潘家柱
- 作品数：13 被引量：47H指数：3
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- 中国股票市场风险值的非参数估计被引量：5
- 2004年
- 用改进后的连续时间金融模型给出金融资产收益率的价格密度函数的非参数估计 ,计算了上证A股指数的VaR ,与Black Scholes密度函数下的VaR相比 。
- 吴光旭程乾生潘家柱
- 关键词：VAR非参数估计
- 一致混合序列最大值的强极限律
- 1992年
- 设{X_i}是一个随机变量序列,用(?)(X_i,1≤j≤m)和(?)(X_j,j≥m)分别表示由(X_1,…,X_m)和(X_m,X_(m+1),…)产生的 σ-域.若对任意 A∈(?)(X_j,1≤j≤m)和 B∈(?)(X_j,j≥m+l+1)有|P(A∩B)—P(A)·P(B)|
- 潘家柱
- GP分布模型与股票收益率分析被引量：34
- 2000年
- 讨论了GP分布模型的某些性质 ,利用此模型对上证指数、深证指数和 2家公司股票价格的收益率进行分析 ,给出股票指数和价格极值波动程度的量化指标和风险值 (VaR)的估计值。
- 潘家柱丁美春
- 关键词：收益率尾指数风险值证券市场股票
- 弱混合序列上极值的联合极限分布
- 1992年
- 本文对较一般的序列(包括同分布序列)讨论其一般区间(不一定为(0,t_n])上的 r 个上极值的联合极限分布.从而推广了[2]中关于平稳序列的相应结果,[3]中的主要结果也得到了推广.
- 潘家柱
- 关键词：极值
- 极值分布指数的Pickands估计的渐近正态性被引量：4
- 1995年
- 本文中，我们在很弱的条件下证明了极值分布形状参数的Ｒｉｃｋａｎｄｓ估计的渐近正态性．改进了Ｄｅｋｋｅｒｓ和ＤｅＨａａｎ在１９８９年给出的结果．另外，我们得到了几个关于正规变化函数的结果．
- 潘家柱
- 关键词：渐近正态性统计量极值分布
- 弱混合序列之极值
- 潘家柱
- 遍历平稳序列最大值的强极限的强极限律
- 1993年
- 本文中,我们得到遍历平稳序列最大值的一个强极限。
- 潘家柱
- Pickands估计的强收敛速度被引量：1
- 1995年
- 在本文中，我们建立了极值分布指数γ的Ｐｉｃｋａｎｄｓ估计的ａ．ｓ．收敛速度，即在很弱的条件下。
- 潘家柱
- 关键词：极值分布收敛速度
- 极值估计的渐近性质
- 潘家柱
- 带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差模型的尾概率被引量：2
- 2005年
- 研究带厚尾新息的非线性自回归函数型条件异方差(NARFCH)模型的平稳分布的尾概率.结果表明,NARFCH序列的平稳分布的尾部紧密依赖于其条件方差.当新息序列呈厚尾分布时,NARFCH序列的平稳分布的尾部会比新息序列的尾部更厚或更薄,给出了具体的尾概率的增加或减少对条件方差的依赖公式,并给出了两个具体例子来说明主要结果的应用.
- 潘家柱吴光旭
- 关键词：尾概率异方差模型条件异方差厚尾分布
