基于条件二阶矩的新厚尾正态性检验及其在金融中的应用
统计金融
2022-11-01 v4
摘要
本文引入一种基于条件二阶矩的高效厚尾度量框架。我们构造了一个具有直接解释意义的拟合优度统计量，可用于评估厚尾对数据中心条件离散程度的影响。接下来，我们展示如何利用该框架构造一个强有力的正态性检验。特别地，我们将我们的方法与多种流行的正态性检验进行比较，包括基于三阶与四阶矩的Jarque–Bera检验，并表明在许多情况下，无论在模拟数据还是市场股票数据上，我们的框架都优于所有其他方法。最后，我们推导了条件均值与方差估计量的渐近分布，并由此证明所提检验统计量的渐近正态性。
引用
@article{arxiv.1811.05464,
title = {New fat-tail normality test based on conditional second moments with applications to finance},
author = {Damian Jelito and Marcin Pitera},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.05464},
year = {2022}
}