基于g-h分布的极值分布拟合新方法

Jiangang Wu (First Author)

    科研成果: 期刊稿件期刊论文

    摘要

    g-h分布是一种能对具有尖峰、厚尾、偏态特征的分布进行很好拟合的分布,还没有人将其专门用于分布尾部的局部拟合;同时g-h分布传统拟合方法是用分位数分别对其参数进行拟合的,这很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。文章首先提出了g-h分布的蒙特卡罗算法;然后利用它进行股票收益率的极端值进行拟合;最后和极值分布拟合方法进行了对比分析。实证表明,g-h分布的蒙特卡罗算法比极值理论更加方便、灵活和准确。
    源语言简体中文
    页(从-至)9-13
    期刊统计与决策
    8
    出版状态已出版 - 2011

    关键词

    • 分布拟合; G-H分布; 极值理论

    成果物的来源

    • PKU
    • CSSCI

    引用此