@ARTICLE{26543120_105346420_2013, 
	author = {А. И. Балаев}, 
	keywords = {, тяжелые хвосты, многомерное распределение доходностейинформационный критерий Кульбака - Лейблера},
	title = {Анализ многомерных временных рядов финансовых доходностей: сравнение различных подходов к моделированию тяжелых хвостов},
	journal = {Экономический журнал ВШЭ},
	year = {2013},
	volume = {17},
	number = {2},
	pages = {256-282},
	url = {https://ej.hse.ru/2013-17-2/105346420.html},
	publisher = {},
	abstract = {В работе проведено сравнение некоторых известных вероятностных моделей для доходностей основных мировых фондовых индексов и новой вероятностной модели, построенной на основе t-распределения с вектором степеней свободы. Сравнение проводится в терминах качества внутривыборочной подгонки и предсказательной способности вне выборки при предсказании условной функции плотности в целом. Основное внимание уделяется эффектам, порождаемым формой функций плотности, в особенности многомерным тяжелым хвостам. Рассматриваются, с одной стороны, t-распределение с вектором и скаляром степеней свободы и, с другой стороны, модификации многомерного нормального распределения, приспособленные для учета тяжелых хвостов: обобщенное распределение ошибки и распределение Грама - Шарлье. С помощью теста, основанного на информационном критерии Кульбака - Лейблера, проводится попарное сравнение построенных моделей. Модели упорядочиваются по качеству подгонки и предсказательной способности, и обсуждаются причины превосходства той или иной спецификации функции плотности над другой.},
	annote = {В работе проведено сравнение некоторых известных вероятностных моделей для доходностей основных мировых фондовых индексов и новой вероятностной модели, построенной на основе t-распределения с вектором степеней свободы. Сравнение проводится в терминах качества внутривыборочной подгонки и предсказательной способности вне выборки при предсказании условной функции плотности в целом. Основное внимание уделяется эффектам, порождаемым формой функций плотности, в особенности многомерным тяжелым хвостам. Рассматриваются, с одной стороны, t-распределение с вектором и скаляром степеней свободы и, с другой стороны, модификации многомерного нормального распределения, приспособленные для учета тяжелых хвостов: обобщенное распределение ошибки и распределение Грама - Шарлье. С помощью теста, основанного на информационном критерии Кульбака - Лейблера, проводится попарное сравнение построенных моделей. Модели упорядочиваются по качеству подгонки и предсказательной способности, и обсуждаются причины превосходства той или иной спецификации функции плотности над другой.}
}