El CBOE publica un índice SKEW, que es SKEW = 100 - 10*S por lo que a partir del propio índice podemos obtener S = (SKEW - 100)/10 .
Sólo quiero hacer un análisis preliminar de las distribuciones utilizando SKEW y VIX juntos.
Tengo este código python de otra pregunta de SO:
from scipy import linspace
from scipy import pi,sqrt,exp
from scipy.special import erf
def pdf(x):
return 1/sqrt(2*pi) * exp(-x**2/2)
def cdf(x):
return (1 + erf(x/sqrt(2))) / 2
# e = location
# w = scale
def skew(x,e=0,w=1,a=0):
t = (x-e) / w
return 2 / w * pdf(t) * cdf(a*t)¿Puedo obtener una distribución utilizando este parámetro de inclinación? La página wiki menciona que la variable skew tiene que estar en el rango (-1,1).
Edición: Sólo necesitaba leer más detenidamente el paquete scipy.stats -- está bien documentado qué forma, ubicación y escala se requieren para cada distribución.
Edición 2: Si SKEW es el 3er momento estadístico, VIX es la varianza, ¿qué distribución de probabilidad puede ser completamente especificada por estos dos parámetros? La lognormal está completamente especificada por la varianza y el lugar. ¿Cuáles son las alternativas? ¿Puedo parametrizar la lognormal con estas dos distribuciones?
