Теория вероятностей и ее применения
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Теория вероятн. и ее примен.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Теория вероятностей и ее применения, 2021, том 66, выпуск 4, страницы 914–928
DOI: https://doi.org/10.4213/tvp5511
(Mi tvp5511)
 

Эта публикация цитируется в 2 научных статьях (всего в 2 статьях)

Distributional uncertainty of the financial time series measured by $G$-expectation

Shige Penga, Shuzhen Yangb

a Institute of Mathematics, Shandong University, Jinan, China
b Zhong Tai Securities Institute for Financial Studies, Shandong University, Jinan, China
Список литературы:
Аннотация: Основываясь на законе больших чисел и центральной предельной теореме относительно нелинейного математического ожидания, мы предлагаем новый метод измерения финансовых рисков, использующий $G$-нормальное распределение. Применяя оценки, основанные на максимизации $\varphi$-среднего, и метод малых окон, мы строим авторегрессионные модели для определения параметров $G$-нормального распределения, т.е. возврата, максимальной волатильности и минимальной волатильности временных рядов. Рассматривая VaR-модель относительно $G$-нормального распределения, мы показываем, что эта $G$-VaR-модель дает значительные преимущества по сравнению со многими хорошо известными VaR-моделями при анализе данных основных финансовых индексов.
Ключевые слова: авторегрессионная модель, сублинейное математическое ожидание, неопределенность волатильности, $G$-нормальное распределение.
Финансовая поддержка Номер гранта
National Key Research and Development Program of China 2018YFA0703900
National Natural Science Foundation of China 11701330
Young Scholars Program of Shandong University
This research was supported by the National Key R&D Program of China (№ 2018YFA0703900), National Natural Science Foundation of China (project № 11701330) and Young Scholars Program of Shandong University.
Поступила в редакцию: 23.06.2021
Принята в печать: 06.07.2021
Англоязычная версия:
Theory of Probability and its Applications, 2022, Volume 66, Issue 4, Pages 729–741
DOI: https://doi.org/10.1137/S0040585X97T990708
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Shige Peng, Shuzhen Yang, “Distributional uncertainty of the financial time series measured by $G$-expectation”, Теория вероятн. и ее примен., 66:4 (2021), 914–928; Theory Probab. Appl., 66:4 (2022), 729–741
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{PenYan21}
\by Shige~Peng, Shuzhen~Yang
\paper Distributional uncertainty of the financial time series measured by $G$-expectation
\jour Теория вероятн. и ее примен.
\yr 2021
\vol 66
\issue 4
\pages 914--928
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/tvp5511}
\crossref{https://doi.org/10.4213/tvp5511}
\mathscinet{http://mathscinet.ams.org/mathscinet-getitem?mr=4331225}
\zmath{https://zbmath.org/?q=an:7481235}
\transl
\jour Theory Probab. Appl.
\yr 2022
\vol 66
\issue 4
\pages 729--741
\crossref{https://doi.org/10.1137/S0040585X97T990708}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85129632627}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp5511
  • https://doi.org/10.4213/tvp5511
  • https://www.mathnet.ru/rus/tvp/v66/i4/p914
  • Эта публикация цитируется в следующих 2 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Теория вероятностей и ее применения Theory of Probability and its Applications
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024