基于g-h分布的极值分布拟合新方法  

作　　者：吴建刚[1,2] 

机构地区：[1]上海大学管理学院,上海200120 [2]中欧陆家嘴国际金融研究院,上海200444

出　　处：《统计与决策》2011年第8期9-13,共5页Statistics & Decision

基　　金：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 

分 类 号：F830.9[经济管理—金融学]