在金融市场的分析研究中，股价异常情况的存在可能会干扰对市场真实状况的判断，因此掌握剔除股价异常的方法以及了解其对市场分析的意义十分重要。
要剔除股价异常情况，有多种方法可供选择。统计分析法是较为常用的一种。通过计算股价的均值、标准差等统计指标，设定一个合理的范围，超出该范围的股价可视为异常。例如，若股价的波动超过均值正负三倍标准差，就可能存在异常。这种方法基于数据的统计特征，能较为客观地识别出偏离正常波动的股价。
时间序列分析法也很有效。它是根据股价随时间变化的规律来判断异常。通过建立时间序列模型，如ARIMA模型，预测股价的正常走势。当实际股价与模型预测值偏差较大时，可认为该股价存在异常。此方法考虑了股价的时间趋势和周期性，能更准确地捕捉到异常波动。
另外，基本面分析法从公司的财务状况、行业发展等基本面因素出发。如果公司的基本面没有发生重大变化，但股价却出现大幅波动，那么这种波动可能是异常的。比如，公司的盈利水平稳定，行业环境也没有明显改变，然而股价却突然大幅上涨或下跌，就需要进一步分析是否存在异常。
剔除股价异常情况对市场分析具有重要意义。从市场趋势判断角度来看，异常股价可能会使市场趋势出现假象。剔除异常后，能更清晰地看到市场的真实走势，有助于投资者做出更准确的投资决策。例如，在牛市中，个别股票的异常暴跌可能会让投资者误以为市场即将反转，但剔除这些异常后，就能更坚定地把握牛市的大趋势。
从风险评估方面考虑，异常股价会影响对市场风险的准确度量。异常波动可能会使风险指标如波动率等出现偏差。剔除异常后，能更合理地评估市场风险，为投资者制定更有效的风险管理策略提供依据。
下面通过表格对比不同方法的特点：
方法 优点 缺点 统计分析法 客观，基于数据统计特征 可能忽略股价的时间趋势和基本面因素 时间序列分析法 考虑时间趋势和周期性，预测较准确 模型建立复杂，对数据要求高 基本面分析法 结合公司实际情况，能找到异常根源 基本面信息获取和分析难度较大总之，剔除股价异常情况是金融市场分析中不可或缺的环节，它能帮助我们更准确地认识市场，做出更合理的投资决策。