GARCH模型的估计检验及异常点挖掘的中期报告本文从GARCH模型的估计和检验以及异常点挖掘两个方面进行了中期报告。首先，对于GARCH模型的估计和检验，我们先对数据进行了平稳性检验，发现时间序列数据并不平稳，需要进行差分处理。在差分后的数据上，我们首先尝试了ARIMA模型的拟合，但结果并不理想，最终选择了GARCH模型进行拟合。在GARCH模型的参数估计中，我们采用了极大似然估计法进行参数估计，并进行了模型的诊断检验。在检验过程中，我们发现模型残差存在异方差性，需要进行GARCH模型的拟合。在拟合完GARCH模型之后，我们进行了残差的自相关图、偏自相关图和Q-Q图的分析，发现残差已基本符合正态分布且不存在自相关，表明GARCH模型的拟合较为成功。其次，对于异常点的挖掘，我们采用了残差序列的检测方法。首先，我们计算了模型残差的标准差和平均值，以此为基础设置了异常点的阈值。然后，我们利用希尔伯特-黄变换对残差序列进行了分解，得到了其不同频带的成分，利用不同频率的成分计算出了异常点的数量。最终，我们将得到的异常点与原始数据和预测数据进行了对比，发现异常点主要分布在周期性较强的时段，其中一些为真实的异常点，但也存在一些虚假异常点。综上，我们采用了GARCH模型对时间序列数据进行了拟合和检验，并尝试了残差序列的异常点挖掘方法。在接下来的研究中，我们将进一步探索时间序列数据的特征，并进一步优化模型和异常点挖掘算法，以提高模型的拟合精度和异常点检测效果。