загрузка...

2.2. Тесты на нормальность распределения

Большинство моделей VaR используют предположение о нормальности распределений, поэтому необходимы специфические тесты на нормальность. Основными статистиками в эконометрике, указывающими на отклонение распределения от нормального, являются асимметрия (skewness) и эксцесс (kurtosis), характеризующие асимметрию распределения и наличие «тяжелых хвостов» соответственно. На значениях выборки они вычисляются следующим образом:

, (42)
. (43)

Для нормального распределения значение асимметрии равно нулю (как и всех нечетных моментов), а значение эксцесса равно 3. Таким образом считается, что значение эксцесса, значительно превышающее 3, указывает на наличие «тяжелых хвостов» у распределения.

<< | >>
Источник: Лекции по управлению в банковской сфере. 2016

Еще по теме 2.2. Тесты на нормальность распределения:

  1. 3 Свойства двумерного нормального распределения
  2. § 4. Нормальное (гауссовское) распределение
  3. 4 Свойства многомерного нормального распределения
  4. 14.9. Интегральная функция нормального распределения
  5. Глава 6. Оптимизация инвестиционного проекта (портфеля проектов) в условиях нормального и ассиметричного распределения вероятностей
  6. Принципы создания сети распределения (товародвижения), типы каналов распределения. Участники каналов распределения.
  7. Асимптотическая нормальность
  8. Нормальная финансовая устойчивость.
  9. 1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОЦЕССА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ. ЭВОЛЮЦИЯ ТЕОРИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
  10. Проверка предположения о нормальности