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金融市场(jīnrónꞬshìchǎnꞬ)风险的量23456789101112131415161718192021222324252627282930313233灵敏度指标灵敏度指标36373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081828384858687888990919293三、基于(jīyú)MonteCarlo模拟法计算VaR的应用举例三、基于(jīyú)MonteCarlo模拟法计算VaR的应用举例三、基于(jīyú)MonteCarlo模拟法计算VaR的应用举例第二步风险因子协方差矩阵的Cholesky分解第三步利用MonteCarlo模拟方法生成三个风险因子的样本99100101102103104105106107108109110111112113114115一、基于Delta类方法(fāngfǎ)的VaR计算——(一)基于Delta-正态方法(fāngfǎ)的VaR计算(续)117118119120121122123124125126127128129130131132133134135136137138139140141142143144145146147148149150151152153154155156157158159160161162163164165166167168169二、POT模型(móxíng)——(二)超额分布函数的估计(续)三、广义极值分布与广义帕雷托分布对厚尾分布的拟合(nǐhé)及参数、分位数的估计三、广义极值(jízhí)分布与广义帕雷托分布对厚尾分布的拟合及参数、分位数的估计(续)——(一)分块样本极值(jízhí)理论中广义极值(jízhí)分布的估计(续)三、广义(guǎngyì)极值分布与广义(guǎngyì)帕雷托分布对厚尾分布的拟合及参数、分位数的估计(续)三、广义极值分布与广义帕雷托分布对厚尾分布的拟合及参数(cānshù)、分位数的估计——(二)POT模型中的广义帕累托分布的估计(续)(3)将和的估计结果代入如下(rúxià)式的右边,从而得到F(x)的尾部估计，以及X的p-分位数。176177178179180181182内容(nèiróng)总结
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