[논문]시계열 이상치 탐지를 위한 개선된 반복적 절차

전치혁

doi:10.7232/jkiie.2012.38.1.017

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[국내논문] 시계열 이상치 탐지를 위한 개선된 반복적 절차
An Improved Iterative Procedure for Outlier Detection in Time Series 원문보기

대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.38 no.1, 2012년, pp.17 - 24

(포항공과대학교 산업경영공학과) , 전치혁 (포항공과대학교 산업경영공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

We address some potential problems with the existing procedures of outlier detection in time series. Also we propose modifications in estimating model parameters and outlier effects in order to reduce the number of tests and to increase the detection accuracy. Experiments with some artificial data sets show that the proposed procedure significantly reduces the number of tests and enhances the accuracy of estimated parameters as well as the detection power.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

Therefore, our proposal is to keep track of this residual standard error. If this error in Stage II increases to the value larger than that of Stage I, stops Stage II and use estimated model parameters corresponding to minimum residual standard error as the final model parameter.

참고문헌 (10)

Chang, I. (1982), Outliers in Time Series, Unpublished Ph.D. thesis, University of Wisconsin-Madison, Dept. of Statistic.
Charles, A. and Darne, O. (2005), Outliers and GARCH models in financial data, Economic Letters, 86, 347-352.

상세보기
Chen, C. and Liu, L.-M. (1993), Joint estimation of model parameters and outlier effects in time series, Journal of the American Statistical Association, 88, 284-297.

상세보기
Fox, A. J. (1972), Outliers in time series, Journal of the Royal Statistical Society, Ser. B, 34, 350-363.
Franses, P. H. and Ghijsels, H. (1999), Additive Outliers, GARCH and Forecasting Volatility, International Journal of Forecasting, 15, 1-9.

상세보기
Galeano, P., Pena, D., and Tsay, R. (2006), Outlier detection in multivariate time series by projection pursuit, Journal of the American Statistical Association, 101, 654-669.

상세보기
Sanchez, M. J. and Pena, D. (2003), The identification of multiple outliers in ARIMA models, Communications in Statistics : Theory and Methods, 32, 1265-1287.
SCA (Scientific Computing Associates) (1994), The SCA statistical system reference manual, version 4.3. Oak Brook, SCA.
Tsay, R. S. (1988), Outliers, level shifts, and variance changes in time series, Journal of Forecasting, 7, 1-20.

상세보기
Wei, W. W. S. (2006), Time Series Analysis : Univariate and Multivariate Methods, second ed. New York, Addison-Wesley.

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