Tôi muốn sử dụng tại phân phối để mô hình lợi nhuận tài sản trong khoảng thời gian ngắn trong mô hình bayesian. Tôi muốn ước tính cả mức độ tự do (cùng với các tham số khác trong mô hình của tôi) cho phân phối. Tôi biết rằng lợi nhuận tài sản là không bình thường, nhưng tôi không biết quá nhiều về điều đó.
Phân phối trước thông tin phù hợp, nhẹ nhàng cho mức độ tự do trong một mô hình như vậy là gì?
4
Một phân phối t có thể không phải là một lựa chọn tốt, bởi vì nó là đối xứng trong khi lợi nhuận tài sản có xu hướng có độ lệch mạnh. Tối thiểu, hãy xem xét mô hình hóa logarit của lợi nhuận thay vì chính lợi nhuận.
—
whuber
Vâng, đó là một điểm tốt, tôi đã suy nghĩ về điều đó trong đầu, nhưng câu hỏi này vẫn được tôi quan tâm.
—
John Salvatier
Bạn có một lượng dữ liệu thực sự lớn ? Tôi nghĩ rằng nó phổ biến hơn ngay cả trong mô hình Bayes để sửa lỗi df và thử các giá trị khác nhau như một phân tích độ nhạy.
—
vào
Đây là một bài viết có thể giúp đỡ. portfoliopcoat.com/2011/01/12/the-number-1-novice-quant-mistake
—
bill_080
Tôi sẽ thử sử dụng phân phối Laplace cho lợi nhuận tài sản, còn được gọi là "số mũ kép" là thế giới thống kê và "phương sai-gamma" trong thế giới Tài chính.
—
xác suất