Regression model

Mesures de risque de la queue (Expected Shortfall, spectrales, expectiles)

Les mesures de risque de la queue quantifient la distribution des pertes au-delà de la Value-at-Risk (VaR). L'Expected Shortfall — la perte attendue sachant que la VaR est dépassée — est la principale mesure de risque cohérente, formalisée par Artzner, Delbaen, Eber et Heath (1999) et démontrée comme cohérente par Acerbi et Tasche (2002). Les mesures spectrales et basées sur les expectiles la généralisent.

Appliquer avec EconMindBientôtVidéoBientôtDownload slides

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sources

  1. 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
  2. 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

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 1). Tail Risk Measures (Expected Shortfall, Spectral and Expectile Risk). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/finance/tail-risk-measures

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Référencée par

ScholarGateTail Risk Measures (Tail Risk Measures (Expected Shortfall, Spectral and Expectile Risk)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/finance/tail-risk-measures · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026