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VaR 在尖峰厚尾的情况下(非对称laplace分布,极值理论)
楼主
cescelia
4330
2
收藏
2012-07-23
最近看到一些文章是研究VaR的风险管理的,在探讨问题的过程中,大部分都有讨论分布函数的特性(并不服从正态分布),反而多数具有尖峰厚尾的特性,因此会设计在非正态分布的情况下来探讨对VaR的计算。
然而却发现,非正态分布的探讨也分了两个:一个是非对称的Laplace分布,一个是在极值理论背景下的广义帕累托分布;对比了一下,其实原理差不多,但是为什么没人对这两个分布进行对比说明呢?
或者我没有发现其中的玄机?
求高手赐教!!!
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沙发
ermutuxia
2012-10-17 14:49:50
因为基于正态分布的统计量可能统计性质更好一些!
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藤椅
Akisa
2012-10-17 21:01:54
往往我用的MC的方法或者一些随机过程方法解这个问题。要么就是Machine Learning~其实吧,这些东西做论文很好看,没太大的实际作用。
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