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swMATH ID: 23808
软件作者: 马可·比;玛丽亚·米歇拉·迪克森;弗拉维奥·桑蒂
描述: 方差-γ模型的基于似然的风险估计。虽然方差-伽马分布是一种灵活的金融资产对数回归模型,但迄今为止,它在金融和风险管理中的应用相当有限。其中一个原因是其参数的最大似然估计并不简单。我们开发了一种基于Nitithumbundit和Chan的EM型算法(正态均值-方差表示中偏态多元方差-伽马分布的ECM算法,arXiv:1504.012392015),该算法绕过了对完全似然的评估,这可能是困难的,因为密度不是封闭形式并且对于形状参数的小值是无边界的。此外,我们研究了我们的方法相对于Variance Gamma和ghyp R包中实现的最大似然估计过程的相对效率。大量仿真实验和实际数据分析表明,对于参数和价值风险估计,多周期ECM算法在根平方误差方面取得了最佳结果。ghyp R包中的例程的性能相似但不太好,而Variance Gamma包产生的结果较差,尤其是当形状参数较小时。
主页: https://marcobee.weebly.com/software.html
关键词: 多周期EM算法;最大似然;数值优化;风险估计
相关软件: 量化风险管理;俄罗斯;方差Gamma;fGarch公司;吉普;R(右)
引用于: 2文件

2篇连载文章中引用

1 应用数学与计算
1 统计方法与应用

按年份列出的引文