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实验研究中数据的异常值处理与分析在实验研究中，数据就如同我们探索未知世界的线索，而异常值则像是这些线索中突然出现的岔路，可能会引导我们走向错误的方向，也可能隐藏着未曾被发现的重要信息。
正确地处理和分析异常值，对于得出准确、可靠的研究结论至关重要。
首先，我们需要明确什么是异常值。
简单来说，异常值就是与数据集中的其他数据明显不同的数据点。
这些数据点可能过大或过小，偏离了数据的总体趋势。
但要注意的是，仅仅因为某个数据点看起来与众不同，并不一定意味着它就是异常值。
有时候，这种看似异常的数据可能反映了真实存在的特殊情况或新的现象。
那么，异常值是如何产生的呢？这可能有多种原因。
实验中的测量误差是常见的因素之一。
比如，仪器的精度不够、测量方法不正确或者实验环境的干扰，都可能导致数据出现偏差。
此外，样本的选择偏差也可能引入异常值。
如果样本没有很好地代表总体，某些极端的个体可能被纳入数据集中。
还有，实验过程中的突发事件，如实验对象的突发疾病、设备故障等，也可能导致异常数据的产生。
既然知道了异常值的产生原因，接下来我们就要探讨如何检测异常值。
有多种方法可以帮助我们发现这些“与众不同”的数据点。
一种常用的方法是基于统计学的原则。
例如，我们可以计算数据的均值和标准差。
如果某个数据点与均值的差距超过了一定倍数的标准差，那么它就可能被视为异常值。
还有箱线图法，通过观察数据在箱线图中的位置来判断是否为异常值。
处于箱线图上下边缘之外的数据点往往被认为是异常的。
除了这些基于统计学的方法，我们还可以从数据的分布形态来直观地判断是否存在异常值。
如果数据的分布呈现出明显的不对称或者有孤立的数据点远离主体分布，那么很可能存在异常值。
然而，检测到异常值只是第一步，更重要的是如何处理它们。
处理异常值的方法大致可以分为三类：保留、删除和修正。
保留异常值是在有充分理由相信这些值是真实有效的情况下采取的策略。
比如，如果能够确定异常值是由于研究对象的特殊性质或者罕见但真实的情况导致的，那么保留它们可以为研究提供更全面的信息。
如何应对实验数据分析中的异常值与离群点在实验数据分析中，异常值与离群点是常见的问题，它们可能会对数据的准确性和可靠性产生负面影响。
因此，对于这些异常值与离群点的处理是非常重要的。
本文将探讨如何应对实验数据分析中的异常值与离群点，帮助读者更好地理解和处理这些问题。
1. 什么是异常值与离群点在开始讨论异常值与离群点的处理方法之前，我们首先需要明确什么是异常值与离群点。
异常值是指与其他观测值明显不同的数据点，它们可能是由于测量误差、数据录入错误或者实验条件变化等原因导致的。
离群点则是指与大部分观测值相距较远的数据点，它们可能是由于实验中的特殊情况或者异常事件引起的。
2. 异常值与离群点的影响异常值与离群点对数据分析的影响是不可忽视的。
首先，它们可能会导致数据的偏差，从而影响到对实验结果的准确性和可靠性的判断。
其次，异常值与离群点也可能会对统计模型的建立和参数估计产生不良影响，从而影响到对数据的解释和预测能力。
3. 如何检测异常值与离群点在处理异常值与离群点之前，我们需要先进行检测。
常见的异常值与离群点检测方法包括：3.1 统计方法：通过计算数据的均值、方差、标准差等统计指标，可以判断是否存在异常值与离群点。
例如，可以使用箱线图、Z分数、T分布等方法来检测异常值与离群点。
3.2 可视化方法：通过绘制散点图、直方图、密度图等图形，可以直观地观察数据的分布情况，进而判断是否存在异常值与离群点。
3.3 基于模型的方法：通过建立合适的统计模型，可以对数据进行拟合和预测，从而判断是否存在异常值与离群点。
例如，可以使用回归模型、聚类模型等方法来检测异常值与离群点。
4. 如何处理异常值与离群点一旦检测到异常值与离群点，我们需要对其进行处理。
常见的处理方法包括：4.1 删除：对于明显的异常值与离群点，可以选择直接删除。
然而，删除数据可能会导致样本量的减少，从而影响到数据的分析结果。
因此，在删除之前需要仔细考虑。
4.2 替换：对于不明显的异常值与离群点，可以选择用其他合理的数值进行替换。
浅谈统计检验实训过程中遇到的问题在统计检验实训过程中，我遇到了一些问题。
首先，我发现了一些数据缺失的情况。
在进行统计分析之前，需要准备完整的数据集。
然而，由于种种原因，一些数据可能丢失或没有记录。
这给我的统计分析带来了困扰，因为缺失的数据可能会导致分析结果的不准确性。
解决这个问题的一种方法是使用填充方法，如平均值填充或插值法，来估计缺失数据。
其次，我还遇到了数据异常值的问题。
异常值是指与其他观测值相比明显偏离的数据点。
这些异常值可能会影响统计检验的结果。
为了解决这个问题，我采取了一些方法来识别和处理异常值。
一种常用的方法是使用箱线图来检测异常值，并根据一定的判定规则来判断是否将其删除或修正。
此外，我还遇到了样本量不足的问题。
在进行统计检验时，通常需要足够的样本量来获得可靠的统计结果。
然而，在实际操作中，由于种种限制，可能无法获得足够的样本量。
这给统计分析带来了挑战，因为样本量不足可能导致统计检验的结果不可靠。
为了解决这个问题，我采取了一些方法，如使用模拟数据或假设检验的精确方法，来增加统计的可靠性。
最后，我还遇到了结果解释的问题。
统计检验只是提供了一个数值或显著性水平，如p值，来描述实验结果是否具有统计学意义。
然而，如何解释这些结果并将其与实际问题联系起来，是一个更加深入的问题。
在实训过程中，我学习了如何对统计结果进行解释，并将其与原始问题的背景和目标联系起来，以提供有关统计分析结果的实用建议。
总结起来，在进行统计检验实训过程中，我遇到了数据缺失、异常值、样本量不足和结果解释等问题。
通过采取适当的方法和技术，我努力解决这些问题，以获得可靠和实用的统计分析结果。
实验结果的异常值与偏离度分析实验结果的异常值一直是科学研究者和实验室技术人员关注的焦点之一。
异常值的存在可能会导致数据分析的不准确性，进而影响科学研究的可靠性和推广性。
因此，对实验结果的异常值进行分析和处理是十分必要的。
一、异常值的定义和分类异常值是指在一组数据中与其他数据明显不符的观测值。
对于实验结果而言，异常值通常可以分为两类：正常异常和特殊异常。
正常异常是指在一定范围内出现的一些偏离正常分布的观测值，可能是由于随机误差或系统性因素引起的。
这些异常值对于整体数据的分析结果影响较小，可以接受或进行适当的调整。
特殊异常是指与正常分布存在明显差异的观测值，可能是由于实验操作错误、设备故障或其他外界干扰引起的。
这些异常值对于整体数据的分析结果影响较大，需要进行深入研究和处理。
二、异常值的分析方法1. 箱线图法箱线图是一种常用的探测异常值的方法。
它通过绘制数据的最大值、最小值、中位数和上下四分位数，以箱子的形式展示数据的分布情况。
通过观察箱线图可以发现是否存在异常值。
2. Grubbs检验法Grubbs检验法是一种基于统计学原理的异常值检测方法。
它通过计算观测值与平均值之间的差异，判断是否存在明显的异常值。
该方法可用于检测单个异常值或多个异常值。
3. 3σ原则3σ原则是一种常用的异常值判断方法。
它基于正态分布的假设，认为大部分数据会分布在平均值附近，并通过计算数据与平均值的偏离程度，判断是否存在异常值。
3σ原则一般认为，偏离平均值3倍标准差之外的数据可以被视为异常值。
三、异常值的处理方法针对异常值的处理方法因实际情况而异，需要根据具体实验和研究目的进行权衡和选择。
常见的处理方法包括：1. 删除异常值当异常值对整体数据的影响较大且无法排除干扰因素时，可以考虑删除异常值。
但删除异常值需要慎重，应充分考虑异常值的产生原因，避免因删除影响数据的真实性和完整性。
2. 替换异常值当异常值不是由于实验操作错误或设备故障引起时，可以考虑将其替换为合理的数值。
大学论文中如何处理实验结果的异常值实验结果中的异常值在大学论文中是一个非常重要的问题，正确处理异常值可以确保研究的准确性和可靠性。
本文将介绍在大学论文中如何处理实验结果的异常值，并提出一些应对策略。
一、异常值的定义和特征异常值是指与大多数数据点存在显著差异，且可能对整体数据分析产生影响的数据点。
异常值常常具有以下特征：1）与其他数据点相比具有较大的偏离程度；2）无法通过已有理论解释；3）可能会对统计分析产生显著影响。
二、异常值的来源异常值可以由多种因素引起，包括测量误差、实验设备故障、数据录入错误等。
在大学论文中，我们需要认真排除人为因素引起的错误，并对异常值进行合理的处理。
三、异常值的处理策略1. 数据可视化与观察在处理异常值之前，我们应该首先对实验结果进行数据可视化并进行观察。
通过绘制散点图、频率分布直方图等图形，可以直观地观察到是否存在异常值。
如果发现了异常值，我们可以仔细检查实验过程和数据收集过程，确认是否存在数据录入错误或实验操作失误。
2. 判断标准与剔除对于确定的异常值，我们可以根据自己的研究进行判断。
通常情况下，如果异常值由于实验操作失误或数据录入错误引起，且显著影响到整体结果，我们可以选择将其剔除。
但是需要注意的是，应当在论文中明确指出剔除的异常值数量和理由。
3. 数据修正与替代在某些情况下，我们可以通过一些方法对异常值进行修正或替代，以保持实验结果的准确性。
常见的修正方法包括使用均值、中位数等代替异常值，或者通过外推内插等方法进行数据修正。
需要注意的是，修正后的数据应当在论文中明确说明，并加以合理的解释。
4. 敏感性分析与讨论在处理异常值后，我们应当重新进行数据分析，并进行敏感性分析。
敏感性分析可以通过对比处理前后的结果，评估异常值处理对最终结论的影响。
如果处理异常值后的结果与处理前差异较大，我们需要对异常值的处理方法进行详细讨论，并解释为什么选择了特定的处理策略。
5. 模型建立与分析在某些情况下，异常值可能是真实存在的，无法简单剔除或修正。
第二届中国统计学年会分组报告（分会场）时间：10 月26 日地点：浙江工商大学下沙校区 A 教学楼分会场1——经济统计理论与方法专题（A）主持与评论人：赵彦云中国人民大学教授8：30～8：50傅德印兰州商学院多元统计分析方法检验体系的构建8：50～9：10李锐、向书坚中南财经政法大学信息学院统计学系基于非平稳的长记忆性检验理论及实证分析9：10～9：30刘洪、黄燕中南财经政法大学信息学院基于经典计量模型的统计数据质量评估方法9：30～9：50陈光慧、刘建平暨南大学经济学院统计学系基于卡尔曼滤波估计的连续性抽样调查研究主持与评论人：王仁曾华南理工大学教授9：50～10：10王斌会暨南大学经济学院统计系西格玛水平与不合格品率的关系研究10：10～10：25 茶歇10：25～10：45李晓玉、常宁上海财经大学统计学系上海市消费者信心指数编制研究10：45～11：05高艳云山西财经大学统计学院计算机价格指数的编制——基于hedonic 模型的研究主持与评论人：杨仲山东北财经大学教授11：05～11：25许永洪厦门大学经济学院计划统计系基于中国城市统计数据的CPI 偏差估计11：25～11：45孙宪华、张臣曦天津财经大学统计学院房屋特征的质量效应及其对房地产价格指数的影响——基于Hedonic 模型和Chow 检验的整合分析11：45～12：05叶瑞铃、郭晋源、谢邦昌、苏志雄台湾辅仁大学统计信息学系致理技术学院会计信息系资料采矿的未来趋势1 2：05～13：30 午餐主持与评论人：王力宾云南财经大学教授13：30～13：50张勇国家统计局统计教育中心将MPPS 抽样设计引入统计教学的思考13：50～14：10于忠义天津财经大学统计学院简明统计学术史纲要14：10～14：30张鸣芳、潘索贤上海财经大学统计学系中国主要价格指数季节变动模式测定研究主持与评论人：王艳明山东工商学院教授14：30～14：50柯蓉上海海事大学经济管理学院基于马尔可夫决策多阶段库存控制策略研究14：50—15：05 茶歇15：05—15：25黄恒君兰州商学院统计学院整体偏态分布情况下平均数问题研究15：25—15：45侯瑜东北财经大学经济与社会发展研究院突发水污染事件损失评估指标及估算方法分会场2——数理统计理论与方法专题G主持与评论人：许鹏湖南大学教授8：30～8：50蒋翠侠、许启发、张世英山东工商学院数学与信息科学学院多元条件Copula-GARCD-JSU 模型及应用8：50～9：10Miao-Hsiang Lin；Yu-Tai Hsieh Institute of Statistical Science Academia Sinica；NationalTaiwan Univeristy of Science and TechnologyExtendedFour-Parameter Beta-Binomial Model as a Mental Testing Mode9：10～9：30朱建平、靳刘蕊厦门大学计划统计系基于模型参数基展开的函数回归及其应用9：30～9：50吴继英、赵喜仓江苏大学统计系偏离-份额分析法空间模型及其应用主持与评论人：杨益民（南京财经大学教授）9：50～10：10邹幼涵、刘国传、陈瑞照、黄登源Department of Statistics and Information Science Fu JenCatholic University；Graduate Institute of Applied Statistics Fu Jen Catholic University；GraduateInstitute of Applied Statistics Fu Jen Catholic University多变量线性回归模型建构程序之研究10：10～10：25 茶歇10：25～10：45赵进文东北财经大学统计学院，中国人民大学应用统计科学研究中心异常值点对单位根检验的致命影响10：45～11：05喻开志、邹红西南财经大学统计学院西南财经大学消费经济研究所随机系数整值滑动过程主持与评论人：房祥忠（北京大学教授）11：05～11：25朱建平、方匡南厦门大学经济学院计划统计系有序秩聚类及对地震活跃期的分析11：25～11：45Sean Kuo Department of Statistics National Chengchi UniversityMulti-spectra CWT-based algorithm MCWT inmass spectra for peak extraction11：45～12：05Cheyu Hung College of Statistics Capital University of Economics and Business StatSoftHoldings Inc. Taiwan BranchPredictive Analysis for Quality Control1 2：05～13：30 午餐主持与评论人：郑明复旦大学教授13：30～13：50雷钦礼暨南大学经济学院统计学系非线性协和模型：理论与方法13：50～14：10顾蓓青、王蓉华上海师范大学数理信息学院威布尔分布场合步加试验和步降试验的效率比较分析14：10～14：30王蓉华、袁芳、雷平、徐晓岭上海师范大学数理信息学院，上海对外贸易学院商务信息学院指数分布串—并联混合系统产品的统计分析主持与评论人：朱建平厦门大学教授14：30～14：50吴鉴洪浙江工商大学统计与数学学院面板数据模型的诊断检验问题的研究14：50—15：05 茶歇15：05—15：25Ren-Dao Ye Tie-Feng Ma Song-Gui Wang 杭州电子科技大学财经学院Generalized inferences on the common mean of several inverse gaussian population15：25—15：45郭宝才浙江工商大学统计与数学学院一种带警戒限的均值图15：45—16：05王大荣、张忠占北京工业大学应用数理学院Simultaneous Variable Selection for Heteroscedastic Regression Models分会场3——国民经济核算B主持与评论人：李宝瑜山西财经大学教授8：30～8：50杨灿厦门大学计划统计系关于服务业统计若干问题的探讨8：50～9：10朱启贵上海交通大学安泰经济与管理学院我国国民经济核算体系改革与发展30 年9：10～9：30王永瑜兰州商学院统计学院资源租金核算理论与方法研究9：30～9：50尚红云、蒋萍东北财经大学统计学院能源消耗的双极分解模型及其在中国的应用主持与评论人：凌亢南京人口管理干部学院教授9：50～10：10魏瑾瑞、孙秋碧福州大学管理学院统计系资本服务及其测量——关于SNA2008 修订版的一个议题10：10～10：25 茶歇10：25～10：45刘丹丹东北财经大学经济与社会发展研究院未观测经济影响了中国经济增长吗10：45～11：05卢宁、李国平西安交通大学经济与金融学院基于EKC 框架的社会资本水平对环境质量的影响研究——来自中国1995-2006 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数据分析中的异常值检测与处理数据分析在各行各业都起到了重要的作用，但在数据分析过程中，异常值的存在可能会影响结果的准确性和可靠性。
因此，异常值的检测与处理成为了数据分析中一个至关重要的环节。
本文将介绍数据分析中异常值的概念、检测方法以及处理策略。
一、异常值的概念异常值（Outlier）是指在样本中与其他观测值有明显差异的观测值。
这些差异可能由于测量误差、实验错误或者真实偏离所带来。
异常值的存在对数据分析结果有着重要的影响，可能导致统计模型偏离真实情况，因此需要进行异常值的检测与处理。
二、异常值的检测方法在数据分析中，常用的异常值检测方法包括以下几种：1. 基于统计学方法的异常值检测统计学方法主要依靠数据的基本统计特征来判断是否存在异常值。
常见的统计学方法包括3σ原则、箱线图、Z-score等。
2. 基于机器学习方法的异常值检测机器学习方法通过建立合适的模型来检测异常值。
常见的机器学习方法包括聚类、离群点分析（Outlier Detection）、孤立森林（Isolation Forest）等。
3. 基于距离度量的异常值检测距离度量方法通过计算样本之间的距离来判断是否存在异常值。
常见的距离度量方法包括KNN（K-Nearest Neighbors）算法、LOF （Local Outlier Factor）算法等。
三、异常值的处理策略在检测到异常值后，需要根据具体情况进行相应的处理。
以下是几种常用的异常值处理策略：1. 删除异常值删除异常值是最常见的异常值处理策略之一。
当异常值对数据分析结果产生较大的影响且无法修正时，可以选择将其删除。
2. 替换异常值替换异常值是异常值处理中的常用策略之一。
可以通过使用均值、中位数或者插值等方法来替换异常值，使得异常值对结果的影响减小。
3. 分组处理将数据进行分组处理，对每个组的异常值采取相应的处理策略。
这样可以在不丢失数据的前提下，减少异常值对整体结果的影响。
4. 使用鲁棒统计方法鲁棒统计方法能够在存在异常值时仍然保持较好的性能。
数据处理中的异常值检测与处理方法引言：在数据处理的过程中，我们经常会遇到一些异常值，也称为离群点。
异常值的存在会对数据的分析和模型建立造成严重影响。
因此，正确检测和处理异常值至关重要。
本文将介绍一些常用的异常值检测与处理方法，帮助读者有效解决这个问题。
一、异常值的概念与影响异常值是指在数据集中与其它数据有显著差异的数值，它可能是数据录入错误、测量误差、或者是真实数据中的极端值。
异常值的存在会对统计分析和模型的准确性产生负面影响，可能导致偏误的估计结果、模型失真等问题。
二、常用的异常值检测方法1. 基于常识的方法基于常识的方法是最简单也是最直观的异常值检测方法。
通过对数据的观察和了解，我们可以判断某个数值是否合理。
然而，这种方法受主观因素的影响较大，结果容易出现误判。
2. 统计学方法统计学方法是一种基于数理统计理论的异常值检测方法。
常用的统计学方法包括标准差、百分位数等。
例如，通过计算数据的标准差，我们可以判断某个数值是否与整体数据分布相差较大。
3. 算法方法算法方法是通过构建模型或使用机器学习算法来进行异常值检测。
常用的算法方法有局部离群因子（LOF）、孤立森林（Isolation Forest）等。
这些方法可以自动识别离群点。
三、异常值处理方法1. 删除异常值最常见的处理异常值的方法是直接删除它们。
通过删除异常值，可以保证数据的准确性和完整性。
然而，这种方法可能损失掉一部分有价值的信息，导致数据量减少。
2. 替换异常值替换异常值是另一种常用的处理方法。
替换可以采用均值、中位数、众数等手段。
这样可以保持数据的总体分布特征，但也可能引入新的偏差。
3. 分析原因并处理对于异常值，我们还可以通过分析其产生原因来进行处理。
例如，异常值可能是由于数据录入错误引起的，我们可以尝试修正错误后再进行数据处理。
四、异常值检测与处理的实例举一个实例来说明异常值检测与处理的过程。
假设我们要处理一份销售数据，其中包含了一些异常值。
评估异常值的影响
评估异常值的影响，需要从以下几个方面考虑：
1.识别异常值：首先需要对数据进行探索性分析，通过绘制图表、计算统计
量等方法，找出可能的异常值。
2.分析异常值的原因：了解异常值产生的原因，有助于评估异常值的影响。
例如，异常值可能是由于测量错误、数据输入错误、极端个例等引起的。
3.考虑异常值对分析结果的影响：如果异常值对分析结果影响较大，则需要
处理异常值；如果异常值对分析结果影响较小，则可以考虑保留异常值。
4.使用假设检验等方法评估异常值的影响：可以使用假设检验等方法，检验
异常值是否对分析结果产生了显著影响。
5.可视化分析：通过绘制图表、散点图等方法，直观地展示异常值对分析结
果的影响。
总之，评估异常值的影响需要考虑多方面的因素，需要结合实际情况进行判断。
如果异常值对分析结果产生了较大影响，则需要进行处理；如果异常值对分析结果影响较小，则可以考虑保留异常值。
商业经济与管理2009年摘要：单位根检验是协整建模及误差修正分析的基础与前提。
单位根检验结果是否可信，直接影响后续的协整建模过程，从而影响变量之间长期的结构均衡关系，以及短期的误差修正机制。
事实上，单位根检验对样本异常值点十分敏感，从而容易导致检验结果的不稳定。
与现有大多文献中的模拟数据不同，本文以实例给出了这样一个强有力证据：即使是单个异常值点，也可以对单位根检验产生致命的攻击。
同时，比较了不同单位根检验方法对异常值点影响的敏感度。
最后，建议了一种诊断单位根检验强影响点的预识别方法。
关键词：单位根检验；协整建模；异常值点；强影响点；Cook 距离中图分类号：C8文献标识码：A文章编号：1000－2154（2009）01－0076－08一、引言协整理论是当代经济计量学发展中最具代表性的、具有里程碑意义的创新成果。
协整理论自Granger （1981）［1］，Engle and Granger （1987）［2］提出以来，已经成为世界各国经济学家分析经济变量之间结构均衡关系的标准方法。
尤其是以2003年Granger 与Engle 共同获得诺贝尔经济学奖为标志，早期提出的以线性为特征的线性协整理论已经基本趋于成熟，形成一整套标准的、甚至是固定的建模程序和步骤。
近十几年来，经济计量学家大多致力于拓展线性协整理论的研究，并将注意力转移到非线性协整理论、Panel Data 协整理论、拟协整理论、结构变动协整理论、协整P —T 分解技术、分形协整理论、季节协整理论、非参数协整理论、半参数协整理论等领域，并取得了极为丰富的、深刻的研究成果，更好地应用到国民经济结构分析与政策行为模拟和预测，有效地指导了经济和社会实践。
然而，也有一部分专家、学者致力于传统协整模型的稳健性研究，尤其关注异常值、均值漂移、方差革新扰动及方差结构变化等对协整建模的影响。
这是对传统协整理论的进一步完善和深化，同时也开辟了现代协整理论研究的新方向———协整诊断理论，它不仅涵盖传统的线性协整理论，而且也适用于上述现代协整理论。
这是一个亟待开发的领域，它是绚丽多姿的协整理论百花园中重要的一员。
事实上，尽管协整理论多姿多彩，有各种不同的分类，但它们之间有一个核心的联系纽带，这就是假设检验。
不同的协整模型可以有不同的参数（函数或泛函）估计，但它们是否合理，在多大程度上是合理的，归根结底要通过假设检验来判定。
这样，一旦假设检验的结果受到少数异常值的致命影响，也即在同一显著收稿日期：2008-10-23基金项目：国家自然科学基金项目（70873015；70473012）；教育部人文社会科学重点研究基地———中国人民大学应用统计科学研究中心重大项目（05jjd910153）；辽宁省高等学校优秀人才支持计划（辽教发［2006］124号）以及2008年度教育部回国人员科研启动金项目联合资助。
作者简介：赵进文（1964-），男，山西榆社人，东北财经大学统计学院特级教授，博士生导师，博士后合作导师，经济学博士（后），主要从事经济计量学、模型诊断、稳健建模、宏观经济政策分析、统计学、数学等方面研究。
异常值点对单位根检验的致命影响赵进文1,2（1.东北财经大学统计学院，大连116025；2.中国人民大学应用统计科学研究中心，北京100872）商业经济与管理JOURNAL OF BUSINESS ECONOMICS第1期总第207期2009年1月No.1Vol.207Jan.2009DOI:10.14134/33-1336/f.2009.01.001第1期赵进文：异常值点对单位根检验的致命影响77性水平下，这些少数异常值的存在与否，将直接决定是拒绝、还是接受原假设，这时，协整建模以及误差修正分析的结果将变得不再可信。
这类协整模型通常称为“伪协整模型”或“虚协整模型”，相应的误差修正模型则称为“伪误差修正模型”或“虚误差修正模型”。
这种能够左右假设检验结果的少数异常值点，我们称之为检验强影响点或点群（赵进文，1994a，1994b，2000）［3］［4］［5］。
在传统回归模型下研究检验强影响点的诊断方法、影响评价、信息识别、稳健处理方法等，已经积累了大量的学术文献。
例如，Cook and Weisberg（1982）［6］，Huber（1981）［7］，韦博成，鲁国斌，史建清（1991）［8］，赵进文（2000，2004）［5］［9］等等。
然而，在协整模型下研究检验强影响点的诊断方法、影响评价、信息识别、稳健处理方法等，则是最近十来年的事，并且，进展相当缓慢。
这主要是由于协整模型的结构和影响机理错综复杂，完全不同于传统的回归模型。
文献Perron and Vogelsang（1992）［10］比较早地研究了单变量单位根检验受均值水平漂移及异常值影响的情况。
Lucas（1995a，b）［11］［12］，Franses and Haldrup（1994）［13］指出，如果异常观测值以孤立异常点（AO）存在时，则拒绝单位根的检验将是有偏的，并且，AO异常点会严重影响实际的协整分析。
他们采用蒙特卡洛方法展现了Johansen协整检验的实际不足，这些不足明显超过那些没有异常值点的情况。
因此，在异常值点存在的情况下，使用标准临界值会导致虚假协整的检验结论。
为降低异常值点对单位根检验、协整检验的影响，Lucas（1997）［14］基于非高斯伪似然函数，建议了一种Johansen—型检验程序，比较有效。
Franses and Lucas（1998）［15］利用Johansen—型检验程序研究了协整分析中的异常值点探测问题，发展了一种新的基于异常值点稳健协整检验的诊断工具，该方法的一个重要特征是能够识别非典型事件出现的大致日期。
Lee and Strazicich（1999）［16］通过随机模拟方法研究了革新异常值点（IO）对协整检验的影响，估计了突变点的可能发生日期及可疑的检验拒绝问题。
Leybourne and Newbold（2000）［17］，Kim et al.（2000）［18］讨论了Dickey-Fuller型检验和PP检验的渐近分布受异常值点及样本容量的影响情况。
Harvey,D.I.,Leybourne,S.J.and Newbold,P.（2001）［19］研究了具有内生确定的水平变动下革新异常（IO）对单位根检验的影响问题。
此外，趋势结构变动点往往是异常值点，因而也会强烈地影响单位根检验与协整检验。
Perron （1989，1990，1993）［20］［21］［22］，Perron和Vogelsang（1992）［10］相继发展了结构变动点存在且时刻已知时的有效单位根检验方法。
这些检验允许变动发生在水平漂移、斜率，或者二者兼有的情况，甚至允许变动发生在AO类异常和IO类革新异常变动情形。
不过，Christiano（1992）［23］注意到，这些检验并不适合这样的情况：变动发生时刻的确定是由建模者对数据进行分析后而人为选定的。
因此，变动日期的确定对单位根检验与协整检验的影响问题仍然没有得到彻底解决。
近年来的研究发现，在模型中引入哑变量，可以有效地改善结构变动和异常值点对单位根检验与协整检验的影响，但这种方法同样也存在人为设定哑变量节点的问题。
我们指出，无论是统计建模，还是经济计量学建模，都会遇到异常值点的影响，但异常值点并不一定就是“坏”的观测值点。
在具体建模过程中，对它们的处理也不应是简单地一概剔除，而应具体问题具体分析，采取不同的应对办法。
有时，异常值点反而比正常观察值点更能带给建模者重要启示，它们能够提供经济运行机制的额外有用信息，并指出有价值的模型改进方向。
事实上，从大量的研究文献看出，在大多数情况下，异常值点的存在主要反映了我们所设定模型的某种局限性，该模型并未能真实而充分地反映模型变量的数据生成过程（DGP），从而产生了异常值点。
对于建模者来讲，我们应将关注点放在如何有效地诊断这些异常值点或点群，并建立稳健的统计与经济计量学模型。
与现有以随机模拟为主要手段研究单位根与协整检验诊断的文献不同，本文综合应用统计诊断的分—Cook距离、杠杆值、WK统计量等影响度量，预识别出了美国脂肪数据实例中的异常值点，尔后析工具——以此为基础，进一步进行了单位根检验。
分析表明，该实例给出了这样一个强有力证据：即使是单个异常值点，也可以对单位根检验产生致命的攻击。
基于此研究，我们首次建议了一种诊断单位根检验强影响点的预识别方法。
商业经济与管理2009年二、单位根检验的模型分析框架目前，ADF检验是一种得到普遍认可的单位根检验方法，由Fuller（1976）［24］,Dickey and Fuller（1979）［25］提出和发展。
它所依托的模型如下：△yt ＝Φyt－1＋p－1j＝1Σα*j△y t－j＋u t（1）相应的原假设和备择假设为：H0∶Φ＝0vs.H1∶Φ＜0该检验基于模型（1）下系数Φ的OLS估计所服从的t统计量。
若t统计量值小于相应的临界值，则拒绝原假设H0，认为序列y t是平稳的。
若H0成立，则序列y t有单位根，从而是非平稳的。
需要指出的是，该检验统计量并不非常t分布，而是服从一个非标准的极限分布，检验所用的临界值随样本容量及是否包含常数项、趋势项、哑变量等而有所变化，由随机模拟的方法获得，较早由文献Davidson and MacKinnon （1993）［26］，Fuller（1976）［24］给出，现在已经在计量经济学软件中得到普及。
此外，在本检验中，关于序列y t的滞后差分阶数的确定，非常值得关注，它直接影响单位根检验的结果。
通常，滞后差分阶数由模型选择准则（例如AIC准则、BIC准则、SC准则等）或序贯检验程序来确定。
为评价该检验的有效性，还需要进行一些残差分析。
用表示模型（1）下对应的残差序列，相应的标准化残差序列为：这里，，而。
为考察残差序列的自相关性，需要进行Portmanteau检验。
该检验所对应的原假设和备择假设为：对至少一个i=1，…，h成立。
这里，表示残差序列的自相关系数。
该对假设可以通过如下两个检验统计量Q h 和LB h来检验：和这里，。
若用表示由估计所得ARMA（p，q）模型获取的残差，则在原假设成立下，上述检验统计量渐近服从χ2（h－p－q）分布。
其次，还需要进行条件异方差检验，即进行ARCH-LM检验。
该检验依赖于拟合一个ARCH（q）模型，以获得估计残差：（2）对应的原假设和备择假设为：H0∶β1＝…＝βq＝0vs.H1∶β1≠0，或...，或βq≠0可以证明，在正态性假设下，LM检验统计量为回归模型（2）下判决系数R2与样本容量T的乘积：ARCH LM（q）＝TR2在无条件异方差的原假设H0成立下，该检验统计量渐近服从χ2（q）分布。
