部分信息下扭曲风险度量的极端情形
风险管理
2025-12-16 v4
摘要
本文探讨了在分布不确定性影响下，针对在部分知识下（具体为前两个矩及形状信息——即对称性和/或单峰性）的关键风险度量。我们首先运用概率不等式，建立关于价值-at-风险(VaR)在前两个矩和形状约束下的理论最佳和最坏界，反映了在这些约束下可实现的最极端尾部风险。随后，我们通过修改的 Schwarz 不等式，将这种最坏/最佳分析扩展到广泛的扭曲风险度量类，推导出在相同的部分信息设置下（关于底层分布的矩和分布形状）的相应鲁棒界。此外，我们给出清晰刻画实现最佳和最坏情景的分布。该方法提供了一个扭曲风险度量的极端问题的统一框架。
引用
@article{arxiv.2404.13637,
title = {Extremal cases of distortion risk measures with partial information},
author = {Mengshuo Zhao and Narayanaswamy Balakrishnan and Chuancun Yin and Hui Shao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13637},
year = {2025}
}
备注
35 pages