R语言Copula对债券时间序列数据的流动性风险进行度量
在金融市场中,债券的流动性风险一直是一个备受关注的问题。
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配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。
FF 模型通过回归除市场收益之外的几个变量的投资组合收益来扩展 CAPM。
世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。
Beta 假设反映了一种工具对例如市场的风险。但是,您可以通过各种方式估算此度量。
本文用 R 编程语言极值理论 (EVT) 以确定 10 只股票指数的风险价值(和条件 VaR)。
Python计算获得多资产投资组合的风险度量。
目标函数的平滑度对于优化的成功至关重要。可视化目标函数是一种检查平滑度的简便方法。
随着越来越多的数据被数字化,获取信息变得越来越困难。我们在本文中重点关注的一个示例是评估公司面临的不同风险领域。
结合POT模型的洪水风险评估能够从有限的实测资料中获取更多的洪水风险信息。
风险价值(VaR)及其所有相关问题仍然是风险管理中的主要模型。
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