【摘 要】
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金融市场上有大量的波动,这些波动可能与经济事件相关.本文采用了基于WTMM(wavelettransfermodulusmaxima）的multifractal形式来检测在高频时间序列下的异常点的存在和定位.我
【机 构】
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天津大学金融工程,天津,300072
【出 处】
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2005全国自动化新技术学术交流会
论文部分内容阅读
金融市场上有大量的波动,这些波动可能与经济事件相关.本文采用了基于WTMM(wavelettransfermodulusmaxima）的multifractal形式来检测在高频时间序列下的异常点的存在和定位.我们得到虽然日内高频金融数据和低频数据之间存在着很多统计特征的不同,但是小波的方法可以用于金融高频数据中的异常点的检测的结论.
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