R语言中的风险价值模型度量指标TVaR与VaR

99%的预期缺口[…]与99.6%的[…]风险值非常接近

在99%置信水平[…]上的预期缺口[…]对应于大约99.6%至99.8%的风险价值

受到“ 瑞士经验”报告中一句话的启发,

回顾

对于任何(绝对)连续累积分布函数​,严格增加,因为(VaR和TVaR)都是连续的,并且严格增加,所以可以将任何TVaR与某个VaR关联在一起 。即

 与

考虑例如对数正态分布。由于没有关于预期短缺的简单表达式,因此 使用蒙特卡洛模拟对其进行近似。然后,使用累积分布函数获取风险值的关联级别,

例如

为了绘制它,定义

现在,如果考虑尾巴较轻的分布,例如指数分布

或厚尾的分布(如帕累托)

我们有不同的概率水平。

因此,尾部越重,概率水平越高。因此,在某些情况下,始终用99.6%VaR qppfoximate 99%TVaR可能有效,例如


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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