使用非参数统计、分位数回归、极值理论(EVT)、变换数据(如对数变换)或引入厚尾分布模型(如 t 分布、GARCH)。
发布于2025-6-2 12:21 郑州
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使用非参数统计、分位数回归、极值理论(EVT)、变换数据(如对数变换)或引入厚尾分布模型(如 t 分布、GARCH)。
发布于2025-6-2 12:21 郑州
处理非正态分布的资产收益可以采用以下方法:
首先是数据转换,像对数变换、Box - Cox变换等。对数变换能把数据压缩,让右偏分布更接近正态,操作时直接对资产收益取自然对数就行,简单方便,能降低极端值的影响。Box - Cox变换适用性更强,能寻找合适的变换参数,使数据更符合正态分布,不过需要借助专门统计软件计算参数。
还可以选用非参数方法,如K近邻、决策树。K近邻不依赖特定分布,通过找最近的K个样本推断收益情况;决策树能处理复杂非线性关系,能根据资产特征划分数据,建立决策规则来预测收益。
然后是分位数回归,它能估计不同分位数的关系,在非正态分布下,能了解资产收益在不同水平的影响因素,对极端情况做精准预测。
最后是风险管理,用风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)评估风险。VaR衡量一定置信水平下最大损失,CVaR是发生极端损失时的平均损失,两者结合能更好评估和管理非正态分布下的风险。
发布于2025-6-6 00:08 广州
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