Estimation for multivariate stable distributions with generalized empirical likelihood
利用广义经验似然估计多元稳定分布AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要核心是一般多元稳定分布参数估计，市场日收益仅为例子，未直接研究风险度量或其他给定金融目标。
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利用广义经验似然估计多元稳定分布
- 研究问题
- 多元稳定分布能够容纳偏度和重尾，但其谱测度较复杂；如何同时估计谱测度相关参数及其他模型参数？
- 方法与思路
- 作者离散化概括尺度与非对称性的谱测度，通过匹配经验和理论特征函数构造估计函数，再使用广义经验似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出多元稳定分布的广义经验似然估计程序，并以蒙特卡洛研究及市场指数日收益例子展示方法表现。
- 阅读关注点
- 核对谱测度离散化和特征函数评价点的选择、全部参数的识别，以及离散近似误差与估计不确定性的处理。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；离散化精度、渐近理论和模拟数值未说明，不能据此断言方法优于广义矩估计。
原文摘要
This paper considers the generalized empirical likelihood (GEL) method for estimating the parameters of the multivariate stable distribution. The GEL method is considered to be an extension of the generalized method of moments (GMM). The multivariate stable distributions are widely applicable as they can accommodate both skewness and heavy tails. We treat the spectral measure, which summarizes scale and asymmetry, by discretization. In order to estimate all the model parameters simultaneously, we apply the estimating function constructed by equating empirical and theoretical characteristic functions. The efficacy of the proposed GEL method is demonstrated in Monte Carlo studies. An illustrative example involving daily returns of market indexes is also included.