期貨價格的尖峰肥尾

A. 股票價格波動的特徵--尖峰厚尾性，長期記憶性，集聚性，非對稱性

阿彌陀佛！善哉！善哉？
抱歉！我在股市近十五年了，讀過幾十本股票著作，卻從來沒有聽說過所謂股票價格波動的尖峰厚尾性，長期記憶性，集聚性，非對稱性……。孤陋寡聞呀，實在汗顏。但是對於大學要求我們的學子研究這樣莫名其妙的課題，我也只能嗤之以鼻！
答非所問，十分抱歉！

B. 厚尾的介紹

厚尾是金融工程中的術語，常與尖峰並稱（一般而言，尖峰、厚尾同時出現），主要用來描述金融時間序列的分布狀況。

C. 兩個序列，期貨價格（x）和股價（y），怎麼用eviews進行GARCH模型回歸該輸入什麼

股票上市後，形成了實際成交價格，這就是通常所說的股票價格，即股價。股價大半都和票面價格大有差別，一般所謂股票凈值是指已發行的股票所含的內在價值，從會計學觀點來看，股票凈值等於公司資產減去負債的剩餘盈餘，再除以該公司所發行的股票總數。五葷一般是指：大蒜、革蔥（即大蔥）、慈

D. 請問尖峰和厚尾是一個概念嗎

不是，不過通常一起出現

E. python如何判斷數據分布具有尖峰後尾性

是尖峰厚尾性，害我查半天，多用於金融數據，類似正太分布。https://wk..com/view/6829c729bcd126fff7050bb4?pcf=2
這篇文章應該能解決思路問題，如果有數據可以發過來一起參考下，正好我也准備學點量化分析

F. 大家好，我准備做期貨套期保值的實證研究，看有關文獻說期貨價格數據和現貨價格數據存在尖峰厚尾現象時要

關於GARCH模型，你最好去看看高級計量經濟學，有詳解！ 你可以用stata計量軟體去做分析

G. 期貨定價模型

布萊克-斯科爾斯模型2009年08月09日 星期日 20:23布萊克-斯科爾斯模型（Black-Scholes Model，亦有譯為布萊克-休斯），簡稱BS模型，是一種為期權或權證等金融衍生工具定價的數學模型，由美國經濟學家邁倫·斯科爾斯與費雪·布萊克所最先提出，並由羅伯特·墨頓完善。該模型就是以邁倫·斯科爾斯和費雪·布萊克命名的。1997年邁倫·斯科爾斯和羅伯特·墨頓憑借該模型獲得諾貝爾經濟學獎。然而統計學上的肥尾現象影響此公式的有效性。

[編輯] B-S模型5個重要假設
1、金融資產收益率服從對數正態分布；

2、在期權有效期內，無風險利率和金融資產收益變數是恆定的；

3、市場無摩擦，即不存在稅收和交易成本；

4、金融資產在期權有效期內無紅利及其它所得(該假設後被放棄)；

5、該期權是歐式期權，即在期權到期前不可實施。

[編輯〕 模型
C = S * N(D1) − e − r * T * L * N(D2)

其中:

C—期權初始合理價格

L—期權交割價格

S—所交易金融資產現價

T—期權有效期

r—連續復利計無風險利率H

σ2—年度化方差

N()—正態分布變數的累積概率分布函數，

H. 金融時序為什麼大多是尖峰厚尾

群集效應，即方差間的自相關現象。

I. 金融數據的尖峰厚尾特徵是什麼意思

金融數據的尖峰厚尾特徵是相比較標准正態分布來說的，標准正態分布的偏度為0，峰度為3，通常做實證分析時，會假設金融數據為正態分布，這樣方便建模分析。

但是實證表明，很多數據並不符合正態分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，兩邊的尾巴比正態分布厚，沒有下降得這么快。

厚尾分布主要是出現在金融數據中，例如證券的收益率。 從圖形上說，較正態分布圖的尾部要厚，峰處要尖。

直觀些說，就是這些數據出現極端值的概率要比正態分布數據出現極端值的概率大。因此，不能簡單的用正態分布去擬合這些數據的分布，從而做一些統計推斷。一般來說，通過實證分析發現，自由度為5或6的t分布擬合的較好。

(9)期貨價格的尖峰肥尾擴展閱讀：

基金收益率不服從正態分布，存在顯著的尖峰厚尾特性，我國基金市場還不是有效市場。人民幣匯率收益率波動有集群性效應，不符合正態分布，有尖峰厚尾的特點。結果表明穩定分布能更好的擬和中國股票收益率的實際分布，穩定分布較好的處理中國股票市場中的「尖峰尾」現象。

但很多資本市場上的現象無法用EMH解釋，如證券收益的尖峰厚尾，證券市場的突然崩潰，股價序列的長期記憶性等。對期貨價格數據進行統計分析，發現期貨價格具有「尖峰厚尾」特性。實證結果表明：我國股價波動具有尖峰厚尾特徵、異方差性特徵和波動的持續性和非對稱特徵。

而股票市場的收益率從分布的角度看，並不服從標準的正態分布，而是呈現出一種「尖峰、厚尾」的特徵。

J. 尖峰厚尾怎麼判別

和正態分布相比較，峰值大於3，就是尖峰