基于Copula-POT模型的条件VaR估计——以洪灾风险为例

2020Environmental Science被引 1

摘要

针对巨灾损失具有尖峰厚尾的特征，采用极值理论中的POT模型拟合巨灾损失变量的边缘分布，利用二元阿基米德Copula函数来刻画巨灾损失变量之间的相关结构，构建了Copula-POT模型来估算巨灾损失的条件VaR值。结合全球洪水事件的损失数据进行实证分析和比较，结果表明：损失变量的厚尾性与相关关系的刻画是估计条件VaR的关键，且Copula-POT模型能够提供准确的巨灾损失条件VaR估计。本研究能为巨灾风险评估及其应对提供一定的参考。

引用本文（GB/T 7714）

巢文, Chao Wen, 钱晓涛, 等. 基于Copula-POT模型的条件VaR估计——以洪灾风险为例[J]. 未知来源, 2020.

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DOI：https://doi.org/10.19366/j.cnki.1009-055x.2020.04.009

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