证券收益率分布尾部比较分析

发布时间：2020-04-28 00:05

【摘要】： 证券收益率分布尾部的研究一直是一个热点问题。传统的证券收益率是假设服从正态分布,而在实际的金融数据测量当中,我们发现收益率并不服从正态分布,而是比正态峰度更高,尾部更厚的一种分布,即是我们所说的尖峰厚尾分布。在分布的尾部上,涵盖了很多的信息,我们称之为风险。人们在进行投资的时候都希望能尽量减小风险,获得更高收益,因此对尾部的研究就有一定的实际意义。 本文的研究目的是通过经济统计学的方法,以上证综指收益率为样本,把目前学者主要研究的描述厚尾的分布做一下比较,找到一种能更好的拟合上证综指收益率的分布,从而对人们的风险投资有一定的帮助。本文以金融学理论为基础,主要研究的统计分布为正态分布、t分布、极值分布、广义极值分布、logistic分布,利用估计值画出了各个厚尾分布的分布图,将其与上证综指收益率相比较,并计算出了尾部的面积,得出的结论为logistic分布对上证综指收益率分布拟合的效果较好,但是从尾部来讲,广义极值分布拟合的效果较好。
【图文】：

检验样本分布的一种统计图形技术，它把被检验数据的实际分位数与所指定分布的理论分位数描绘在图形上。如果被检验的数据符合所指定的分布，代表样本数据的点就会落在一条直线上。如图1-1所示，理论分布为标准正态分布，可以看出被检验的样本数据相对正态分布来说具有厚尾特性。图1-1 基于正态分布假设下的Q-Q图

度的检验来完成。2.Q-Q图检验以上证综指收益率为样本数据的基于正态分布假设的QQ图如图3-1所示图3-1 正态分布假设下的Q-Q图由上图可以明显看出，上证指数对数收益的分布函数在收益和损失两端都具有厚尾特性。我们将上证指数1997年1月2日至2008年1月2日的对数收益率代入正态分布，，用极大似然法估计得到正态分布的参数为μ＝0.00074613，σ ＝0.0081。在matlab软件中，实现的正态分布概率密度与上证综指经验分布概率密度拟合的图形如图3-2所示：
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;F830.91

【引证文献】

相关博士学位论文 前1条

1 张福明;企业成长与生产率、盈利能力的动态关系研究[D];上海交通大学;2011年

相关硕士学位论文 前3条

1 孙楠楠;基于经验分布的LOOKBACK SPREAD股票价格指数期权定价研究[D];哈尔滨工业大学;2010年

2 肖盼杰;Tsallis统计分布及其在金融市场风险估计中的应用[D];武汉理工大学;2012年

3 王超;基于VaR模型的风险价值度量研究[D];山东财经大学;2013年

本文编号：2642810