1) coherence of risk measure
风险度量一致性
3) coherent measure of risk
一致性风险度量
1.
The CVaR model,which was based on coherent measure of risk,lacks of dynamic properties for multi-period risk measures,especially dynamic consistency.
基于一致性风险度量公理建立的CVaR方法缺乏多时期风险度量属性,特别是动态持续性。
4) coherent risk measures
一致性风险度量
1.
Based on the Spectral Measures of Risk(M)-a new approach of coherent risk measures introduced by Acerbi(2002),this paper discusses some properties of Spectral Measures of Risk and one especial cases of this kind of risk,principally studies the Mean-M efficient frontier of portfolio and examines the economic implications under the assumption of normality of risk securities.
本文基于由Carlo Acerbi(2002)提出的一类一致性风险度量—谱风险测度M,给出了谱风险测度的一些性质及构造谱密度的一种具体形式;重点讨论了正态情形下风险资产组合的均值—M有效前沿,探讨了其经济含义,并与经典的均值—方差有效前沿进行了对比研究,获得了若干深入的结果。
5) dynamic coherent risk measures
动态一致性风险度量
6) Principle of coherence of risk measure
风险度量一致性原则
补充资料：风险度
风险度
【风险度】实际损失与预期损失的差数所占预期损失的比率。实际损失与预期损失的差数越低，则风险度越大。当风险单位增加时，实际损失与预期损失的可能差异也同时增加，但其仅与增加的风险单位的平方根成正比。例如，汽车碰撞的机会我们假定为1%，现有10000辆汽车，预期将有100辆发生损失。然而，实际损失并不正好是100辆，根据过去的经验，其实际损失可能在so一120辆之间，亦即实际损失与预期损失的差数为20辆，则风险度为20%(20/100)。如果现在汽车增加100倍为1000000辆，按1%的损失机会，则将有10000辆汽车发生损失。然而，其实际损失在9800一10200辆之间，亦即实际损失与预期损失的差数为200辆，较汽车为10(X)0辆时增加了10倍，此一数目正好与两次汽车数目的平方根的增加倍数相同。但是汽车增加后的风险度则减为2%了。这是因为差数200辆只占预期损失10000辆的2%，亦即汽车的数目增加100倍，风险度则减少10倍。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条