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考虑了“肥尾”现象 不能度量非线性金融工具的风险 通过历史数据构造收益率分布,不依赖特定的定价模型 风险度量的结果受制于历史周期的长度 在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时,工作量十分繁重
考虑了“肥尾”现象 不能度量非线性金融工具的风险 通过历史数据构造收益率分布 风险度量的结果受制于历史周期的长度 在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时,工作量十分繁重
HGSDC:MSISDN=8613901234567,SUD=OBA-1; HGSDC:MSISDN=8613901234567,SUD=OBO-1; HGSDC:MSISDN=8613901234567,SUD=OBI-1; HGSDC:MSISDN=8613901234567,SUD=OBO-2;
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存在模型风险 可以通过设置消减因子,使得模拟结果对近期市场的变化更快地作出反应 产生大量路径模拟情景 考虑了“肥尾”现象 在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时,工作量十分繁重
考虑了“肥尾”现象 不能度量非线性金融工具的风险 通过历史数据构造收益率分布,不依赖特定的定价模型 风险度量的结果受制于历史周期的长度 在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时,工作量十分繁重
考虑了“肥尾”现象 不能计量非线性金融工具的风险 通过历史数据构造收益率分布,不依赖特定的定价模型 风险计量的结果受制于历史周期的长度 在计量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时,工作量十分繁重
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