SÜREKLİ DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

0 (312) 276 75 93 @ İletişim İçin Mail Gönderin bestessayhomework@gmail.com - 7/24 hizmet vermekteyiz... @@@ Süreli, online, quiz türü sınavlarda yardımcı olmuyoruz. Teklif etmeyin. - Ödev Yaptırma, Proje Yaptırma, Tez Yaptırma, Makale Yaptırma, Essay Yaptırma, Literatür Taraması Yaptırma, Vaka İncelemesi Yaptırma, Research Paper Yaptırma, Akademik Makale Yaptırma, İntihal Oranı Düşürme, İstatistik Ödev Yaptırma, İstatistik Proje Yaptırma, İstatistik Tez Yaptırma, İstatistik Makale Yaptırma, İstatistik Essay Yaptırma, Edebiyat Ödev Yaptırma, Edebiyat Proje Yaptırma, Edebiyat Tez Yaptırma, İngilizce Ödev Yaptırma, İngilizce Proje Yaptırma, İngilizce Tez Yaptırma, İngilizce Makale Yaptırma, Her Dilde Ödev Yaptırma, Hukuk Ödev Yaptırma, Hukuk Proje Yaptırma, Hukuk Tez Yaptırma, Hukuk Makale Yaptırma, Hukuk Essay Yaptırma, Hukuk Soru Çözümü Yaptırma, Psikoloji Ödev Yaptırma, Psikoloji Proje Yaptırma, Psikoloji Tez Yaptırma, Psikoloji Makale Yaptırma, İnşaat Ödev Yaptırma, İnşaat Proje Yaptırma, İnşaat Tez Yaptırma, İnşaat Çizim Yaptırma, Matlab Yaptırma, Spss Yaptırma, Spss Analizi Yaptırmak İstiyorum, Ücretli Spss Analizi, İstatistik Ücretleri, Spss Nedir, Spss Danışmanlık, İstatistik Hizmeti, Spss Analizi ve Sonuçların Yorumlanması, Spss Ücretleri, Tez Yazdırma, Ödev Danışmanlığı, Ücretli Ödev Yaptırma, Endüstri Mühendisliği Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Matlab Ödev Yaptırma, Tez Danışmanlığı, Makale Danışmanlığı, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

SÜREKLİ DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

29 Ocak 2021  İstatistiksel Veri Analizi Binom Dağılımının Normal dağılıma Yaklaşımı Normal dağılım Tablosu Olasılık DAĞILIMLARI Poisson Dağılımının Normal dağılıma yaklaşımı 0
SÜREKLİ DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR – İstatistik Alanları- İstatistik Fiyatları – Ücretli İstatistik – İstatistik Yaptırma

Pozitif regresyon bağımlı dağılımlar

Subramanyam ve Rao ve (1996) ayrıca, marjinal dağılımlar sonlu desteğe sahip olduğunda, tüm ayrık PRD iki değişkenli dağılımlar kümesinin uç noktalarını belirlemek için bir algoritma sağlamıştır. Bu noktaları belirledikten sonra, pozitif regresyona bağlı ayrık iki değişkenli dağılımlar oluşturulabilir.

SÜREKLİ DAĞILIMLAR VE UYGULAMALAR

Normal-Laplace Dağılımı ve Akrabaları

Normal-Laplace (NL) dağılımı, bağımsız olarak normal dağıtılmış ve Laplace dağıtılmış bileşenlerin kıvrılmasından kaynaklanır. Durdurma tehlike oranı sabitse, normalde dağıtılmış bir başlangıç ​​değeri ile Brown hareketinin durma durumunun dağılımıdır. Makalede tartışılan NL dağılımının özellikleri arasında şekli ve kuyruk davranışı (normalden daha şişman), momentleri ve sonsuz bölünebilirliği bulunur.

Çift Pareto-lognormal dağılımı, üslü bir normal-Laplace rastgele değişkenininki olup, boyut dağılımlarını modellemek için kullanışlı bir parametrik form sağlar. Genelleştirilmiş normal-Laplace (GNL) dağılımı hem sonsuza bölünebilir hem de toplama altında kapalıdır. Artışları GNL dağılımını takip eden bir Levy süreci oluşturmak mümkündür. Böyle bir Levy hareketi, bir finansal varlığın logaritmik fiyatının hareketini modellemek için kullanılabilir. Böyle bir varlık için bir opsiyon fiyatlandırma formülü türetilir.

Giriş

Normal (Gaussian) dağılım temel istatistikte merkezi bir rol oynasa da, normal dağılımla modellenen birçok fenomenin ampirik dağılımlarının bazen Gauss şeklini yakından takip etmediği uzun zamandır kabul edilmiştir. Örneğin, Journal of the American Statistical Association’daki bir makalede Wilson (1923), “ekonomi, biyometri veya hayati istatistiklerde günlük işlerde gerçekten karşılaştığımız sıklık, genellikle sözde normal dağılıma çok yakın bir şekilde uyuşmuyor. 

Son yıllarda, yüksek frekanslı fiyat verilerinin mevcudiyeti ile birlikte finansal modellemeye yönelik büyük araştırma ilgisi patlaması ve bununla birlikte logaritmik fiyat getirilerinin tam olarak normal bir dağılımı takip etmediğinin farkına varılması, daha önce varsayıldığı gibi, daha gerçekçi alternatif parametrik modeller arayışına yol açmıştır.

Dağılımlar elbette sayısız şekilde birbirinden farklı olabilir, ancak normalden farklı olma eğiliminde olan ampirik dağılımlar için genel olarak iki türe sınıflandırılabilir: çarpıklığın varlığı ve daha kalın kuyruklara sahip olma normaldir (leptokurtoz).

Leptokurtozun varlığıyla başa çıkmak için Student-t (t ^ x dahil) veya Cauchy dağıtımından lojistik ve Laplace dağılımlarına kadar bir dizi alternatif parametrik form kullanılmıştır. Laplace dağılımı, asimetrik bir forma (skew-Laplace) ve ayrıca genelleştirilmiş Laplace disthution’a genişletilebilir.

Z Tablosu
Normal dağılım özellikleri
Normal dağılım örnekler
Normal dağılım Tablosu
Üstel dağılım
Binom Dağılımının Normal dağılıma Yaklaşımı
Poisson Dağılımının Normal dağılıma yaklaşımı
Olasılık DAĞILIMLARI

Parametre açısından zengin olan ve hem çarpıklığı hem de basıklığı birleştirebilen bu türden diğer dağılımlar, genelleştirilmiş hiperbolik dağılımlar [Barndorff Nielsen (1977) ve Eberlein ve Keller (1995)] ve alt sınıfı normal ters Gauss dağılımıdır. Bu son dağılımların tümü son zamanlarda finans alanında logaritmik fiyat getirilerini modellemek için kullanılmıştır.

Bu bölümün amacı, (simetrik biçiminde) aralığının ortasında normal dağılım gibi ve kuyruklarındaki Laplace dağılımı gibi davranan yeni bir dağılım sunmaktır. Burada normal-Laplace dağılımı olarak adlandırılan bu dağılım, bağımsız normal ve Laplace bileşenlerinin kıvrılmasından kaynaklanır. Eğrilik, evrişimde skew-Laplace bileşeni kullanılarak dağıtıma dahil edilebilir.

Bölüm 4.2’de dağılım tanımlanmış ve oluşumu ve özellikleri tartışılmıştır. Bölüm 4.3’te, çift Pareto-lognormal dağılımı (üstelleştirilmiş bir normal-Laplace rastgele değişkenininki), çeşitli fenomenlerin boyut dağılımının modellenmesindeki kullanımıyla birlikte kısaca tartışılmıştır.

Ayrıca bu bölümde genelleştirilmiş normal-Laplace dağılımı tanıtılmış ve bazı özellikleri tartışılmıştır. Bölüm 4.4’te, artışları genelleştirilmiş normal-Laplace dağılımını takip eden bir Levy sürecinin (Brownian-Laplace hareketi olarak adlandırılır) yapımı, finansal modellemedeki potansiyel kullanımıyla birlikte açıklanmaktadır.

Bu, logaritmik fiyatı Brownian-Laplace hareketini izleyen bir varlık için bir Avrupa alım opsiyonunun opsiyon değerinin belirlenmesini içerir. Bölüm 4.5’te normal-Laplace ve genelleştirilmiş normal-Laplace dağılımları için parametre tahmini tartışılmıştır.

Yaratılış

Dağılım, normal bir dağılımın ve asimetrik bir Laplace’ın evrişimi olarak ortaya çıkar, yani Y ~ NL (/ i, cr ^, a, (3), Z ve W’nin Z ^ ile bağımsız rastgele değişkenler olduğu şekilde temsil edilebilir. 

Brown hareketi ise böyle bir evrişim doğal olarak ortaya çıkabilir. dX = udt + rdw başlangıç ​​durumu XQ ~ N (//, cr ^) üssel olarak dağıtılmış bir T zamanında gözlemlenecekti; veya, başka bir deyişle, böyle bir Brown hareketi sabit bir tehlike oranı A ile durdurulursa (veya “öldürülürse” veya gözlemlenirse) ve durma durumu X {T) gözlemlenir. Bu, katlanarak dağıtılmış bir zamandan sonra sabit (rastgele olmayan) başlangıç ​​durumuyla Brownian hareketinin (4.6) durumunun asimetrik bir Laplace dağılımını takip etmesinden kaynaklanır.

Bu nedenle, örneğin, bir hisse senedinin veya başka bir finansal varlığın logaritmik fiyatı {logPt} t> o Brownian hareketini takip ederse, yaygın olarak varsayıldığı gibi, sabit bir günde ilk işlem anındaki log (fiyat), n, Diyelim ki normal bir Laplace’a yakın bir dağılım izlemesi beklenebilir. Bunun nedeni, n gününün başlangıcındaki log (fiyat) normal olarak dağıtılırken, bir Poisson sürecinde n günündeki işlemlerin gerçekleştiği varsayımı altında, ilk işleme kadar olan sürenin üssel olarak dağıtılmasıdır.

Bazı özellikler

Çünkü bir Laplace rastgele değişkeni, üstel olarak dağıtılmış iki değişken arasındaki fark olarak gösterilebilir [Kotz et al. (2001)], (4.4) ‘den bir NL (//, (j’ ^, ​​a, /?) Rastgele değişkenin şu şekilde ifade edilebileceğini izler:

  • Y = fi + aZ + Ei / a – E2 / P, (4.7)

burada JBI, £ ‘2 bağımsız standart üstel sapmalardır ve Z, Ei ve E2’den bağımsız standart bir normal sapmadır. Bu, NL dağılımından sözde rastgele sayıları simüle etmenin uygun bir yolunu sağlar.

Kotz vd. (2001, s. 149) asimetrik Laplace rastgele değişkenlerinin birkaç başka temsilini sağlar. Uygun ayarlama ile (bir N (//, cr ^) bileşeninin eklenmesi), bunların tümü normal Laplace rastgele değişkenleri için taşınır. 

• Şekil ve kuyruk davranışı. Normal Laplace pdf’si pürüzsüzdür (farklılaştırılabilir) ve tek bir moda sahiptir. Y ^^ ± 00 olarak sıfıra düşer. A = / 3it durumunda, simetrik ve çan şeklindedir, normal ve Laplace dağılımı arasında bir ara pozisyon işgal eder. Şekil 4.1, normal (noktalı çizgi) ve Laplace (kesikli) ile birlikte ortalama sıfır ve varyans 1 olan NL (0, 1/3, l / \ / 3, 1 / v ^) dağılımını (katı eğri) gösterir. aynı ortalama ve varyansa sahip dağılımlar.

 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.