【摘 要】
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CVaR是指损失超过VaR的条件均值,它满足凸性、一致性等要求。本文引入CVaR风险计量技术,研究了风险证券的投资收益率在服从Laplace分布下的均值—CVaR模型。得到了模型的最优
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CVaR是指损失超过VaR的条件均值,它满足凸性、一致性等要求。本文引入CVaR风险计量技术,研究了风险证券的投资收益率在服从Laplace分布下的均值—CVaR模型。得到了模型的最优解和最小CVaR的解析形式。对正态分布和Laplace分布下的均值—CVaR模型有效前沿进行了对比研究,讨论了置信度对模型有效前沿的影响。
CVaR means the average of the condition of loss exceeding VaR, which satisfies the requirements of convexity and consistency. In this paper, CVaR risk measurement technology is introduced to study the mean-CVaR model under the Laplace distribution of return on risk securities. The optimal solution of the model and the analytic form of minimum CVaR are obtained. The effective frontier of the mean-CVaR model under normal distribution and Laplace distribution is compared and the influence of confidence on the effective frontier of the model is discussed.
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