Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Renyi entropy based design of heavy tailed distribution for return of financial assets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F24%3A00374887" target="_blank" >RIV/68407700:21340/24:00374887 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129531" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.physa.2024.129531</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.physa.2024.129531" target="_blank" >10.1016/j.physa.2024.129531</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Renyi entropy based design of heavy tailed distribution for return of financial assets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    It is well-known that returns of financial assets exhibit heavy tail property and there has been no distribution which can reliably capture this characteristic so far. To contribute to the solution of this problem, we derive a new heavy tail distribution using the maximum entropy principle for Renyi entropy under the absolute moment constraints. Our newly derived distribution with two shape parameters forms a family of distributions. They are smooth, scaleable, symmetric and may be heavy tailed if their shape parameter attains the appropriate value. As a result, parameters of this distribution can be estimated by maximum likelihood estimation technique. The ability of the derived distribution to model the heavy tail property of financial assets is verified on a range of financial instruments. The results we obtained show that it can be a better option for modeling the returns of financial assets compared to other well-known heavy tailed distributions

  • Název v anglickém jazyce

    Renyi entropy based design of heavy tailed distribution for return of financial assets

  • Popis výsledku anglicky

    It is well-known that returns of financial assets exhibit heavy tail property and there has been no distribution which can reliably capture this characteristic so far. To contribute to the solution of this problem, we derive a new heavy tail distribution using the maximum entropy principle for Renyi entropy under the absolute moment constraints. Our newly derived distribution with two shape parameters forms a family of distributions. They are smooth, scaleable, symmetric and may be heavy tailed if their shape parameter attains the appropriate value. As a result, parameters of this distribution can be estimated by maximum likelihood estimation technique. The ability of the derived distribution to model the heavy tail property of financial assets is verified on a range of financial instruments. The results we obtained show that it can be a better option for modeling the returns of financial assets compared to other well-known heavy tailed distributions

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10700 - Other natural sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2024

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications

  • ISSN

    0378-4371

  • e-ISSN

    1873-2119

  • Svazek periodika

    637

  • Číslo periodika v rámci svazku

    Březen

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    17

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    001172352100001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85183105183