Modelling Financial Returns with Finite Mixtures of GED

As widely identified by the empirical evidence, daily returns on financial
assets are not Normally distributed, because they are characterized by excess kurtosis and different degrees of skewness. Finite mixtures of distributions have been
proposed in literature to capture these features. In this work a finite mixture of two
Generalized Error Distributions (GED) is applied to fit the distribution of the daily
returns on the Dow Jones Industrial Average (DJIA) index for the period from January 4, 2016 to January 31, 2022. Moreover, in order to highlight the flexibility
of the shape parameter over time, the entire analysis period was divided in three
different sub-periods and for each one the mixture of GED was estimated.
Abstract Come ampiamente identificato dall’evidenza empirica, i rendimenti giornalieri delle attivita finanziarie non sono distribuiti normalmente, poich ` e sono ´ caratterizzati da curtosi eccessiva e diversi gradi di asimmetria. Per catturare
queste caratteristiche, in letteratura sono state proposte misture finite di distribuzioni.
In questo lavoro viene applicata una mistura finita di due distribuzioni GED (Generalized Error Distribution) per stimare la distribuzione dei rendimenti giornalieri
dell’indice Dow Jones Industrial Average (DJIA) per il periodo dal 4 gennaio 2016
al 31 gennaio 2022. Inoltre, al fine di evidenziare la flessibilit`a del parametro di
forma nel tempo, l’intero periodo di analisi e stato suddiviso in tre diversi sottope- ` riodi e per ciascuno e stata stimata la mistura di GED.