双侧伽玛分布下股指收益率的VaR与CVaR研究

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正确的投资决策是建立在对收益率与风险的可靠测量之上的,而可靠的预测只能通过基于现实假定的统计模型而得到,金融资产收益率的分布形式对于金融风险管理的研究有着重要影响。本文将伽玛分布应用到股指收益率的研究中,对美国股票市场三种指数,标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数以及纳斯达克综合指数的每日收益率进行了伽玛分布的拟合,得到了各个股指日收益率的双侧伽玛分布,并通过了K-S拟合优度检验。在此基础上,进一步研究了伽玛分布在风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)中的应用,基于双侧伽玛分布下度量了美国三
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