廣義雙曲線分佈是子類豐富、形狀靈活的分佈族，計量金融領域幾乎所有常用分佈都是它的子分佈。它的四大重要子分佈：雙曲線分佈、正態逆高斯分佈、偏t分佈和方差伽瑪分佈，對資產收益率分佈模擬都有著重要應用，《金融時間序列建模和風險度量:基於廣義雙曲線分佈的方法》系統論述了廣義雙曲線分佈的參數估計方法，闡述了廣義雙曲線分佈的方法在金融時間序列建模領域的應用，包括它在GARCH族模型中的應用和廣義雙曲線擴散過程的構建，並基於鞍點近似技術，導出了廣義雙曲線分佈的風險度量方法，克服了模擬法計算效率低的缺陷。通過實證分析和參數的估計，深入闡述了廣義雙曲線分佈的方法在金融領域中的應用，通過四個子類對中國主要股指收益分佈進行擬合分析，認為正態逆高斯分佈擬合效果最佳。研究結果對中國金融衍生產品定價及風險度量有重要的參考價值。

作者簡介：

林清泉，中國人民大學中國財政金融政策研​​究中心研究員，中國人民大學財政金融學院教授，博士生導師。1982年元月畢​​業於四川大學。先後獲得四川大學學士學位、華中理工大學碩士學位、中國科學院博士學位，後在山東大學金融高級人才培養基地，從事金融工程、金融數學的博士後研究。林清泉教授還是德國慕尼黑大學、德國萊比錫大學和美國加利福尼亞大學聖塔芭芭拉分校高級訪問學者。主要研究領域： 金融工程、金融風險管理,金融資產定價。

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