英文标题：
《Multivariate stable distributions and their applications for modelling
cryptocurrency-returns》
---
作者：
Szabolcs Majoros and Andr\\\'as Zempl\\\'eni
---
最新提交年份：
2018
---
英文摘要：
In this paper we extend the known methodology for fitting stable distributions to the multivariate case and apply the suggested method to the modelling of daily cryptocurrency-return data. The investigated time period is cut into 10 non-overlapping sections, thus the changes can also be observed. We apply bootstrap tests for checking the models and compare our approach to the more traditional extreme-value and copula models.
---
中文摘要：
在本文中，我们将已知的拟合稳定分布的方法推广到多元情况，并将所建议的方法应用于每日加密货币回报数据的建模。所调查的时间段被划分为10个不重叠的部分，因此也可以观察到变化。我们应用引导测试来检查模型，并将我们的方法与更传统的极值和copula模型进行比较。
---
分类信息：

一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Applications 应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
--
一级分类：Quantitative Finance 数量金融学
二级分类：Statistical Finance 统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
--

---
PDF下载：
-->