小样本可以近似的看成正态分布 进而用模型进行估计 这句话对么？

小样本可以近似的看成正态分布 进而用模型进行估计 这句话对么？

具体来说 小弟使用一年期的股指对数收益序列 约200多个数据 但JB检验显示高峰后尾

处于简便期间 可以说“本文使用样本数据相对较少 近似假设为正态分布 进而用模型估计”么？



以前好像在哪本书上面见过这说法 希望有人能给出明确答复

能给出这一说法的理论依据和实证研究的参考文献最好  事实上我见的很多文献都是直接用正态分布估计的 但都只是说“大量实证研究表明用正态分布进行计算差别不大云云”

求专业答复 谢谢

首先：小样本是n<30的样本，n>=30一般就可以认为是大样本了，所以LZ数据是200个了，就属于大样本了
其次，既然是尖峰厚尾，那就已经不是正态分布了，股指对数收益序列早在五六十年前就被推翻了，不是正态分布，所以我认为是不行的，建议用其他的分布试试。

...悬赏分少了么 会的可以加价嘛 好说...

其实,到现在为止,没有人说样本的时候加上几个字
"对于单变量的样本来说, 小于30个是小样本", 而同时样本之间是独立的

楼主是不是研究时间序列

恩 金融时间序列 一年期数据 GARCH模型正在识别中 又看了下文献 即便换成T 或GED分布  结果还是个近似值 只是相对精确点而已 俺不要求那么高的精确度...不是学计量的