Das Suchergebnis hat sich seit Ihrer Suchanfrage verändert. Eventuell werden Dokumente in anderer Reihenfolge angezeigt.
  • Treffer 9 von 12
Zurück zur Trefferliste

Modeling and predicting market risk with Laplace-Gaussian mixture distributions

  • While much of classical statistical analysis is based on Gaussian distributional assumptions, statistical modeling with the Laplace distribution has gained importance in many applied fields. This phenomenon is rooted in the fact that, like the Gaussian, the Laplace distribution has many attractive properties. This paper investigates two methods of combining them and their use in modeling and predicting financial risk. Based on 25 daily stock return series, the empirical results indicate that the new models offer a plausible description of the data. They are also shown to be competitive with, or superior to, use of the hyperbolic distribution, which has gained some popularity in asset-return modeling and, in fact, also nests the Gaussian and Laplace. Klassifikation: C16, C50 . March 2005.

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar
Metadaten
Verfasserangaben:Markus HaasGND, Stefan MittnikORCiDGND, Marc S. Paolella
URN:urn:nbn:de:hebis:30-10872
Titel des übergeordneten Werkes (Deutsch):Center for Financial Studies (Frankfurt am Main): CFS working paper series ; No. 2005,11
Schriftenreihe (Bandnummer):CFS working paper series (2005, 11)
Dokumentart:Arbeitspapier
Sprache:Englisch
Jahr der Fertigstellung:2005
Jahr der Erstveröffentlichung:2005
Veröffentlichende Institution:Universitätsbibliothek Johann Christian Senckenberg
Datum der Freischaltung:13.06.2005
Freies Schlagwort / Tag:GARCH; Hyperbolic Distribution; Kurtosis; Laplace Distribution; Mixture Distributions; Stock Market Returns
GND-Schlagwort:Marktrisiko; Laplace-Verteilung; Gauß-Funktion
Ausgabe / Heft:March 2005
HeBIS-PPN:197305989
Institute:Wissenschaftliche Zentren und koordinierte Programme / Center for Financial Studies (CFS)
DDC-Klassifikation:3 Sozialwissenschaften / 33 Wirtschaft / 330 Wirtschaft
Lizenz (Deutsch):License LogoDeutsches Urheberrecht