重尾分布的尾部指数估计及沪深股市实证分析
Tail Index Estimation of Heavy-tailed Distribution and Empirical Analysis of China's Stock Markets作者机构：山西大学管理科学与工程研究所山西太原030006 山西大学数学科学学院山西太原030006 广东茂名职业技术学院广东茂名525000 山西大学工程学院山西太原030013
出 版 物：《数学的实践与认识》 (Mathematics in Practice and Theory)
年 卷 期：2011年第41卷第6期
页 面：1-13页
学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学]
基 金：教育部人文社会科学研究项目(07JA630027 06JA630035) 山西省高校人文社科重点研究基地项目(20083006)
主 题：重尾分布 重尾指数 Hill估计 Sum—plot方法 Bootstrap方法
摘 要：重尾分布尾部指数α的估计依赖于样本中所用顺序统计量个数k的选取.本文介绍了估计α时选择k的两类不同的方法:Sum-plot方法和Bootstrap方法,并对Hall提出的Bootstrap方法作了改进,称为M-Bootstrap方法.本文利用上述方法对已知分布进行Monte-Carlo模拟,研究它们的可行性,然后对上海和深圳两市股指数据进行了实证分析.计算结果表明,上海和深圳股指收益率具有重尾性.是右偏态的,右尾厚于左尾.通过几种方法计算的结果比较发现Sum-plot方法和M-Bootstrap方法在估计重尾指数上精确性较高一些,而且不受异常值的影响.
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