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| 基于g-h分布的极值分布拟合新方法 | |
| 引用本文： | 吴建刚.基于g-h分布的极值分布拟合新方法[J].统计与决策,2011(8):9-13. |
| 作者姓名： | 吴建刚 |
| 作者单位： | 上海大学,管理学院,上海,200120;中欧陆家嘴国际金融研究院,上海,200444 |
| 基金项目： | 上海大学人文社会科学研究资助项目 |
| 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。 |
| 关 键 词： | 分布拟合 g-h分布 极值理论 |
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