Netiesinių stochastinių modelių generuojamos laiko eilutės pasižymi įdomiomis statistinėmis savybėmis. Jau anksčiau šioje svetainėje pradėjome demonstruoti keletą modelių 1, 2 (pvz. stochastinis grąžos modelis, finansinis bandos jausmo modelis), kurių rezultatai labai įdomūs, nes jų pagalba galima sėkmingai atkurti absoliučios grąžos galios spektrinį tankį ir skirstinį.
Statistines modelio ir finansinių rinkų empirinių duomenų savybes galima tirti įvairiai. Šalia pasirinktų kintamųjų skirstinių, momentų, galios spektrinių tankių, autokoreliacijų galima tirti ir kitus statistinius rodiklius, kurie gali esmingai papildyti žinias apie sistemos statistines ir dinamines savybes. Naujos naudingos informacijos daugiau gali suteikti tokie rodikliai, kurių sąsaja su jau naudojamais yra nevienareikšmė arba nežinoma. Taip pat daug laisvės yra pasirenkant ir sistemą charakterizuojančius kintamuosius.
Viena tokia kintamųjų grupė, kuri artimai siejasi su rizikos vertinimais, galėtų būti labai apibendrintai apibūdinama terminu pikų statistika 3, 4. Šiame aprašyme pristatysime dydžius, kurie yra nagrinėjami tiriant pikų statistiką, bei aptarsime statistines su šių dydžių savybes. O taip pat kartu siūlome interaktyvią naršyklės programėlę, kuri leis interaktyviai „pažaisti“ su stochastinės diferencialinės lygties parametrais.
Skaityti „Pikų statistika netiesiniuose stochastiniuose modeliuose“ toliau »
