典型文献
基于稳健Cook距离的时间序列异常值诊断
文献摘要：
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(σ)2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(σ)2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.
文献关键词：
时间序列;异常值;稳健Cook距离
中图分类号：
作者姓名：
王志坚;罗舒琪;王斌会
作者机构：
广东财经大学大数据与教育统计应用实验室,广州510320;广东财经大学统计与数学学院,广州510320;暨南大学管理学院,广州510632
文献出处：
引用格式：
[1]王志坚;罗舒琪;王斌会-.基于稳健Cook距离的时间序列异常值诊断)[J].统计与决策,2022(03):40-44
A类：
B类：
Cook,异常值,距离公式,样本方差,致公,诊断效果,离差,中位数,稳健估计,估计量,公式应用,取模,模拟样本,样本量,污染率,ARMA,金融时间序列,无污染,诊断正确率,误诊,率同,急剧下降,本无
AB值：
0.26672
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