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【24h】

Strong Consistency of CVaR Optimal Estimator

机译:CVaR最优估计器的强一致性

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摘要

Conditional Value-at-Risk (CVaR) is one of the commonly used risk measures. The paper shows t hat the optimal estimator of CVaR is strong consistency if the first-order moment of the population exists. We subsequently carry out numerical simulations to test the conclusion. We use the results to make an empirical analysis of Shenzhen A shares.
机译:条件风险价值(CVaR)是常用的风险衡量标准之一。本文表明,如果存在种群的一阶矩,则CVaR的最佳估计量具有很强的一致性。随后,我们进行数值模拟以检验结论。我们使用结果对深圳A股进行实证分析。

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