当前位置：首页 - 正文

了解极端风险_WorldQuant_HIT57

发布网友发布时间：2024-10-20 23:07

共1个回答

热心网友时间：2024-10-26 13:27

极端风险的频繁出现超出了专家们的预期，这得益于极值理论这一统计学分支提供的预测工具。2008年雷曼兄弟的破产就是一个实例，它揭示了金融系统中罕见事件的破坏性影响。从1997年亚洲金融危机到1981年的美国经济衰退，历史上的这些事件表明，极端金融事件的频率和后果往往被低估。

尽管股票收益率通常假设服从正态分布，但实际数据显示，它们的分布往往具有更长的尾部，即包含更多极端事件。金融全球化使得这些极端事件的影响更加深远。极值理论（EVT）提供了一种量化和预测这些事件的方法，它在金融风险度量中起着关键作用，如风险价值（VaR）和条件风险价值（CVaR）。

EVT下的研究，如对Facebook和Netflix股票收益率的分析，揭示了非正态分布的特征，这与金融系统中的脆弱性相呼应。通过将EVT应用于不同行业和资产类别，我们可以观察到极端事件在不同行业中的分布模式，从而更好地理解风险分布的特性。

在监管层面，EVT被应用于巴塞尔协议的修订中，以改进对系统性风险的管理。例如，巴塞尔协议III引入了基于EVT的资本要求和压力测试，旨在提高银行在极端情况下的抵御能力。然而，未来可能需要进一步扩大EVT的应用范围，以全面量化和管理交易对手信贷和衍生品等自上而下的系统性风险，这将有助于塑造更加稳健的金融监管框架。

声明：本网页内容为用户发布，旨在传播知识，不代表本网认同其观点，若有侵权等问题请及时与本网联系，我们将在第一时间删除处理。
E-MAIL:11247931@qq.com

焦点

了解极端风险_WorldQuant_HIT57

最新推荐

猜你喜欢

热门推荐