基于Tsallis熵最大化的VaR模型  

作　　者：赵攀[1] 袁国军[2] 

机构地区：[1]皖西学院应用数学学院,安徽六安237012 [2]皖西学院经济管理学院,安徽六安237012

出　　处：《统计与决策》2013年第13期67-69,共3页Statistics & Decision

基　　金：安徽省高校优秀青年基金项目(2012SQRL196);安徽省教学研究重点项目(20100874);安徽高等学校省级自然科学研究项目(KJ2011B210)

摘　　要：统计物理学中的Beck模型具有很好地描述变量的长期记忆和厚尾的特点,文章利用Beck模型和Tsallis熵的最大化理论,对沪市股票指数进行了研究,首先,给出了在Tsallis熵最大化条件下的分布函数,然后,对沪市股票指数数据进行了实证分析,并通过最大似然估计估计出其参数,最后,利用该厚尾分布计算了沪市综合指数的VaR。

关 键 词：Beck模型 TSALLIS熵 厚尾分布 最大似然估计 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学]