基于小波变换的股票异常点检测研究  

作　　者：郭庆然[1,2] 

机构地区：[1]中南财经政法大学信息管理学院,武汉430060 [2]河南科技学院经济与管理学院,河南新乡453003

出　　处：《统计与决策》2012年第4期88-90,共3页Statistics & Decision

基　　金：中国博士后科学基金项目(20080431131);河南省社科联;经团联调研课题资助项目(SKL-2011-3233)

摘　　要：异常点的存在会导致股票数据模型的波动预测功能失效,因此,在对股票数据进行建模分析时,异常点的检测是至关重要的。文章对股票数据通过GARCH模型处理得到的残差进行小波变换,能够准确有效地检测异常点并很好的克服了异常点的"遮蔽效应"。最后,实验证明,该方法的效果良好。

关 键 词：GARCH模型 异常点检测 遮蔽效应 

分 类 号：F015[经济管理—政治经济学]