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. ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Функция стандартного нормального распределения
  6. Глава 6. Оптимизация инвестиционного проекта (портфеля проектов) в условиях нормального и ассиметричного распределения вероятностей
  7. Принципы создания сети распределения (товародвижения), типы каналов распределения. Участники каналов распределения.
  8. Асимптотическая нормальность
  9. Дельта-нормальный VaR
  10. Нормальная финансовая устойчивость.