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金融市场上的数据往往具有高维和尖峰厚尾特点，如果运用多元正态分布去拟合，得到的结果是有误差的。根据金融数据特征，选择用椭圆稳定分布(ESD)去建立分布模型。但是椭圆稳定分布没有显式密度表达式，无法使用常规经典方法（如最大似然估计）去估计参数，本文选择用近似贝叶斯计算(ABC)算法中PMC方法模拟估计参数，同时针对ESD三个参数，选择充分体现参数的概要统计量，如离散矩阵的非对角线参数采取协同投影方法。并对美国道琼斯指数，上证指数和香港恒生指数做椭圆稳定分布拟合分析股指联动关系。针对小样本的广义极值分布(GEV)，确定四种充分体现参数的概要统计量，结合ABC PMC方法估计参数，评估该四种概要统计量优劣。最后对北京和上海的PM2.5空气污染天数用GEV模型拟合分析。