基于最近邻分析的空气质量时空数据异常点识别

空气质量数据具有在时间上连续、空间上相关的特点,这提高了异常点识别的难度.本文提出在时间维度上运用移动平均法,在空间维度上运用反距离加权法对观测值进行预测并求残差的解决思路,从而将时空数据的异常点识别问题转化为二维残差值的异常点检测问题.通过仿真验证表明新方法具有良好的检出力.最后将新方法应用于北京市实际观测数据,取得了满意的识别效果.     

基于季报数据的收入公告后漂移现象研究

利用收入指标对股票超额收益率进行解释构成了理解"定价异常"的重要方面。为此,基于盈余公告后漂移的理论分析框架,以上证A股2008年1季度至2011年4季度的相关数据为基础,利用标准化预期外收入估计量(SURE)和分类检验模型方法对中国股票市场公告期内股票价格的收入公告后漂移现象进行实证检验,研究发现:在盈余公告期内,预期外收入与股票超额收益率呈现出负相关或是不显著的关系,即中国股票市场的收入公告后漂移效应不显著。之后的稳健性分析也同样证实了负相关或是不显著关系的存在,而这种异常可能与中国股市的弱有效率相关。     

多维经济数据质量诊断的"投影寻踪"法

异常数据的存在通常会导致经济数量分析得出有偏误的甚至是错误的结论,因此必须进行数据质量的诊断。本文介绍并研究了一种多维经济数据诊断的有效方法——"投影寻踪法",并以中国"GDP增长-消费增长"数据为例进行了实践检验,证明了它不但可以诊断出数据中的异常值点,而且可以充分保留和利用多维数据的结构性和相关性关系。     

多源异常检测的整合单类SVM方法及应用

异常检测作为一种智能化的数据管控手段，在网络入侵检测、欺诈识别和故障检测等场景中都扮演着重要角色。大数据时代下，数据来源众多，给多源数据集的异常检测建模分析带来了较大挑战。本文将惩罚整合分析的思想应用到异常检测中，通过对不同数据集的模型系数差异进行惩罚，提出了基于多源数据的整合单类SVM异常检测方法。该方法可以同时对多源数据进行异常检测并自动将相似数据集聚为一类，可以大幅减少模型待估参数个数并降低后期维护成本。模拟实验表明，本文提出的方法不仅能准确将数据集聚类，而且模型预测效果优于合并数据集建模和每个数据集单独建模。该方法在某银行网站日志异常检测中也有较好的表现。     

基于Kolmogorov-Smirnov距离的统计诊断

统计诊断是数据分析的重要组成部分,其主要任务是检测已知观测数据在用既定模型拟合时的合理性.文章利用Kolmogorov-Smimov距离(K-S距离)对残差的经验分布函数进行了分析,进而研究了异常点的统计诊断问题;最后利用Forbes数据说明了该方法的有效性.     

研究与开发机构统计数据质量与异常点的对数正态分布检验与识别

一、引言　　统计数据来源于基层调查单位,对基层调查单位上报的原始数据进行检查和审核是提高统计数据质量的重要措施之一。这种检查和审核应包括以下两方面:(1)对基层调查单位上报的原始数据进行质量评估。通过评估对数据的质量有一个总体的认识和把握,特别是对数据的可靠性和准确性应有一个定量的说法。(2)对原始数据中的异常点进行识别和纠正。所谓异常点或称奇异点(ｏｕｔｌｉｅｒ),是对应于误差较大的观察数据,在这里主要是指社会经济和科技统计中的失实数据。由于种种技术上或非技术上原因形成的基层调查单位上报数据中的异常点,必然…     

基于稳健MM估计的统计数据质量评估方法

 政府统计数据质量是当前各界关注的热点问题,如何采用严谨的诊断方法,对我国统计数据进行科学的评估具有重要的现实意义。稳健回归方法可使求出的回归估计不受异常值的强烈影响,并且能更好的识别异常点。本文首次运用基于稳健MM估计的异常值诊断方法,在生产函数模型的框架下,分别使用两种不同的劳动投入数据,对改革以来我国GDP数据质量进行了评估。结果表明,基于稳健MM估计的异常值诊断方法可有效的解决传统方法容易出现的多个异常点的掩盖现象,改革以来我国的GDP数据是相对可靠的。     

奇异点检测的小波方法在证券市场中的应用

本文使用小波变换模极大值方法分析次贷危机中美国证券市场的突变。研究发现,小波模极大值方法准确定位了金融资产价格异常点的具体时刻;检测出了2类奇异点,其中峰值点检测比过零点检测更稳健;这些奇异点对应了美国次贷危机主要发展阶段的重大经济事件,反应出危机中美国经济系统异常对金融市场造成的影响。文章最后进行了稳健性检验。     

投资者决策中的"框架依赖效应"

投资者并不总是理性的,同一问题的不同表达方式会影响投资者的决策结果,即投资者决策存在"框架依赖效应"。文章利用我国股市个体投资者二级市场交易数据,通过区分股价变动信息的两种不同表达方式,对投资者买入-卖出股票的决策进行了实证分析。研究发现,在不同的信息表达方式下,投资者买进与卖出股票的行为存在显著的差异,即投资者决策结果不同,从而证明了投资者决策存在"框架依赖效应"。     

中国股市个股推荐效应分析

文章文通过对《中国证券报》2006年11月4日到2008年10月25日推荐的1280只上证A股股票进行了实证研究。从异常收益率和异常交易量角度分析了荐股对于这些股票的影响和持续性，并重点讨论了高频荐股对股票的影响和在股市上升区间内和下降区间内的荐股效应。最后本文从私有信息扩散和噪声交易角度分析了推荐效应的动因。     

自由软件R在回归异常值检测中的应用

计量经济学中,数据异常的问题一直是人们研究的重点,因为少量的异常值就会对模型拟合产生很大的影响.本文着重讨论了异常值对线性回归模型造成的影响及其检测方法,并通过自由软件R进行了三类异常值的模拟和检测.     

中国股市存在"反应过度"吗?

本文以在我国上海和深圳证券交易所A股市场上市的股票为研究对象进行了股市"反应过度"现象的测度.同时利用"反应过度"现象相关实证数据的分析揭示了对我国股市发展中存在的部分问题,并提出了相应的政策建议.     

金融运行异常情况统计监测方法的选择

正从统计学的角度看,金融运行中的异常情况是可以进行界定的。因为在金融运行中我们关心的指标数据一般为时间序列数据,所以金融运行的异常情况在数据上就体现为时间序列数据集中的异常。按照异常的表现形式不同,时间序列的异常主要可以分为点异常和模式异常。这两种异常都可以用于发现一条时间序列或多维时间序列数据集上的     

基于半参数模型的中国GDP数据准确性评估

本文以经济增长理论为基础,对1953-2010年中国GDP数据和劳动投入、资本投入、人力资本等因素建立了半参数回归模型。然后,文章对模型了进行了统计诊断分析,计算了相关统计诊断量,利用统计诊断量得到了模型的异常点,基于此对中国GDP数据的准确性进行了讨论：中国GDP数据的异常点主要集中两个时间段1958-1961年和1991-1994年。文章最后对基于半参数回归模型统计诊断的统计数据准确性评估方法进行了评述。     

突发事件对国际石油期货价格波动的时间记忆性分析——基于PPM模型和Hurst指数分析

以国际原油期货价格波动日度数据为样本,通过PPM突变点识别模型,从高频时间序列中出现的众多"跳跃点"中甄别出能够改变时间序列波动趋势的突变点,对相邻两突变点之间样本进行Hurst指数分析,研究突发事件对国际原油期货价格波动的时间记忆性。研究表明,时间序列数据中存在多个"跳跃点",大多数跳跃点并未改变数据波动趋势,少数突变点不但改变数据波动趋势,国际原油期货价格波动受突发事件的影响改变其原有的运动轨迹。此项研究为后续学者提供了一种研究"事件冲击"和"数据时间记忆"的新方法。     

中国不同市场态势下的异常波动停牌比较

文章认为异常波动停牌可以部分反映股市波动状况.通过比较牛市、熊市不同市场态势下的异常波动停牌表现,从宏观层面上分析牛市、熊市异常波动差异,具体比较分析了异常波动在不同市态下的分布及发生频率、异常波动与大盘走势的相关性、异常波动公告披露情况等。认为股票的异常波动在牛市下更为广泛存在,ST类股票是股市异常波动的主体,并且股票的异常波动与大盘走势相关性微小,信息不对称及炒作可能是异动的主要原因。     

基于时间序列孤立点检测的可疑外汇资金交易识别研究

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.     

基于小波特征提取的高频面板数据聚类方法

高频面板数据在时间维度的频繁波动给聚类的准确性造成了很大干扰。综合考虑这一问题,从小波分解的角度提取了面板数据主成分降维后指标的综合得分序列,利用小波变换提取综合得分序列的"周期"特征、低频部分的"均值"特征与"趋势"特征、高频部分的"波动"特征,最后采用熵值法对这些特征进行赋权并利用赋权后的特征数据和系统聚类方法实现高频面板数据聚类。通过股票高频面板数据的实证分析表明,该方法的聚类效果良好。     

我国上市银行股票增值权实施效果的实证

文章基于自由现金流假说,从市场效应、财务绩效两个方面建立了股票增值权实施效果评价体系,以在H股上市的交通银行实施股票增值权计划后的股票市场反应、公司财务绩效等数据对股票增值权的激励效果进行了实证分析,研究显示,股票增值权增加了股东价值,股票增值权的实施对公司的绩效改善有着重要促进作用.     

在统计分析中如何快捷识别极端值

在对数据集进行分析之前,我们经常会对数据的有效性进行各种检查。在大型的研究过程中,记录数据或将数据输入计算机发生错误的现象并不鲜见。因此,检测和确认异常值是检查数据有效性的常用手段。