Estimation of Stable Law Parameters: Stock Price Behavior Application
稳定分布参数估计及股票价格行为应用AI 解读 ↓
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稳定分布参数估计及股票价格行为应用
- 研究问题
- 非对称稳定分布是否比对称稳定分布更适合刻画证券价格行为，如何估计包括偏斜参数在内的分布参数？
- 方法与思路
- 作者用新估计程序分析纽约证券交易所随机选取的二十只股票，并将结果与对称假设下的估计及既有方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称非对称稳定分布更适合其经验材料，并称首次显式获得偏斜参数估计；具体拟合指标与估计数值未提供。
- 阅读关注点
- 核对实际建模的是价格、价格变化还是收益，检查样本时期、稳定分布设定、偏斜估计及拟合比较标准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；不能核验“首次”主张或推断样本外表现，亦未提供风险度量及刊本变化。
原文摘要
A point of considerable interest is whether the asymmetric stable laws rather than the symmetric stable laws provide for a closer representation of the behavior of security prices. Our empirical results indicate that the asymmetric laws are more appropriate than the symmetric stable laws. A new estimation procedure is used to obtain the estimates of parameters of the stable laws for 20 randomly selected stocks from the New York Stock Exchange. Estimates of the skewness parameter are explicitly obtained for the first time. The estimates are compared with those obtained under the assumption of symmetry and are also compared with the estimates provided by the method of Fama and Roll [13].