bszlogo
Deutsch Englisch Französisch Spanisch
SWB
sortiert nach
nur Zeitschriften/Serien/Datenbanken nur Online-Ressourcen OpenAccess
  Unscharfe Suche
Suchgeschichte Kurzliste Vollanzeige Besitznachweis(e)

Recherche beenden

  

Ergebnisanalyse

  

Speichern / Druckansicht

  

Druckvorschau

  
1 von 1
      
1 von 1
      
* Ihre Aktion:   suchen [und] (PICA Prod.-Nr. [PPN]) 1790466164
 Felder   ISBD   MARC21 (FL_924)   Citavi, Referencemanager (RIS)   Endnote Tagged Format   BibTex-Format   RDF-Format 
Online Ressourcen (ohne online verfügbare<BR> Zeitschriften und Aufsätze)
 
K10plusPPN: 
1790466164     Zitierlink
Titel: 
Autorin/Autor: 
Erschienen: 
[S.l.] : SSRN [[2020]], 2020
Umfang: 
1 Online-Ressource (16 p)
Sprache(n): 
Englisch
Anmerkung: 
Nach Informationen von SSRN wurde die ursprüngliche Fassung des Dokuments June 21, 2018 erstellt


Link zum Volltext: 
Elektronische Ressource: Zugang beim Produzenten (Lizenzangabe: Kostenfrei zugänglich ohne Registrierung)
Elektronische Ressource: Zugang über Resolving-System (Lizenzangabe: Kostenfrei zugänglich ohne Registrierung)
Digital Object Identifier (DOI): 10.2139/ssrn.3200629
Rechteinformation und Access Status: Open Access


Sachgebiete: 
JEL: G32 ; JEL: C46
Inhaltliche
Zusammenfassung: 
Conditional Value-at-Risk (CVaR) represents a significant improvement over the Value-at-Risk (VaR) in the area of risk measurement, as it catches the risk beyond the VaR threshold. CVaR is also theoretically more solid, being a coherent risk measure, which enables building more robust risk assessment and management systems. This paper addresses the derivation of the closed-form CVaR formulas for several less known distributions, such as Burr type XII, Dagum, hyperbolic secant, as well as more popular generic extreme value distributions. It follows an unnoticed result of Patrizia Stucchi who derived CVaR formulas for Johnson's SU/SB/SL distributions. While being uncommon for general public, those distributions represent a significant advancement in modeling financial assets returns. After having derived the closed-form CVaR formulas for the most popular elliptic distributions and log-distribution, this paper concludes the development of mathematical toolbox required for effective introduction of CVaR into practical risk management
 Zum Volltext 
1 von 1
      
1 von 1