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题名高维厚尾金融数据协方差阵的统计估计及应用
被引量:2
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作者
刘丽萍
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机构
贵州财经大学数学与统计学院
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出处
《统计与信息论坛》
CSSCI
北大核心
2018年第2期59-64,共6页
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基金
国家社会科学基金项目<基于高维金融数据的协方差阵的统计估计及应用研究>(16CTJ013)
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文摘
近年来,关于高维协方差阵估计的研究大多是在正态分布的假定下进行的,少有研究考虑金融数据的厚尾特征对协方差阵估计的影响。在提出新方法估计厚尾金融海量数据协方差阵的基础上,先引入乔列斯基分解法,将复杂的协方差阵估计问题转化为一系列的回归模型;再在回归模型的估计过程中引入RA-Lasso方法,使其在解决维数诅咒的同时,还考虑由于数据的厚尾特征而引起的估计偏差问题;通过模拟和实证研究发现,新的方法明显提高了协方差阵的估计效率,并且使投资者获得了更高的收益。
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关键词
厚尾金融数据
高维协方差阵
乔列斯基分解法
RA-Lasso方法
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Keywords
heavy-tailed financial data
high dimensional covariance matrix
Cholesky decomposition method
RA-Lasso method
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分类号
F222.3
[经济管理—国民经济]
O213
[理学—概率论与数理统计]
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题名厚尾金融数据的计量分析
被引量:4
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作者
肖庆宪
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《数量经济技术经济研究》
CSSCI
北大核心
2003年第5期116-119,共4页
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文摘
近年来一些研究者将实测数据与正态分布进行比较后认为,实测数据分布的尾部往往厚于正态分布的尾部。本文讨论了金融数据正态性假设的检验问题,并利用正态化变换给出了厚尾金融数据的计量分析方法。
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关键词
厚尾金融数据
计量分析
金融数据正态性假设
正态化变换
金融计量学
分析方法
正态分布
密度函数
双曲分布
逆高斯分布
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分类号
F830
[经济管理—金融学]
F222.31
[经济管理—国民经济]
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