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[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。
关键词：
时间序列 异常值检测 IO R语言
[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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
韩冰凌 孙佳楠
变点检测问题是近年来数理统计研究领域的一个研究热点。文章基于R软件Changepoint程序包,借助模拟研究并应用三种常见的变点检测方法,分别对泊松和指数序列的均值方差变点进行检测。从不同的样本量、分布参数变化、变点个数、优化函数中使用不同惩罚项的角度,综合考察比较了三种方法对两类分布序列变点检测的效果。并针对英国矿难发生次数的经典实际数据实证,揭示了三种方法对该数据的变点检测效果,也验证了模拟结果的可靠性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭崇慧 贾宏峰 张娜
时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。
[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。
[期刊] 中国水产科学
[作者]
孙春燕 赵元
DNA序列分析是一种广泛用于分析生物遗传多样性的强有力的分子生物学技术。利用该技术有助于了解生物类群之间存在的种属关系并研究生物类群的系统关系。相对于传统的形态分类学,DNA序列分析可从基因和分子水平上对物种的遗传多样性、生物多样性提供可靠而丰富的依据。本文综述了国内外DNA序列分析在黏孢子虫系统学研究和病原检测等方面取得的研究成果,同时也对其应用前景及存在的一些问题进行了分析与探讨。[中国水产科学,2006,13(1):159-164]
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
安爱琴 逄明华 聂永芳 宁欣
利用CCD摄像机获取气吹式精密排种器排种轴视觉检测样本,通过图像处理获得转速序列,在分析转速序列特点的基础上,采用时序分析方法研究排种轴转速。利用转速序列数据计算各种转速下的自协方差函数、自相关函数和偏自相关函数,选用AR模型进行转速序列的分析。将实测数据代入AR模型求得模型参数,应用模型进行转速序列数据拟合(以45 r/min为例),获得模型拟合值、残差序列。残差序列和模型拟合优度分析结果表明,模型预测的残差最大值为19.920 6,并且有83.83%的残差在允许值±6.912 312 r/min范围内;模型拟合度为74.631 2%,标准方差为0.050 136,模型系数t检验结果为16....
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱建平 王桂明
函数数据分析正成为近年来的研究热点。文章针对函数数据聚类分析方法的研究,首先在LP空间构建函数数据之间相异性度量指标,并利用基函数将函数数据平滑,提出了函数数据的聚类分析方法,指出了通过最小二乘估计得到的正交基函数系数进行聚类的结果接近于直接对原始数据进行聚类的结果。其方法应用于时间序列的模式挖掘,得到了良好的效果。
关键词：
基函数 函数数据 聚类分析 模式挖掘
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
徐梅 申来凤
引入符号时间序列分析方法,以收益符号序列修正Shannon熵作为市场有效性的度量,以时变修正Shannon熵描述市场有效性随时间的变化,采用Logit模型分析价格异常波动或暴跌发生的概率与市场有效性之间的关系。将提出的方法应用于沪深两个股票市场的异常波动及暴跌与市场有效性关系的分析中,结果表明市场有效性越弱,发生异常波动或暴跌的概率越大,市场有效性对异常波动的影响比对价格暴跌的影响更显著,深圳市场有效性对异常波动或价格暴跌的影响比上海市场更显著。理论与实证分析都表明所提出的方法是可行的、有效的。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
李竹渝 张成 王泰积
金融市场中的实际观测数据,除随机性外往往还带有模糊性,这样的观测数据通常以观测区间的形式给出,例如,当我们谈及某日的上证指数时,其观测值总是在最低点与最高点之间波动。观测值的这种不确定性来自于多重隶属现象,而非随机现象,我们称这种不确定性为模糊性。不确定性问题通常含有两种意义上的分类:一类是随机不确定性,人们依靠概率统计方法进行处理;另一类是非随机性的不确定性,即为模糊性问题,通常利用模糊集合理论来进行研究。本文将在模糊数学理论基础上,利用回归分析方法,构建模糊金融时间序列模型,并利用FLP(模糊线性规划)方法来估计模型的未知参数。为了合理评价拟合效果,我们将根据测量模糊集合间的择近原则,给出...
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
王俊 孔令夷
20世纪90年代末以来,非线性时间序列模型两个主要的研究方向是混沌论模型(chaosmodel)和机制转换模型(switchingregimemodels),而后者考虑了各种不同形式的机制转换行为(switchingregimebehavior),通常被认为由三个最常见的机制转换模型组成①。平滑转换自回归模型(STAR)由于能在某种程度上捕捉到机制转换过程中时间序列的动态过程,因而成为近年国外计量经济学前沿领域追踪的热点之一。本文将主要对平滑转换自回归模型(STAR)的特征、估计、检验方法以及在经济领域的应用做深入的探讨。
关键词：
非线性 STAR LSTAR ESTAR
[期刊] 统计与决策
[作者]
舒晓惠 宋金奇
文章探讨了时间序列中被忽略的非线性,并给出了非线性存在性检验的组合检验方法:Q检验、BDS检验、BP加强型神经网络、加强型高斯小波神经网络以及加强型墨西哥帽小波神经网络方法。进一步,对于金融理论中货币需求函数的稳定性检验问题,应用组合检验方法实证研究发现,对于构建的货币需求函数的各变量序列,均存在不同程度的被忽略的非线性,因此有必要引入非线性研究方法。这也为经济变量序列存在的非线性特征提供了一个重要证据,要求我们在研究经济内在规律中考虑非线性协整理论与方法的应用。
关键词：
非线性 Q检验 BDS检验 神经网络
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