基于小波分析的金融波動(dòng)模式識(shí)別及異常值檢測.pdf

1、金融的波動(dòng)性是所有金融市場的內(nèi)在特征,其對(duì)資產(chǎn)組合配置、金融產(chǎn)品定價(jià)、金融風(fēng)險(xiǎn)管理等都有很重要的作用,特別是金融波動(dòng)模式的識(shí)別及相關(guān)異常的研究對(duì)于市場投資者和監(jiān)管者來說意義重大。在實(shí)際中,主要通過金融資產(chǎn)收益率序列來得出金融波動(dòng)的特征。本文主要利用將小波分析與符號(hào)時(shí)間序列分析、D-Markov模型以及金融波動(dòng)計(jì)量模型相結(jié)合的方法來研究金融波動(dòng)序列的模式識(shí)別問題和金融收益序列的異常檢測問題。
　　本文首先將小波分析、主要應(yīng)用于工程領(lǐng)

2、域的隱含模式快速識(shí)別方法D-Markov模型及符號(hào)時(shí)間序列分析相結(jié)合,引入波動(dòng)向量之間異常度的概念,提出了一種全新的用于金融波動(dòng)模式識(shí)別及異常模式檢測的方法。第一步對(duì)金融波動(dòng)序列進(jìn)行離散小波變換產(chǎn)生小波系數(shù)序列,選擇符號(hào)集大小,將小波系數(shù)序列符號(hào)化,并對(duì)符號(hào)序列進(jìn)行D-Markov模型分析,計(jì)算狀態(tài)概率向量,得到波動(dòng)向量的異常度,進(jìn)而進(jìn)行模式識(shí)別及異常模式的檢測。其次基于波動(dòng)模型對(duì)金融收益時(shí)間序列的刻畫而產(chǎn)生的殘差序列,提出了一種以小波

3、分析為基礎(chǔ)的異常檢測與定位的方法。采用蒙特卡洛模擬選定閾值,分析殘差序列離散小波變換后的小波系數(shù)序列,標(biāo)記大于閾值且是最大的小波系數(shù)值位置,通過將該位置的值設(shè)置為零重建小波系數(shù)序列,并通過逆離散小波變換重構(gòu)殘差序列,如此循環(huán),直到小波系數(shù)序列滿足閾值要求,形成位置集合。進(jìn)而基于該位置集合來檢測和定位異常值。
　　針對(duì)本文提出的方法,均以上證綜指和深證成指檢驗(yàn)了所提方法的可行性和有效性。實(shí)證結(jié)果表明在選定標(biāo)準(zhǔn)波動(dòng)模式的情況下,該方法