Multivariate Distributions in Non–Stationary Complex Systems II: Empirical Results for Correlated Stock Markets
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摘要
本报告基于2014年美股S&P500479只股票的高频数据，应用随机矩阵模型分析非平稳复杂系统中的多元分布及其相关性。通过将收益率旋转到相关矩阵的特征向量空间，得到具有重尾特性的多元联合分布。非平稳性导致相关性波动加剧，使分布尾部更重，风险评估更加全面。模型拟合结果表明，长期区间的尾部更重，验证了随机矩阵模型对非平稳金融市场的刻画能力 [page::0][page::1][page::5][page::8][page::13][page::21]
