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J-GLOBAL ID：201702283568299945   整理番号：17A1247944

株式指標リターンのための二変量準Gaussモデル【Powered by NICT】

Bivariate sub-Gaussian model for stock index returns

著者 (3件)： Jablonska-Sabuka Matylda (Lappeenranta University of Technology, PO Box 20, 53851 Lappeenranta, Finland) ,  Teuerle Marek (Faculty of Pure and Applied Mathematics, Hugo Steinhaus Center, Wroclaw University of Science and Technology, Wyb. Wyspianskiego 27, 50-370 Wroclaw, Poland) ,  Wylomanska Agnieszka (Faculty of Pure and Applied Mathematics, Hugo Steinhaus Center, Wroclaw University of Science and Technology, Wyb. Wyspianskiego 27, 50-370 Wroclaw, Poland)
資料名： Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications  (Physica A. Statistical Mechanics and Its Applications)
巻： 486  ページ： 628-637  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0322B  ISSN： 0378-4371  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金融時系列は一般的にデータ正規性を仮定した方法でモデル化した。しかし,実際の分布は重要で,明示的に定式化した確率密度関数を持たないことができる。本研究では,閉じた形の密度に依存しないが,比較のために特性関数を用いた新しいパラメータ推定と高出力分布試験法を導入した。株式指標利益の対に適用した手法は,このような二変量ベクトルは,二変量準Gauss分布からの試料であることを示した。ここで提示した方法は非自明分布財務データに適用し,その他であることができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 正規分布 ,  定式化 ,  出力分布 ,  *Gauss模型 ,  確率密度関数 ,  特性関数 ,  ベクトル ,  モデリング ,  パラメータ推定
準シソーラス用語： 試験方法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ノンパラメトリック法 ,  特性関数 ,  二変量準Gauss分布 ,  α-安定過程

分類 (2件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q) ,  ゆらぎ,ランダム過程,Brown運動,輸送過程の一般的理論  (BA08020B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 株式 ,  指標 ,  リターン ,  変量 ,  Gaussモデル