计量视角下离群值识别法的研究综述与展望
摘 要：随着大数据时代的到来，样本数据的容量日趋增大且内容愈发复杂，对实证研究的准确性形成了巨大挑战，而计量领域内基于样本数据的离群值识别和处理会减少实证研究中的偏差，有效提升其研究的准确性。本文梳理和评述基于不同类型样本数据模型和估计的离群值识别法，继而提出未来研究的展望。
关键词：离群值；模型；估计；时间序列；面板数据
中图分类号：O212 文献标识码：A 文章编号：1673-260X（2023）07-0004-06
1 引言
目前，对离群值的识别和处理的课题一直备受学者们关注，这是因为离群值会大幅恶化基于模型和估计的实证结果，使其出现严重的偏差和错误的预测。（剩余13606字）