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STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE
2012年
12期
27-31
,共5页
非对称拉普拉斯分布%股指收益率%尖峰%厚尾
非對稱拉普拉斯分佈%股指收益率%尖峰%厚尾
비대칭랍보랍사분포%고지수익솔%첨봉%후미
应用非对称拉普拉斯分布拟合沪深两市股指日、周收益率数据.研究结果表明:非对称拉普拉斯分布能够比正态分布更好地反映两市股指的日、周收益率数据的尖峰、厚尾、偏态特征.由于非对称拉普拉斯分布有显性的表达式,便于开展参数估计和数字特征的计算,因此对于股指期货投资者而言,在计算股指收益率的VaR、CVaR进行风险测量时,采用非对称拉普拉斯分布将是较好的选择.
應用非對稱拉普拉斯分佈擬閤滬深兩市股指日、週收益率數據.研究結果錶明:非對稱拉普拉斯分佈能夠比正態分佈更好地反映兩市股指的日、週收益率數據的尖峰、厚尾、偏態特徵.由于非對稱拉普拉斯分佈有顯性的錶達式,便于開展參數估計和數字特徵的計算,因此對于股指期貨投資者而言,在計算股指收益率的VaR、CVaR進行風險測量時,採用非對稱拉普拉斯分佈將是較好的選擇.
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