风险测量的VaR及CVaR方法的对比研究

发布时间：2018-06-26 18:52

  本文选题：VaR + CVaR　； 参考：《生产力研究》2010年04期

【摘要】：VaR是当今非常流行的一种风险管理工具,但当分布是非正态或不连续的时候,VaR没有稳定性;当数据量较大时,VaR的计算很困难;当分布函数是高维时,VaR并不可行。而CVaR具有稳定性、凸性、次可加性,很好地克服了VaR的缺点,而且由于CVaR考虑了尾部的情况,因此比VaR更准确、更保险。CVaR是比VaR更好的风险管理工具。文章还指出了当分布是正态分布时,则VaR、CvaR和均值—方差理论有相同的最优解。
[Abstract]:VaR is a very popular risk management tool today, but when the distribution is non normal or discontinuous, VaR is not stable; when the amount of data is large, the calculation of VaR is difficult. When the distribution function is high dimension, VaR is not feasible. While CVaR has stability, convexity, and secondary additivity, it overcomes the shortcomings of VaR well, and because of CVaR test. Considering the tail situation, it is more accurate than VaR, and more insurance.CVaR is a better risk management tool than VaR. The article also points out that when the distribution is normal distribution, the VaR, CvaR and mean variance theory have the same optimal solution.
【作者单位】： 浙江水利水电专科学校;
【分类号】：F224;F830

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本文编号：2071060