傳遞函數(shù)模型中的異常值分析.pdf

1、時間序列是按照時間順序排列的數(shù)據(jù)數(shù)列,廣泛的存在于金融、科學和工程等各個領域。時間序列分析是分析和處理動態(tài)數(shù)據(jù)的一種重要方法,它是用統(tǒng)計的方法建立一個適當?shù)哪Ｐ蛠韺ΜF(xiàn)在和過去觀測序列的進行擬合,達到對未來時刻的數(shù)據(jù)進行預測以做出預報或控制。
　　 本文對傳遞函數(shù)模型中的時間序列異常值檢測進行了探討,構建了新模型算法,并利用該算法對某含領先指標的銷售額進行預報。
　　 本文的主要研究工作分兩部分:
　　 一、對銷售

2、額進行ARMA模型和傳遞函數(shù)模型建模,分別利用銷售額及領先指標和銷售額之間的動態(tài)關系對銷售額進行預報。并對預報精度進行了比較和分析。
　　 二、在傳遞函數(shù)建模過程中引入了異常值檢測。通過對銷售額和領先指標序列分別進行異常值分析處理后,并再次建立新的傳遞函數(shù)模型。通過分析預測平均誤差表明:若輸出序列(銷售額)異常是由輸入序列的異常引起的,經(jīng)過異常值處理后預測精度變化不大；若輸出異常(銷售額)不是由輸入序列(領先指標)引起的情況,經(jīng)