در این مقاله انواع نقاط پرت نوساز، جمع پذیر، تغییر سطح و تغییر موقت در سری­های زمانی معرفی و اثر آن­ها در تعیین مدل، برآورد پارامترها و باقیمانده­های مدل مورد بررسی قرار گرفته است. در مطالعه­ای شبیه­سازی، مدل (1و1) GARCH را در نظر گرفته و آن را با هر یک از نقاط پرت در نقطه زمانی خاصی ادغام کرده، سپس به بررسی و مقایسه تاثیر هر نوع نقطه پرت روی این مدل پرداخته شده است. در نهایت باقیمانده­ها با حضور نقطه پرت و سری زمانی که از تفاضل باقیمانده­ها با حضور نقطه پرت و بدون آن­ها به دست می­آید، مورد بررسی قرار گرفته و تاثیرات آن­ها در نمودارها نشان داده شده است.

در این مقاله روشی برای استفاده از خروجی‌های کالمن فیلتر برای شناسایی تغییرات تأثیر گذار سری زمانی ارائه شده است. از آن‌جا که الگوریتم کالمن فیلتر برای تحلیل مدل‌های فضای حالت به کار می‌رود که مدل‌های خطی ARMA را پوشش می‌دهد، استفاده از این روش می‌تواند برای شناسایی تغییرات از جمله مقادیر پرت به کار رود. در این مقاله روش پیشنهاد شده برای شناسایی پنج تغییر: نقطه پرت جمع پذیر، تغییر سطح، تغییرات فصلی، تغییر دوره و شیب ناگهانی سری زمانی استفاده شده است. توانایی روش پیشنهادی در یافتن نقاط تأثیر گذار با استفاده شبیه‌سازی نشان داده شد. به عنوان یک مثال واقعی داده‌های ازدواج در کشور انگلیس مورد بررسی قرار گرفت.