【摘 要】
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针对目前主流的风险度量模型大都建立在已给定的或假设的样本以及模型参数分布假设的基础上,但在实际中有效大样本数据又很难获取,且可供参考的有效历史数据更少,造成误差比
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2010-Ia-040)
论文部分内容阅读
针对目前主流的风险度量模型大都建立在已给定的或假设的样本以及模型参数分布假设的基础上,但在实际中有效大样本数据又很难获取,且可供参考的有效历史数据更少,造成误差比较大,甚至会无法计算的问题,介绍了一种新的风险度量方法,即基于Bootstrap的风险度量法,特别是在样本很小的情况下,该方法能更好地管理信用风险。
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