VaR估计中的概率分布设定风险与改进
在金融风险管理中，金融风险的事先判断具有极其重要的意义，然而金融机构金融决策事前支持技术的缺陷常常被忽略，在金融投资收益率概率分布估计方法尚未建立以前，将样本数据特征纳入风险度量的计算则不失为一种改进风险判断的有效途径。本文选择度量金融风险的主流方法-VaR技术来讨论概率分布设定风险，探讨依据数据特征改进和扩展VaR计算方法，通过对Delta-正态方法与Delta-Gamma—Cornish—Fisher扩展方法估计VaR值的比较，从实证分析角度论证了扩展方法在VaR估计中的有效性与稳健性。
金融机构 概率分布设定风险 VaR估计 正态分布
李腊生 孙春花
天津财经大学中国经济统计研究中心,天津 300222 内蒙古财经学院,呼和浩特 010051
国内会议
南京
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211-219
2010-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）