常见的厚尾分布有哪些？

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我想了解一下厚尾分布。具体请列举一些厚尾分布，他们的表达式和图形、分布特征、参数对分布函数的影响，以及应用领域。先在此谢过了！

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关键词：分布函数 应用领域 表达式 领域 影响 分布函数 表达式

网上有不少此类文章，自己去搜搜看

没有看到比较系统的介绍，所以在这里看能不能得到更好的回答。

有一本专著：《Modelling extremal events for insurance and finance》

chongqingligong 发表于 2013-10-7 11:55
有一本专著：《Modelling extremal events for insurance and finance》

有没有资源的链接？

Kankan........

处理“厚尾”分布的常用统计分布如下：
（1）t分布
    一般见到的文献中提及的是中信t分布，对应的还有非中心t分布，它的不足在于缺乏正态分布的良好特性，如次级可加、不想管、统计独立等，所以在金融中应用有限，但是它也不失为一种模拟市场的一种好的统计分布。
分布特征：
以0为中心，左右对称的单峰分布；
t分布是一簇曲线，其形态变化与n（确切地说与自由度ν）大小有关。自由度ν越小，t分布曲线越低平；自由度ν越大，t分布曲线越接近标准正态分布（u分布）曲线。

（2）广义误差分布GED
    广义误差分布是JPMorgan的RiskMetrics提出的。GED分布在金融市场上的主要应用见于基于GARCH模型下的VaR方法，对股票市场的研究。更好的揭示了收益率的厚尾和股市的杠杆效应。
分布特征：
当v值为2 时，广义误差分布即为标准正态分布；
当v<2时，其密度比正态具有更厚的尾部和更尖的峰，而且随着v值的减小，“尖峰厚尾”现象就越明显，即大的极端事件出现的概率随v的减小而增大；
当v>2时，其尾部则较正态分布更薄。

此外，处理“厚尾”分布的常用统计分布还有pareto分布、柯西分布、对数gamma以及各种混合分布（如混合正态分布，该分布的混合变量往往假定为时信息流。新信息进入市场对市场产生冲击，进而推动市价和交易量的波动。该分布假定变量是由具有不同均值和方差的正态分布混合而成，最常用的是有两个正态分布混合而成的模型。这种方法是金融信息统计分析的重要方法。它允许以更大的概率产生相对于标准正态分布的更大的收益率）。

与子偕行 发表于 2013-10-11 21:22
处理“厚尾”分布的常用统计分布如下：
（1）t分布
    一般见到的文献中提及的是中信t分布，对应的还有 ...

本来想把前两个的密度函数和分布曲线一起弄上来的，但是还不知道怎么弄，将就看看了。