【摘 要】
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精确度量风险价值(Value-at-Risk,VaR)和以及由此衍生的Expected Shortfall (ES)是对风险管理者的挑战.广泛应用的正态分布不足以描述金融收益的厚尾特征,尤其是风险管理者最
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精确度量风险价值(Value-at-Risk,VaR)和以及由此衍生的Expected Shortfall (ES)是对风险管理者的挑战.广泛应用的正态分布不足以描述金融收益的厚尾特征,尤其是风险管理者最为关心的99%或95%分位数.极值理论可以准确地描述分布尾部的分位数.本文利用极值理论计算VaR和ES,并给出它们的误差分析,然后利用深成指数据进行返回检验.两种返回检验方法的结果表明,极值理论方法可以比较精确地度量VaR和ES.
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