然而，我们想强调的是，与投资管理行业从业人员的讨论——他们是对使用我们的理论见解感兴趣的实际方面的关键受众——已经向我们指出了一个惯例，即在实践中不赞成清除提取记忆，因此我们将在实践中选择当前的估算方法。我感谢一位匿名推荐人指出这一建议。20风险的时间维度（即将在《风险杂志》上发表）更一般地说，准确的路径相关风险预测的关键是代表潜在回报的现实情景生成过程。例如，考虑最基本的参数高斯模型。尽管有证据表明，高斯观点不能真实地反映资产回报，但在定量风险度量和报告中，依赖正态性假设仍然是最标准的。对于正常模型，有一些参数替代，可以解释投资组合收益的重尾和偏态。然而，开发灵活、稳健、多视界的参数化模型，并将其应用于广泛的投资组合，这一挑战导致了历史模拟的流行。我们请读者参考Cont[2001]中有关股票时间序列参数化建模的困难摘要。另一方面，历史模拟无疑也带来了挑战。该方法假设过去准确地代表了未来，而市场条件会随着时间的推移而变化。此外，历史模拟所需的数据可能不可用。最近开发的资产可能没有充分的历史记录，外部事件和经济动态可能会导致资产历史的模糊。这些问题需要在经济上合理的路径依赖风险模型中加以解决。

与单期风险度量相比，路径依赖带来了额外的挑战。特别是，解释这种内在时间依赖性的模型在实践中往往更复杂，难以估计、模拟和回溯测试。另一方面，考虑经验估计的最简单形式：随机抽样。这种方法无法解释收益时间序列中的记忆概念。记忆是一个程式化的事实，它包含了这样一种观点：在动荡的市场中，序列自相关性会增加，波动性会随着时间的推移而变化，高波动性状态往往会在大幅度下降后立即发生。随机抽样的替代方法，例如K¨unsch[1989]引入的移动块自举法，肯定是在统计理论中发展起来的。然而，在预测路径相关风险度量的背景下，对此类参数和经验模型进行回溯测试的大量文献似乎并不存在。参考资料菲利普·阿尔茨纳、弗雷迪·德尔班、让-马克·埃伯和大卫·希思。一致的风险度量。《数学金融》，9（3）：203–228，1999年。内政部：10.1111/1467-9965.00068。菲利普·阿尔茨纳、弗雷迪·德尔班、让-马克·埃伯、大卫·希思和古惠珍。连贯的多周期风险度量。预印本，苏黎世ETH，2002年。菲利普·阿尔茨纳、弗雷迪·德尔班、让-马克·埃伯、大卫·希思和古惠珍。一致的多周期风险调整值和贝尔曼原理。运筹学年鉴，152:5-22，2007。内政部：10.1007/s10479-006-0132-6。Jocelyne Bion Nadal。动态风险度量：BMOmartingales的时间一致性和风险度量。《金融与随机》，12:219–244，2008。《风险的时间维度》（即将发表在《风险杂志》上）21Jocelyne Bion Nadal。时间一致的动态风险过程。《随机过程及其应用》，119:633–6542009。

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