Detail publikace

Barunik J., Vacha L.: Monte Carlo-based tail exponent estimator

Autor: doc. PhDr. Jozef Baruník Ph.D.,
Mgr. Lukáš Vácha Ph.D.,
Typ: Články v impaktovaných časopisech
Rok: 2010
Číslo: 21
ISSN / ISBN:
Publikováno v: Physica A, 389 (21), pp.4863-4874 PDF
Místo vydání:
Klíčová slova: Hill estimator, α-stable distributions, Tail exponent estimation
JEL kódy:
Citace: Barunik J., Vacha L. (2010): Monte Carlo-based tail exponent estimator, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 389 (21), pp. 4863-4874
Granty: 402/09/0965: Nové přístupy pro monitorování a predikci na kapitálových trzích 402/09/H045 - Nelineární dynamika v peněžní ekonomii a financích. Teorie a empirické modely Výzkumný záměr IES (2005-2011) Integrace české ekonomiky do Evropské unie a její rozvoj
Abstrakt: In this paper we propose a new approach to estimation of the tail exponent in financial stock markets. We begin the study with the finite sample behavior of the Hill estimator under α-stable distributions. Using large Monte Carlo simulations, we show that the Hill estimator overestimates the true tail exponent and can hardly be used on samples with small length. Utilizing our results, we introduce a Monte Carlo-based method of estimation for the tail exponent. Our proposed method is not sensitive to the choice of tail size and works well also on small data samples. The new estimator also gives unbiased results with symmetrical confidence intervals. Finally, we demonstrate the power of our estimator on the international world stock market indices. On the two separate periods of 2002–2005 and 2006–2009, we estimate the tail exponent.
VO Martina Jasova

20

Prosinec

VO Martina Jasova

Prosinec 2017
poútstčtsone
    123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031

Partneři

ČSOB
Deloitte
McKinsey & Company

Sponzoři

CRIF