Mesures de risc de cua (Shortfall esperat, espectrals, expectils)
Les mesures de risc de cua quantifiquen la distribució de pèrdues més enllà del Valor en Risc (VaR). El Shortfall esperat —la pèrdua esperada donat que es supera el VaR— és la mesura de risc coherent líder, formalitzada per Artzner, Delbaen, Eber i Heath (1999) i demostrada com a coherent per Acerbi i Tasche (2002). Les mesures espectrals i basades en expectils la generalitzen.
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Mapa de mètodes
El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.
Fonts
- Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J.-M. & Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9(3), 203–228. DOI: 10.1111/1467-9965.00068 ↗
- Acerbi, C. & Tasche, D. (2002). On the Coherence of Expected Shortfall. Journal of Banking & Finance, 26(7), 1487–1503. DOI: 10.1016/S0378-4266(02)00283-2 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Tail Risk Measures (Expected Shortfall, Spectral and Expectile Risk). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/finance/tail-risk-measures
Quin mètode?
Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.
- Teoria del Valor Extrem (EVT)Finances↔ compara
- Model GARCH (Previsió de la Volatilitat)Econometria↔ compara
- Regressió per Mínims Quadrats Ordinàris (MQO)Econometria↔ compara
- Regressió quantílicaEconometria↔ compara
- Model de Markov de canvi de règims per a sèries financeresFinances↔ compara
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →