【摘要】： 證券收益率分布尾部的研究一直是一個熱點問題。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。人們在進行投資的時候都希望能盡量減小風(fēng)險,獲得更高收益,因此對尾部的研究就有一定的實際意義。 本文的研究目的是通過經(jīng)濟統(tǒng)計學(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,從而對人們的風(fēng)險投資有一定的幫助。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,利用估計值畫出了各個厚尾分布的分布圖,將其與上證綜指收益率相比較,并計算出了尾部的面積,得出的結(jié)論為logistic分布對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】：

檢驗樣本分布的一種統(tǒng)計圖形技術(shù)，它把被檢驗數(shù)據(jù)的實際分位數(shù)與所指定分布的理論分位數(shù)描繪在圖形上。如果被檢驗的數(shù)據(jù)符合所指定的分布，代表樣本數(shù)據(jù)的點就會落在一條直線上。如圖1-1所示，理論分布為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，可以看出被檢驗的樣本數(shù)據(jù)相對正態(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

度的檢驗來完成。2.Q-Q圖檢驗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日的對數(shù)收益率代入正態(tài)分布，，用極大似然法估計得到正態(tài)分布的參數(shù)為μ＝0.00074613，σ ＝0.0081。在matlab軟件中，實現(xiàn)的正態(tài)分布概率密度與上證綜指經(jīng)驗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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：F224;F830.91

【引證文獻】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 張福明;企業(yè)成長與生產(chǎn)率、盈利能力的動態(tài)關(guān)系研究[D];上海交通大學(xué);2011年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 孫楠楠;基于經(jīng)驗分布的LOOKBACK SPREAD股票價格指數(shù)期權(quán)定價研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

2 肖盼杰;Tsallis統(tǒng)計分布及其在金融市場風(fēng)險估計中的應(yīng)用[D];武漢理工大學(xué);2012年

3 王超;基于VaR模型的風(fēng)險價值度量研究[D];山東財經(jīng)大學(xué);2013年

本文編號：2642810