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基于AL分布的CVaR建模及其在中外股市风险测置中的应用

摘要

一个合适的金融数据统计分布是预测分析的先决条件.金融损益数据具有尖峰厚尾和偏斜非对称的分布特征,非对称Laplace分布可以刻画尖峰和偏斜数据,本研究采用对称变形技巧求解了AL分布未知参数的似然估计值,给出了基于AL分布之条件风险价值CVaR的完整表达,特别推导了基于AL分布的左尾CVaR.应用基于AL分布的"期望收益—CVaR"有效前沿面等模型,就中外股市作了对比性研究,这些模型对风险的刻画贴近股市实际,克服了正态分布下CVaR风险低估缺陷,它捕提了中外股市不同股指、板块、个股之间的显著风险波动差异.

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