严同学回答（1）
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黄石2025-07-16 10:04:54
黄石同学你好。这个就是根据VaR和ES的算式得出来的结论。从定性的角度来看，tail index越高，意味着损失数据本身的分布尾巴越肥（注意tail index > 0对应损失数据本身分布是肥尾；= 0对应损失数据分布尾部呈指数下降，如正态分布，这些分布是没有肥尾的；< 0的话意味着损失数据分布的尾部是有限的），那么VaR和ES理应越高（这两个指标本就是关注于损失数据分布的尾部）；threshold越高，意味着我们使用更极端的损失进行建模，算出来的VaR和ES也理应越高。
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