时间序列的异常点诊断方法

时间序列是指按照时间先后顺序排列的各个观测记录的有序集合,广泛存在于商业、经济、工程、社会科学和医学等领域.随着时间的推移,时间序列通常包含大量的信息,是建模和预测的主要依据.对时间序列进行分析,可以揭示事物运动、变化和发展的内在规律,对于人们正确认识事物并据此做出科学决策具有重要的现实意义.但在分析时间序列时,经常会发现一些特殊的数据或者数据段,它们的波动与数据集中其他数据的波动有着显著的不同,这种极少出现的数据点或者数据段就称为异常点.Box等(1994)[1]指出异常点对时间序列的模型识别、参数估计、诊断检验乃至预测都有重要的影响.自1972年A.J-Fox在时间序列中首次定义异常点以来,国内外已有大量相关的研究文献[2-7].若序列中含有异常点,就会使传统的建模、估计及检验方法陷入困境,从而给不出准确的预测和控制.因此,近年来关于时间序列中的异常点诊断问题受到统计学界的重视.