期货价格的尖峰肥尾

A. 股票价格波动的特征--尖峰厚尾性，长期记忆性，集聚性，非对称性

阿弥陀佛！善哉！善哉？
抱歉！我在股市近十五年了，读过几十本股票著作，却从来没有听说过所谓股票价格波动的尖峰厚尾性，长期记忆性，集聚性，非对称性……。孤陋寡闻呀，实在汗颜。但是对于大学要求我们的学子研究这样莫名其妙的课题，我也只能嗤之以鼻！
答非所问，十分抱歉！

B. 厚尾的介绍

厚尾是金融工程中的术语，常与尖峰并称（一般而言，尖峰、厚尾同时出现），主要用来描述金融时间序列的分布状况。

C. 两个序列，期货价格（x）和股价（y），怎么用eviews进行GARCH模型回归该输入什么

股票上市后，形成了实际成交价格，这就是通常所说的股票价格，即股价。股价大半都和票面价格大有差别，一般所谓股票净值是指已发行的股票所含的内在价值，从会计学观点来看，股票净值等于公司资产减去负债的剩余盈余，再除以该公司所发行的股票总数。五荤一般是指：大蒜、革葱（即大葱）、慈

D. 请问尖峰和厚尾是一个概念吗

不是，不过通常一起出现

E. python如何判断数据分布具有尖峰后尾性

是尖峰厚尾性，害我查半天，多用于金融数据，类似正太分布。https://wk..com/view/6829c729bcd126fff7050bb4?pcf=2
这篇文章应该能解决思路问题，如果有数据可以发过来一起参考下，正好我也准备学点量化分析

F. 大家好，我准备做期货套期保值的实证研究，看有关文献说期货价格数据和现货价格数据存在尖峰厚尾现象时要

关于GARCH模型，你最好去看看高级计量经济学，有详解！ 你可以用stata计量软件去做分析

G. 期货定价模型

布莱克-斯科尔斯模型2009年08月09日 星期日 20:23布莱克-斯科尔斯模型（Black-Scholes Model，亦有译为布莱克-休斯），简称BS模型，是一种为期权或权证等金融衍生工具定价的数学模型，由美国经济学家迈伦·斯科尔斯与费雪·布莱克所最先提出，并由罗伯特·墨顿完善。该模型就是以迈伦·斯科尔斯和费雪·布莱克命名的。1997年迈伦·斯科尔斯和罗伯特·墨顿凭借该模型获得诺贝尔经济学奖。然而统计学上的肥尾现象影响此公式的有效性。

[编辑] B-S模型5个重要假设
1、金融资产收益率服从对数正态分布；

2、在期权有效期内，无风险利率和金融资产收益变量是恒定的；

3、市场无摩擦，即不存在税收和交易成本；

4、金融资产在期权有效期内无红利及其它所得(该假设后被放弃)；

5、该期权是欧式期权，即在期权到期前不可实施。

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

其中:

C—期权初始合理价格

L—期权交割价格

S—所交易金融资产现价

T—期权有效期

r—连续复利计无风险利率H

σ2—年度化方差

N()—正态分布变量的累积概率分布函数，

H. 金融时序为什么大多是尖峰厚尾

群集效应，即方差间的自相关现象。

I. 金融数据的尖峰厚尾特征是什么意思

金融数据的尖峰厚尾特征是相比较标准正态分布来说的，标准正态分布的偏度为0，峰度为3，通常做实证分析时，会假设金融数据为正态分布，这样方便建模分析。

但是实证表明，很多数据并不符合正态分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，两边的尾巴比正态分布厚，没有下降得这么快。

厚尾分布主要是出现在金融数据中，例如证券的收益率。 从图形上说，较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。

直观些说，就是这些数据出现极端值的概率要比正态分布数据出现极端值的概率大。因此，不能简单的用正态分布去拟合这些数据的分布，从而做一些统计推断。一般来说，通过实证分析发现，自由度为5或6的t分布拟合的较好。

(9)期货价格的尖峰肥尾扩展阅读：

基金收益率不服从正态分布，存在显著的尖峰厚尾特性，我国基金市场还不是有效市场。人民币汇率收益率波动有集群性效应，不符合正态分布，有尖峰厚尾的特点。结果表明稳定分布能更好的拟和中国股票收益率的实际分布，稳定分布较好的处理中国股票市场中的“尖峰尾”现象。

但很多资本市场上的现象无法用EMH解释，如证券收益的尖峰厚尾，证券市场的突然崩溃，股价序列的长期记忆性等。对期货价格数据进行统计分析，发现期货价格具有“尖峰厚尾”特性。实证结果表明：我国股价波动具有尖峰厚尾特征、异方差性特征和波动的持续性和非对称特征。

而股票市场的收益率从分布的角度看，并不服从标准的正态分布，而是呈现出一种“尖峰、厚尾”的特征。

J. 尖峰厚尾怎么判别

和正态分布相比较，峰值大于3，就是尖峰