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Plenary Lecture 12 Outlier Detection for Level Change (LC) in GARCH(1,1) Processes

机译：全体会议第十二讲GARCH（1,1）过程中电平变化（LC）的异常检测

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摘要

This study describes outlier detection in time series data for the outlier of level change (LC) type. The main objective is to derive a test statistic for detecting LC in GARCH(1,1) processes. Subsequently a procedure for testing the presence of outliers using the statistics was developed. In the derivation of the statistics, the method applied was based on an analogy of GARCH( 1,1) as being equivalent to ARMA( 1,1) for the residuals . Because of the difficulty in determining the sampling distributions of the outlier detection statistics, critical regions were estimated through simulations. The performance of the outlier detection was evaluated based on the outlier test criteria using simulations. Results on the power of correctly detecting the outlier was reported. The developed outlier detection procedure was applied for testing the presence of LC outliers in the daily observations of the Kuala Lumpur Composite Index (KLCI), the Index of Consumer Product (ICP), and the Index of Industrial Product (IIP) for the period 1990 to 2005. Over the period, the results indicate that LC outlier occurred in year 1998.
机译：这项研究描述了时间序列数据中离群变化（LC）类型离群值的离群检测。主要目的是导出用于检测GARCH（1,1）进程中LC的测试统计量。随后，开发了一种使用统计数据测试异常值是否存在的程序。在统计的推导中，所应用的方法是基于GARCH（1,1）的类推，该残差等于ARMA（1,1）。由于难以确定异常值检测统计信息的采样分布，因此通过模拟估算了关键区域。基于离群测试标准，使用模拟评估离群检测的性能。报告了正确检测异常值的能力的结果。在1990年期间的吉隆坡综合指数（KLCI），消费品指数（ICP）和工业品指数（IIP）的日常观察中，使用发达的离群值检测程序来测试LC离群值的存在。到2005年。在此期间，结果表明LC离群值发生在1998年。

著录项

  • 来源
  • 会议地点 Cambridge MA(US);Cambridge MA(US)
  • 作者

    Azami Zaharim;

  • 作者单位

    Head Centre for Engineering Education ResearchrnFaculty of Engineering and Built EnvironmentrnHead for Renewable Energy Resources and Social Impact Research GrouprnSolar Energy Research Institute (SERI)rnUniversiti Kebangsaan Malaysiarn43600 UKM, Bangi, SelangorrnMalaysia;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用数学;
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