股市崩盘的余震的统计特性再探：基于1987年崩盘、金融危机2008和COVID-19大流行的分析
摘要：主震对冲击表现为余震的影响可以在股价恢复阶段持续感受到。在恢复阶段市场仍然处于压力之下，任何小的干扰都会引发相对较小的余震。通过结构性突破分析估计了恢复阶段的持续时间。我们对1987年股市崩盘、2008年金融危机和2020年COVID-19大流行进行了统计分析，考虑到主震和余震的实际崩盘时间。之前的分析是考虑绝对的一日回报率，无法准确捕捉到崩盘的情况。结果显示，股市的主震和余震符合Gutenberg-Richter(GR)幂律分布。此外，与金融危机的GR律相比，我们得到了COVID-19崩盘的较高$eta$值。这意味着COVID-19期间股价的恢复可能比2008年金融危机更快。这个结果与目前市场从COVID-19大流行中的恢复一致。分析表明，高幅度的余震很少见，在恢复阶段低幅度的余震频繁发生。分析还显示，$P( au\_i)$的分布符合广义帕累托分布，即$displaystyle~P( au\_i)proptofrac{1}{{1+lambda(q-1) au\_i}^{frac{1}{(q-1)}}}$，其中$lambda$和$q$是常数，$ au\_i$是发生时间间隔。这种分析有助于投资者在市场崩盘期间重组他们的投资组合。
作者：Anish Rai, Ajit Mahata, Md Nurujjaman and Om Prakash
论文ID：2012.03012
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2021-10-18