【摘 要】
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金融市场数据通常具有“高峰厚尾”的特征,普通正态分布很难拟合这类数据。稳定分布族不存在显式密度函数表达式,常用的一些估计方法无法处理它的参数估计问题。可是稳定分布
【机 构】
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携程旅游网络技术有限公司,华东理工大学理学院
【基金项目】
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国家高科技研究发展计划(“863计划”)资助项目(2015AA20107);上海市经信委专项资金资助项目(140304)
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金融市场数据通常具有“高峰厚尾”的特征,普通正态分布很难拟合这类数据。稳定分布族不存在显式密度函数表达式,常用的一些估计方法无法处理它的参数估计问题。可是稳定分布被证明可以较好地拟合金融市场收益率这类具有“高峰厚尾”特征的数据。文章提出了一种新颖的解决稳定分布参数估计的方法：基于经验似然的贝叶斯计算的稳定分布参数估计方法,将其对比正态分布应用到上证指数收益率数据的分布拟合中去,并用稳定化的PP图检验拟合效果。同时,为了解决基于历史数据的金融数据的预测问题,提出了基于经验似然的贝叶斯预测,并利用该方法结合稳
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