【摘 要】
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在变点的应用研究中,针对时间序列中存在短时间间隔内大变化和长时间间隔内小变化的变点问题,现有的检测方法都难以解决。文章以此为出发点做进一步的探究,首先,基于移动和统
【机 构】
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贵州大学数学与统计学院,贵州大学贵州省公共大数据重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11661018),贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2017]5788号)
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在变点的应用研究中,针对时间序列中存在短时间间隔内大变化和长时间间隔内小变化的变点问题,现有的检测方法都难以解决。文章以此为出发点做进一步的探究,首先,基于移动和统计量(MOSUM),考虑了一个可能存在时间序列误差的多均值变点模型,并构造检验统计量。其次,使用移动和类型估计器对长期运行方差估计,并考虑带宽对检验统计量的影响,提出了合并带宽MOSUM检测方法(MMT)。最后,通过对该方法进行模拟比较,实证分析了美国Nasdaq股市在2005年1月至2015年3月的收益率变化情况。结果表明:在检测准确率和精度
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