HuiLYue
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黄石2024-10-10 14:02:18
黄石同学你好。参数法适用于当我们对数据的分布有足够的把握时。比方说我基本确定数据服从的是正态分布，那么我就基于正态分布去估计VaR即可。但如果数据展现出诸如有偏、肥尾等特征，使得我们无法对其分布一概而论时，非参数法就变得更加适合，因为该方法直接使用历史数据，而上述有偏、肥尾等信息已经自然而然地蕴含在数据当中了。不过非参数法也有一个大毛病，就是假设历史在未来会重演：如果历史和未来的市场环境是截然不同的，那么使用非参数法就很容易产生误导性结果。比如说这里，如果我们的历史数据中没有重大的损失事件，比方说历史数据所处期间市场上异常的平静，这个时候历史模拟法的结果就很有可能失真，因为未来市场未必能继续保持平静。此时，使用参数法带来的效果会更好一些。
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那也就是说。。当数据足够多时，极端损失会淹没在tail loss里是这个意思么
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同学你好。你说的这一点也是正确的，如果数据过多，那么某些极端损失确实就会被淹没在数据中。
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