风险度量ES的非参数估计  

Nonparametric Estimation of Expected Shortfall

作　　者：刘静[1] 杨善朝[2] 

机构地区：[1]桂林空军学院数理教研室,桂林541003 [2]广西师范大学数学科学学院,桂林541004

出　　处：《工程数学学报》2009年第4期577-585,共9页Chinese Journal of Engineering Mathematics

基　　金：国家自然科学基金(10661003);广西自然科学基金(0728091);广西研究生教育创新计划资助项目(2007106020701M49)

摘　　要：期望损失(Expected Shortfall,ES)是当今最流行的金融资产风险度量的工具之一,是一个理想的一致性风险度量。本文在α-混合序列具有幂衰减混合系数的条件下,讨论了风险度量ES的样本估计量的性质,得到估计量的Bahadur表示以及渐近正态性。Expected Shortfall is one of the most popular measure of the risk management for financial assets, and is an ideal coherent risk measure. In this paper, we discuss the sample quantile estimation of ES under polynomial decay coefficients of α-mixing time series. We obtain a Bahadur representation and the asymptotic normality of the estimation.

关 键 词：风险值(VaR) 期望损失(ES) 非参数估计 渐近正态性 Α-混合 

分 类 号：O212.7[理学—概率论与数理统计]