本文選題：VaR + CVaR�。� 參考：《生產力研究》2010年04期

【摘要】：VaR是當今非常流行的一種風險管理工具,但當分布是非正態(tài)或不連續(xù)的時候,VaR沒有穩(wěn)定性;當數據量較大時,VaR的計算很困難;當分布函數是高維時,VaR并不可行。而CVaR具有穩(wěn)定性、凸性、次可加性,很好地克服了VaR的缺點,而且由于CVaR考慮了尾部的情況,因此比VaR更準確、更保險。CVaR是比VaR更好的風險管理工具。文章還指出了當分布是正態(tài)分布時,則VaR、CvaR和均值—方差理論有相同的最優(yōu)解。
[Abstract]:VaR is a very popular risk management tool today, but when the distribution is non normal or discontinuous, VaR is not stable; when the amount of data is large, the calculation of VaR is difficult. When the distribution function is high dimension, VaR is not feasible. While CVaR has stability, convexity, and secondary additivity, it overcomes the shortcomings of VaR well, and because of CVaR test. Considering the tail situation, it is more accurate than VaR, and more insurance.CVaR is a better risk management tool than VaR. The article also points out that when the distribution is normal distribution, the VaR, CvaR and mean variance theory have the same optimal solution.
【作者單位】： 浙江水利水電�？茖W校;
【分類號】：F224;F830

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