摘要：在最近的30年以來，越來越多的學者和投資者發現一個問題：許多金融數據的經驗分布往往不是對稱的，它偏離正態分布并且呈現出尖峰、厚尾特征。為了刻畫這種尖峰、厚尾特性，國內外學者研究了各種不同的厚尾分布，其中非對稱Laplace分布的密度函數和分布函數都具有明確的解析表達式，含有2個待估參數[3]，有限的中心矩[5]計算方便簡單。這樣就給進一步的研究證券投資組合和金融風險管理帶來了很大的便利。

本文將對非對稱Laplace分布進行研究。在嘗試運用矩估計的同時，運用極大似然估計等方法對該分布進行參數估計，以證明極大似然估計和矩估計在結果上是一致的，并給出一種較為簡單的處理方法。

關鍵詞：非對稱Laplace分布，矩估計，極大似然估計

目錄

摘要

ABSTRACT

一、引言-1

1.1、選題背景-1

1.2、文獻綜述-1

1.3、本文主要內容-1

二、非對稱Laplace分布-3

2.1、非對稱Laplace分布的由來-3

2.2、非對稱Laplace分布的定義及其性質-3

2.3、數字特征-7

2.3.1、矩-7

2.3.2、可靠性度量-8

2.3.3、分位函數-9

2.3.4、參數估計-9

三、實證分析-11

3.1、選取樣本數據-11

3.2、參數估計與結果-11

3.3、對估計與結果的分析-13

四、總結-14

參考文獻-15

致謝-16