ScholarGate
Trợ lý

So sánh phương pháp

Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.

Các thước đo rủi ro đuôi (Expected Shortfall, Phổ, Kỳ vọng)×Lý thuyết Giá trị Cực biên (EVT)×
Lĩnh vựcTài chínhTài chính
HọRegression modelRegression model
Năm ra đời19992001
Người khởi xướngArtzner, Delbaen, Eber & Heath (coherent risk axioms); Acerbi & Tasche (Expected Shortfall)Coles (textbook treatment); McNeil, Frey & Embrechts
LoạiCoherent tail risk measureTail / extreme-event model
Công trình gốcArtzner, P., Delbaen, F., Eber, J.-M. & Heath, D. (1999). Coherent Measures of Risk. Mathematical Finance, 9(3), 203–228. DOI ↗Coles, S. (2001). An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer. ISBN: 978-1852334598
Tên gọi khácexpected shortfall, conditional value at risk, CVaR, spectral risk measureEVT, generalized extreme value, generalized Pareto distribution, peaks over threshold
Liên quan55
Tóm tắtTail risk measures quantify the loss distribution beyond Value-at-Risk (VaR). Expected Shortfall — the expected loss given that VaR is exceeded — is the leading coherent risk measure, formalised by Artzner, Delbaen, Eber and Heath (1999) and shown to be coherent by Acerbi and Tasche (2002). Spectral and expectile-based measures generalise it.Extreme Value Theory is a statistical framework for modelling the rare events that live in the tail of a probability distribution. As developed in Coles (2001) and applied to risk by McNeil, Frey & Embrechts (2005), it offers two standard routes: the Generalized Extreme Value (GEV) distribution for block maxima and the Generalized Pareto Distribution (GPD), used in the peaks-over-threshold approach, for exceedances above a high threshold.
ScholarGateBộ dữ liệu
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Nguồn tài liệu
  3. PUBLISHED

Đến trang tìm kiếm Tải xuống bản trình chiếu

ScholarGateSo sánh phương pháp: Tail Risk Measures · Extreme Value Theory. Truy cập ngày 2026-06-19 từ https://scholargate.app/vi/compare