宋云飞, 程登辉, 岳一飞
金融市场研究. 2025, (3): 87-96.
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异常值检测在金融领域具有重要意义,它能够帮助识别市场中的极端风险事件,为风险管理提供支持。本文系统归纳总结了三类异常值检测的量化方法:基于统计指标的方法(如经典统计方法、极值理论)、基于规则的方法(如邻近方法、局部异常因子方法)以及机器学习方法(如孤立森林、单分类支持向量机等);并进一步探讨了异常值检测包括客户行为分析、反洗钱监测、风险事件预测、网络安全、市场行情监控以及交易对手意图分析等金融领域的应用场景,并建议需要谨慎选择合适的方法以应对数据不平衡、模型过拟合等问题。最后,本文提出未来异常值检测的算法研究方向,包括应用深度学习和强化学习等前沿技术进行异常值检测、开发适应市场动态变化的模型以及结合多种数据类型以提高检测准确性和效率。