g-h分布是一种能对具有尖峰、厚尾、偏态特征的分布进行很好拟

g-h分布是一种能对具有尖峰、厚尾、偏态特征的分布进行很好拟合的分布还没有人将其专门用于分布尾部的局部拟合;同时g-h分布传统拟合方法是用分位数分别对其参数进行拟合的这很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。文章首先提出了g-h分布的蒙特卡罗算法;然后利用它进行股票收益率的极端值进行拟合;最后和极值分布拟合方法进行了对比分析。实证表明g-h分布的蒙特卡罗算法比极值理论更加方便、灵活和准确。

title = "基于g-h分布的极值分布拟合新方法"

abstract = "g-h分布是一种能对具有尖峰、厚尾、偏态特征的分布进行很好拟合的分布还没有人将其专门用于分布尾部的局部拟合;同时g-h分布传统拟合方法是用分位数分别对其参数进行拟合的这很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。文章首先提出了g-h分布的蒙特卡罗算法;然后利用它进行股票收益率的极端值进行拟合;最后和极值分布拟合方法进行了对比分析。实证表明g-h分布的蒙特卡罗算法比极值理论更加方便、灵活和准确。"

N2 - g-h分布是一种能对具有尖峰、厚尾、偏态特征的分布进行很好拟合的分布还没有人将其专门用于分布尾部的局部拟合;同时g-h分布传统拟合方法是用分位数分别对其参数进行拟合的这很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。文章首先提出了g-h分布的蒙特卡罗算法;然后利用它进行股票收益率的极端值进行拟合;最后和极值分布拟合方法进行了对比分析。实证表明g-h分布的蒙特卡罗算法比极值理论更加方便、灵活和准确。

AB - g-h分布是一种能对具有尖峰、厚尾、偏态特征的分布进行很好拟合的分布还没有人将其专门用于分布尾部的局部拟合;同时g-h分布传统拟合方法是用分位数分别对其参数进行拟合的这很难做到使四阶矩同时与目标分布一致。文章首先提出了g-h分布的蒙特卡罗算法;然后利用它进行股票收益率的极端值进行拟合;最后和极值分布拟合方法进行了对比分析。实证表明g-h分布的蒙特卡罗算法比极值理论更加方便、灵活和准确。