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Applications of a General Stable Law Regression Model

机译：广义稳定律回归模型的应用

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In this paper we present a method for performing regression with stable disturbances. The method of maximum likelihood is used to estimate both distribution and regression parameters. Our approach utilises a numerical integration procedure to calculate the stable density, followed by sequential quadratic programming optimisation procedures to obtain estimates and standard errors. A theoretical justification for the use of stable law regression is given followed by two real world practical examples of the method. First, we fit the stable law multiple regression model to housing price data and examine how the results differ from normal linear regression. Second, we calculate the beta coefficients for 26 companies from the Financial Times Ordinary Shares Index.
机译：在本文中，我们提出了一种在稳定扰动下执行回归的方法。最大似然法用于估计分布和回归参数。我们的方法利用数值积分程序来计算稳定密度，然后采用顺序二次规划优化程序来获得估计值和标准误差。给出了使用稳定定律回归的理论依据，然后给出了该方法的两个实际示例。首先，我们将稳定定律多元回归模型拟合到房屋价格数据，并检验结果与正常线性回归之间的差异。其次，我们根据《金融时报》普通股指数计算出26家公司的beta系数。

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