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證券收益率分布尾部比較分析

發(fā)布時(shí)間:2020-04-28 00:05
【摘要】: 證券收益率分布尾部的研究一直是一個(gè)熱點(diǎn)問題。傳統(tǒng)的證券收益率是假設(shè)服從正態(tài)分布,而在實(shí)際的金融數(shù)據(jù)測量當(dāng)中,我們發(fā)現(xiàn)收益率并不服從正態(tài)分布,而是比正態(tài)峰度更高,尾部更厚的一種分布,即是我們所說的尖峰厚尾分布。在分布的尾部上,涵蓋了很多的信息,我們稱之為風(fēng)險(xiǎn)。人們?cè)谶M(jìn)行投資的時(shí)候都希望能盡量減小風(fēng)險(xiǎn),獲得更高收益,因此對(duì)尾部的研究就有一定的實(shí)際意義。 本文的研究目的是通過經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法,以上證綜指收益率為樣本,把目前學(xué)者主要研究的描述厚尾的分布做一下比較,找到一種能更好的擬合上證綜指收益率的分布,從而對(duì)人們的風(fēng)險(xiǎn)投資有一定的幫助。本文以金融學(xué)理論為基礎(chǔ),主要研究的統(tǒng)計(jì)分布為正態(tài)分布、t分布、極值分布、廣義極值分布、logistic分布,利用估計(jì)值畫出了各個(gè)厚尾分布的分布圖,將其與上證綜指收益率相比較,并計(jì)算出了尾部的面積,得出的結(jié)論為logistic分布對(duì)上證綜指收益率分布擬合的效果較好,但是從尾部來講,廣義極值分布擬合的效果較好。
【圖文】:

正態(tài)分布,分位數(shù),厚尾特性,所指


檢驗(yàn)樣本分布的一種統(tǒng)計(jì)圖形技術(shù),它把被檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的實(shí)際分位數(shù)與所指定分布的理論分位數(shù)描繪在圖形上。如果被檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)符合所指定的分布,代表樣本數(shù)據(jù)的點(diǎn)就會(huì)落在一條直線上。如圖1-1所示,理論分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,可以看出被檢驗(yàn)的樣本數(shù)據(jù)相對(duì)正態(tài)分布來說具有厚尾特性。圖1-1 基于正態(tài)分布假設(shè)下的Q-Q圖

正態(tài)分布,正態(tài)分布,上證指數(shù),厚尾特性


度的檢驗(yàn)來完成。2.Q-Q圖檢驗(yàn)以上證綜指收益率為樣本數(shù)據(jù)的基于正態(tài)分布假設(shè)的QQ圖如圖3-1所示圖3-1 正態(tài)分布假設(shè)下的Q-Q圖由上圖可以明顯看出,上證指數(shù)對(duì)數(shù)收益的分布函數(shù)在收益和損失兩端都具有厚尾特性。我們將上證指數(shù)1997年1月2日至2008年1月2日的對(duì)數(shù)收益率代入正態(tài)分布,,用極大似然法估計(jì)得到正態(tài)分布的參數(shù)為μ=0.00074613,σ =0.0081。在matlab軟件中,實(shí)現(xiàn)的正態(tài)分布概率密度與上證綜指經(jīng)驗(yàn)分布概率密度擬合的圖形如圖3-2所示:
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2008
【分類號(hào)】:F224;F830.91

【引證文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2642810

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