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Some models of beta-generated distributions with applications in finance

    1. [1] Universidad de Cantabria

      Universidad de Cantabria

      Santander, España

  • Localización: Anales de ASEPUMA, ISSN-e 2171-892X, Nº. 24, 2016
  • Idioma: inglés
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      Las características empíricas de las series de datos financieros han motivado el estudio de clases de distribuciones flexibles que incorporan propiedades tales como la asimetr´ıa y el peso de las colas. En este trabajo se propone el uso de algunos modelos de distribuciones generadas por la beta y distribuciones generalizadas generadas por la beta (ver Eugene et al., 2002 y Jones, 2004), para la modelización de datos financieros. En particular, se estudian dos clases de distribuciones t asimétricas, propuestas por Jones y Faddy (2003) y Alexander et al. (2012). La primera familia depende de dos parámetros de forma que controlan la asimetría y el peso de las colas, y la segunda familia incluye un parámetro adicional. Obtenemos expresiones analíticas para la función de distribución, la función de cuantiles y los momentos, así como para algunas cantidades ´utiles en econometría financiera, incluyendo el valor en riesgo. Se obtienen varias representaciones estocásticas de estas familias en términos de distribuciones estadísticas de uso habitual. Proponemos algunas extensiones multivariantes y estudiamos algunas de sus propiedades. Por último, incluimos una aplicación empírica con datos reales.

    • English

      Empirical features of many financial data series have motivated the study of flexible classes of distributions which can incorporate properties such as skewness and fat-tailedness. In this paper we propose the use of some models of beta-generated and generalized beta-generated distributions (see Eugene et al., 2002 and Jones, 2004), for modelling financial data. In particular, we study two classes of skew t distributions, proposed by Jones and Faddy (2003) and Alexander et al. (2012). The first family depends on two shape parameters which control the skewness and the tail weight, and the second family includes an extra parameter. We obtain analytical expressions for the cumulative distribution function, quantile function and moments, and some quantities useful in financial econometrics, including the value at risk. We provide several stochastic representations for these families in terms of usual distributions functions. We also propose some multivariate extensions and we explore some of their properties. Finally, and empirical application with real data is provided.


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