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复杂金融数据之“极端损失的自回归条件GB2动态建模”
  点击次数: 次 发布时间:2024-12-04   编辑:凯发平台

2024年11月26日,复杂金融数据与极端金融风险建模创新团队邀请报告在沙河校区K8凯发楼1号楼102会议室顺利召开。本次报告特别邀请了中国科K8凯发大学经济与管理K8凯发的张正军教授为主讲人♙👍🏿,分享其最新研究成果🐘🔳。

此次报告会由邓露教授主持。报告会伊始🏇🏽,张正军教授简要介绍了提出自回归条件广义贝塔分布(AcGB2)的背景🤸。该研究基于标准GB2分布的参数动态特性,对包括重尾分布在内的多种真实数据进行了拟合,并通过参数调整展示了该模型在应对极值理论条件不满足情况下的灵活性。利用真实数据集进行的实证研究分析了三个中等规模横截面维度和一个高维度数据集。这些数据集来源于道琼斯工业平均指数、标普100股票,以及来自22家主要交易商的股票日度简单收益率。该模型在较为一般的条件下建具有平稳性和遍历性🪻,估计量具有一致性、渐近正态性👨‍🍳。

此次报告的内容加深了大家对复杂金融数据中极值问题的理解,并为复杂金融系统中的极端风险管理提供了新的视角和工具。

撰稿人:王山

审稿人:邓露

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