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尖峰厚尾_股票收益为什么是尖峰

最佳答案:金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的,标准正态分布的偏度为0,峰度为3,通常做实证分析时,会假设金更多关于尖峰厚尾的问题>>楼上徐总@徐瑞龙的回答从实际层面分析了这个问题。这里从理论方面做些探讨。所谓的尖峰和厚尾。

讨论尖峰厚尾的时候,假定了相同的方差。题主想象的尖峰薄尾的分布方差肯定比原来小。说起来描述一个分布尖峰厚尾双语例句1. 研究结果表明,变化的网络密度和股价波动状况权重系数,不影响股票收益率分布的非正态、尖峰厚尾和收益率波动聚集等特征;投资者集簇规模及股票绝对收益率。

涨跌幅在一个标准差范围内的数据占比远远超出了正态分布的概率密度,达到了77%,这就是所谓“尖峰”;而在四个标准差之外的数据占比也高于正态分布,此之谓“肥尾”。交易者该如何应对外汇收益率实际分布且有尖峰厚尾偏倚的特性,传统的正态分布不足以描述这一性质,而本文提出的非对称Laplace分布能够很好地拟合这一性质。非对称Laplace分布只有2个待估参数且。

通过实证分析和市场观察,指数(对数)收益率时间序列会呈尖峰厚尾的特征(其他三个特征:有偏、波动集聚和杠杆效应)。比照标准正态分布,收益率在概率密度分布的均值位置聚集(峰度更高),以上公式计算的是kutosis excess,大于0即为高峰度,也就是尖峰厚尾。尖峰厚尾是相比较标准正态分布来说的,标准正态分布的偏度为0,峰度为3,我们通常做实证分析时。

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