论文研究 顺序正态分数及其在财务数据分析中的应用

用于分析经济数据的统计方法需要及时，准确且易于计算。 为此，通常会采用参数模型，但是参数模型最多是近似的，并且往往缺乏很好的拟合度，因为分布的尾部集中了许多有趣的数据。 因此，非参数方法已被广泛研究，以替代参数模型的紧缩假设。 本文研究了使用序列正态分数（SNS）将未知分布的时间序列数据转换为近似标准正态分布的时间序列数据。 特别要注意的是检测异常值（失控值），并应用后续分析方法，例如CUSUM和指数加权移动平均值（EWMA）方案。 给出了两个股市数据示例以供说明。