Circular-Statistics-Based Estimators and Tests for the Index Parameter α of Distributions for High-Volatility Financial Markets
Notice bibliographique
Résumé
The distributions for highly volatile financial time-series data are playing an increasingly important role in current financial scenarios and signal analyses. An important characteristic of such a probability distribution is its tail behaviour, determined through its tail thickness. This can be achieved by estimating the index parameter of the corresponding distribution. The normal and Cauchy distributions, and, sometimes, a mixture of the normal and Cauchy distributions, are suitable for modelling such financial data. The family of stable distributions can provide better modelling for such financial data sets. Financial data in high-volatility markets may be better modelled, in many cases, by the Linnik distribution in comparison to the stable distribution. This highly flexible family of distributions is better capable of modelling the inflection points and tail behaviour compared to the other existing models. The estimation of the tail thickness of heavy-tailed financial data is important in the context of modelling. However, the new probability distributions do not admit any closed analytical form of representation. Thus, novel methods need to be developed, as only a few can be found in the literature. Here, we recall a recent novel method, developed by the authors, based on a trigonometric moment estimator using circular distributions. The linear data may be transformed to yield circular data. This transformation is solely for yielding a suitable estimator. Our aim in this paper is to provide a review of the few existing methods, discuss some of their drawbacks, and also provide a universal (∀α∈(0,2]), efficient, and easily implementable estimator of α based on the transformation mentioned above. Novel, circular-statistics-based tests for the index parameter α of the stable and Linnik distributions are introduced and also exemplified with real-life financial data. Two real-life data sets are analysed to exemplify the methods recommended and enhanced by the authors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».