异常值诊断,也能应用于回归分析的异常值诊断。
[期刊] 统计与决策  [作者] 张亚宁  马军海  
文章在压缩感知理论的框架下,利用最大似然估计建立时间序列预测数学模型,将参数估计归结为一个典型的压缩感知问题,再运用正交匹配追踪法求解出参数,从而进行时间序列预测。用该方法与ARMA模型分别对我国第三产业产值进行预测可知,此方法具有更高的预测精度,另外由于不要求数据的平稳性,因此也具有更广的适用范围。
[期刊] 商业研究  [作者] 隋学深  杨忠海  
股指时间序列突变点的检测是股指波动规律研究领域中的一个重要问题。依据贝叶斯原理提出的突变点检测分析模型,用Matlab工具软件对该模型进行了仿真,并且在实证分析中应用该模型分别对上证综合指数和深证成份指数月度时间序列数据进行了突变点检测分析,准确地确定了两市的突变点,和相应的后验概率分布,并解释了突变点形成的经济和政策背景。
[期刊] 统计与决策  [作者] 蔡林芝  吕王勇  
在分析传统时间序列分段检验理论不足的基础上,文章提出了基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法。在对各段均值与协方差函数相等的检验中各构造一个t化极差统计量,减少检验犯第一类错误的概率,从而降低了平稳序列被误判为非平稳的概率,提高了分段检验方法的有效性。
[期刊] 统计与决策  [作者] 孙景  张成虎  陈善新  
尽管洗钱模式复杂多变,但洗钱行为在整个金融活动中只占有极少的比例,这给监测洗钱交易增加了难度。作为数据挖掘重要方法之一的孤立点分析是在大数据集中发现有趣小模式的有效方法。文章提出了一种适用于可疑外汇资金交易识别的孤立点检测方法,可以持续地从大量的日常交易中发现极少数的与正常交易显著不同的异常交易。从孤立点分析角度,提出了基于非频繁模式挖掘思想和概念漂移处理的混合属性空间上时间序列孤立点检测方法;从可疑金融交易识别的角度,提出了对每天持续动态产生的海量金融交易数据进行分析的一种新思路。
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