论文研究 置信度参数化频谱风险度量的渐近分析

我们研究差的渐近行为为,其中风险度量配备了置信度参数,而X和Y是非负随机变量,其尾部概率函数有规律地变化。 在[1]中处理了风险值(VaR)为α的情况。 本文研究了一种频谱风险度量收敛至最坏情况风险度量的情况。 我们给出了边际风险贡献与投资组合X + Y的Y的欧拉贡献之间的差的渐近行为。 与[1]相似,我们的结果主要取决于X和Y尾部厚度的相对大小。特别是,如果Y的尾部足够细,我们发现它渐近地等于Y的期望值(预期损失)此外,我们得到的渐近关系为,其中是一个常数,其值也会根据X和Y尾部的厚度的相对大小而变化。我们还进行了数值实验,发现当尾部X的厚度比Y的厚度足够厚,不会随α单调增加,并且在严格小于