楼主: 何人来此
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[量化金融] 细尾巴是从哪里来的? [推广有奖]

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何人来此 在职认证  发表于 2022-4-28 20:01:29 |AI写论文

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英文标题:
《Where Do Thin Tails Come From?》
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作者:
Nassim Nicholas Taleb
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  The literature of heavy tails (typically) starts with a random walk and finds mechanisms that lead to fat tails under aggregation. We follow the inverse route and show how starting with fat tails we get to thin-tails when deriving the probability distribution of the response to a random variable. We introduce a general dose-response curve and argue that the left and right-boundedness or saturation of the response in natural things leads to thin-tails, even when the \"underlying\" random variable at the source of the exposure is fat-tailed.
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中文摘要:
关于重尾的文献(通常)从随机游走开始,发现了导致聚集下的厚尾的机制。我们沿着相反的路线,展示了在推导随机变量响应的概率分布时,如何从厚尾开始到薄尾。我们引入了一个一般的剂量-反应曲线,并认为自然事物中反应的左右有界性或饱和会导致细尾,即使暴露源的“潜在”随机变量是厚尾的。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Statistics        统计学
二级分类:Methodology        方法论
分类描述:Design, Surveys, Model Selection, Multiple Testing, Multivariate Methods, Signal and Image Processing, Time Series, Smoothing, Spatial Statistics, Survival Analysis, Nonparametric and Semiparametric Methods
设计,调查,模型选择,多重检验,多元方法,信号和图像处理,时间序列,平滑,空间统计,生存分析,非参数和半参数方法
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