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文檔簡介
1、自然界中的隨機(jī)現(xiàn)象錯(cuò)綜復(fù)雜,如何通過分析找出隱藏在其背后的規(guī)律是多年以來人們一直追求的目標(biāo)。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看,使用分布函數(shù)來進(jìn)行描述已經(jīng)取得了巨大的成功。然而,隨著研究的不斷深入,僅靠已有的分布已無法滿足研究的需要,所以,找出新型統(tǒng)計(jì)分布形式對(duì)于未來科學(xué)研究至關(guān)重要。
最大熵原理是熵理論中的重要原理,它很好地將熵與統(tǒng)計(jì)分布聯(lián)系在了一起。為了彌補(bǔ)現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)分布在描述自然界隨機(jī)現(xiàn)象的不足,運(yùn)用最大熵原理,在熵理論的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)
2、得出一系列熵統(tǒng)計(jì)分布。由Boltzmann-Gibbs熵推出的統(tǒng)計(jì)分布叫做B-G統(tǒng)計(jì)分布,即“經(jīng)典”統(tǒng)計(jì)分布;由Tsallis熵推出的統(tǒng)計(jì)分布叫做Tsallis統(tǒng)計(jì)分布,即“廣義”統(tǒng)計(jì)分布或q一分布。Tsallis統(tǒng)計(jì)分布是B-G統(tǒng)計(jì)分布的一種推廣,它具有動(dòng)態(tài)參數(shù)q,當(dāng)q→1時(shí),Tsallis統(tǒng)計(jì)分布就是B-G統(tǒng)計(jì)分布。
在金融體系日益國際化和市場化的今天,股票市場的波動(dòng)日益加劇,風(fēng)險(xiǎn)明顯增大,資產(chǎn)收益率的分布形態(tài)也更加復(fù)
3、雜化。許多研究表明,股票收益率分布具有厚尾特征,這類問題很難用正態(tài)分布去描述。
為了驗(yàn)證Tsallis統(tǒng)計(jì)分布的應(yīng)用價(jià)值,選取加拿大S&P-TSX60指數(shù)作樣本數(shù)據(jù)。首先,用spss軟件分析樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特性;其次,分別用J-B檢驗(yàn)法和QQ圖判斷出樣本數(shù)據(jù)具有非正態(tài)和厚尾性;然后,用Tsallis統(tǒng)計(jì)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)模型來計(jì)算金融市場VaR值。Tsallis-q-Gauss分布在VaR的計(jì)算中,重視了通常被方差-協(xié)方差法忽略的
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