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1、天津大學(xué)碩士學(xué)位論文用L矩方法擬合次指數(shù)分布計算股指在險價值姓名:高峰申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):應(yīng)用數(shù)學(xué)指導(dǎo)教師:史道濟(jì)2002.1.1ABSTRACTFinancialthneseriessuchasstockindexreturns,areofheavytailsAndsuchdatasetsarepoorlydescriptedbyaNormaldistribution,butpossiblycanbedonesobytheclas
2、sSofsubexponentialdistributionsAsanimportantclassofheavy—taileddistributions,subexponentialdistributionsCaDcharacterizetheskewnessandheavytails,SOtheyhavenowreceivedgreatattentioninfinanceSupposethatX,%areiidwithdfFDenot
3、ethepartialSUInofx1,,x。by又=Xlx。andtheirmaximumbyMn=max(Xl,,x。)TheintuitivecharacterisationofsubexponentialityiS:foralln≥2,P(S。x)~JD(%X)ThisimpliesthatthetailofthedftailofthedfofthemaximumMsofheavy—taileddistributionsz—00
4、ofthesumSnismainlydeterminedbytheThisisexactlyoneoftheintuitivenotionsIntheheavy—tailedcase,someoftheunderlyingdistributionsfailtohavetheexponentailmomentsrequiredforthestandardalgorithmsforthelight—tailedcaseThealternat
5、iveapproachcanturntoL。momentswhichareexpectationsofcertainlinearcombinationsoforderstatisticsL—momentscanbedefinedforanyrandomvariablewhosemeanexistsandformthebasisofaunifonlstatisticalinforencetheorywhichcoversthesummar
6、izationanddescriptionofthetheoreticalprobabilitydistributionsorobserveddatasamples,estimationofparametersandquantilesofprobabilitydistributions,andhypothesistestsforprobabilitydistributionsComparedwithconventionalmoments
7、,themainadvantageofL—momentsisthatL—momentsaremorerobusttooutliersinthedataThispapergivesthenecessarybackground,basicpropertiesandsomeessen。cialtheoreticalresultsonboththeclassSofsubexponentialdistributionsandthetheoryof
8、LmomentsByusingthemethodofLmoments,severalsubexponentia]distributions,includingthet,Log—normal,andWeibull,arefittedtostockindexreturnsfromShanghaiStockConsequently,theestimationofValue—at—Riskforthestockindexreturnsaredi
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