Mit der Cornish-Fisher-Methode (nach E. A. Cornish and Ronald Aylmer Fisher) kann das Quantil einer Verteilungsfunktion auf Basis der ersten vier Momente (Erwartungswert, Standardabweichung, Schiefe und Kurtosis) abgeschätzt werden. Basis ist die Bestimmung eines Quantils einer Normalverteilung. Im Falle einer Normalverteilung mit Erwartungswert können die Quantile der Verteilung dargestellt werden als
Hierbei ist der Faktor nur vom betrachteten Quantil abhängig und entspricht dem Wert der invertierten Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung an der Stelle .
Die Cornish-Fisher-Erweiterung berücksichtigt nun die Schiefe und die Wölbung einer Verteilung, womit sich natürlich andere Quantile als bei der Normalverteilung ergeben, deren Schiefe 0 und Kurtosis 3 beträgt. Hierbei wird der Faktor angepasst mittels
dabei bezeichnet den Exzess, d. h. die über die Wölbung der Normalverteilung hinausgehende Wölbung (Überkurtosis).
(Cornish-Fisher-Abschätzung).
Die Berechnung der Quantilsfunktion lautet damit
Die Methode ermöglicht unter anderem eine bessere Abschätzung von quantilsbezogenen Risikomaßen, z. B. dem Value at Risk, wenn die Normalverteilungshypothese verletzt ist.
Weblinks Bearbeiten
Einzelnachweise Bearbeiten
- Preview: The Percentile Points of Distributions Having Known Cumulants bei jstor.org, abgerufen am 3. Mai 2022.
- Inefficiency and bias of modified value-at-risk and expected shortfall bei risk.net, abgerufen am 3. Mai 2022.
- The Percentile Points of Distributions Having Known Cumulants bei digital.library.adelaide.edu.au/, abgerufen am 3. Mai 2022.
- Moments an cumulants in the Specification of Distributions bei digital.library.adelaide.edu.au/, abgerufen am 3. Mai 2022.