非平稳复杂系统中的多元分布 II: 相关股票市场的实证结果
统计金融
2025-12-02 v2
摘要
多元分布需要捕捉复杂系统的相关结构。在之前的工作中，我们开发了一个用于此类相关多元联合概率密度函数的随机矩阵模型，该模型考虑了复杂系统中典型的非平稳性。在这里，我们将这些结果应用于相关股票市场中的收益率。只有了解多元收益率分布，才能进行全面的风险评估。我们分析了2014年交易年度内标普500指数中479只美国股票的日内数据。我们特别关注代数且重尾的尾部。相关性的非平稳波动使尾部更重。利用我们随机矩阵模型的少参数公式，我们可以描述和量化经验分布如何随不同时间分辨率以及在非平稳性存在的情况下变化。
引用
@article{arxiv.2412.11602,
title = {Multivariate Distributions in Non-Stationary Complex Systems II: Empirical Results for Correlated Stock Markets},
author = {Anton J. Heckens and Efstratios Manolakis and Cedric Schuhmann and Thomas Guhr},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.11602},
year = {2025}
}