सामग्री पर जाएं
लाइब्रेरी के सभी दस्तावेज़

फ़्रैक्शनल फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म से टेम्पर्ड स्टेबल रिटर्न वितरण का मेल

लेख arXiv papers · लेखक: A. H. Nzokem et al.
मूल स्रोत पढ़ें

सारांश

यह अध्ययन परिसंपत्ति रिटर्न के मॉडल के रूप में जनरलाइज़्ड टेम्पर्ड स्टेबल वितरण की जाँच करता है और इसकी तुलना नॉर्मल तथा अल्फ़ा-स्टेबल विकल्पों से करता है। यह वितरण के गुण बताता है और इसे S&P 500, SPY ETF तथा बिटकॉइन के रिटर्न पर फिट करता है। अधिकतम-संभाव्यता प्रक्रिया में प्रायिकता घनत्व फलन और उसके अवकलजों का मूल्यांकन करने के लिए फ़्रैक्शनल फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म का उपयोग किया जाता है। मेल की गुणवत्ता जाँचने के लिए कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण अपनाया जाता है।

रिपोर्ट किए गए निष्कर्ष परिसंपत्ति और रिटर्न वितरण के पक्ष के अनुसार अलग-अलग हैं। GTS वितरण SPY ETF रिटर्न से मेल खाता है, जबकि बिटकॉइन की दाहिनी पूँछ और S&P 500 की बाईं पूँछ के लिए टेम्पर्ड स्टेबल वितरण उपयुक्त बताया गया है। बिटकॉइन की बाईं पूँछ और S&P 500 की दाहिनी पूँछ को इसके बजाय कंपाउंड पॉइसन प्रक्रिया से मॉडल किया गया है। ये नमूना-विशिष्ट निष्कर्ष हैं; संक्षिप्त विवरण में नमूना अवधि या तुलना के अतिरिक्त माप नहीं हैं, इसलिए यह स्थापित नहीं होता कि रिटर्न मॉडलिंग के लिए कोई एक वितरण सामान्यतः सर्वोत्तम है।

मुख्य विचार

  • अध्ययन परिसंपत्ति रिटर्न के मॉडल के रूप में जनरलाइज़्ड टेम्पर्ड स्टेबल वितरणों का मूल्यांकन करता है।
  • नमूने में S&P 500, SPY ETF और बिटकॉइन रिटर्न शामिल हैं।
  • फ़्रैक्शनल फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म की गणनाएँ घनत्व और उसके अवकलजों के अधिकतम-संभाव्यता फिटिंग में मदद करती हैं।
  • मेल का मूल्यांकन करने के लिए कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव परीक्षण का उपयोग किया जाता है।
  • पसंदीदा मॉडल परिसंपत्ति और रिटर्न वितरण के बाएँ या दाएँ पक्ष के अनुसार बदलता है।

टैग

सांख्यिकीइक्विटीक्रिप्टो
पूरा पाठ
# Fitting Generalized Tempered Stable distribution: Fractional Fourier Transform (FRFT) Approach


# Fitting Generalized Tempered Stable distribution: Fractional Fourier Transform (FRFT) Approach









The paper investigates the rich class of Generalized Tempered Stable distribution, an alternative to Normal distribution and the $α$-Stable distribution for modelling asset return and many physical and economic systems. Firstly, we explore some important properties of the Generalized Tempered Stable (GTS) distribution. The theoretical tools developed are used to perform empirical analysis. The GTS distribution is fitted using S&P 500, SPY ETF and Bitcoin BTC. The Fractional Fourier Transform (FRFT) technique evaluates the probability density function and its derivatives in the maximum likelihood procedure. Based on the results from the statistical inference and the Kolmogorov-Smirnov (K-S) goodness-of-fit, the GTS distribution fits the underlying distribution of the SPY ETF return. The right side of the Bitcoin BTC return, and the left side of the S&P 500 return underlying distributions fit the Tempered Stable distribution; while the left side of the Bitcoin BTC return and the right side of the S&P 500 return underlying distributions are modelled by the compound Poisson process

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।