自同学回答（1）
Robin Ma2019-09-02 10:53:38
Robin Ma同学你好，这个是一个很“明显”的结论，但是实际证明确实通过计算机不断模拟获得的，通过100次，1000次 甚至10000次的计算得到的结论，比如95%的VAR, 那么你可以切成95.1 95.2 95.3 一次类推，当然你也可以切成95.1 。。。。95. 11 95.12 95.13。。。95.2。。95.21 95.22，明显后者的ES算出来会大一点。
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老师，这个题还有一个疑问：题目告诉这个分布是均值为10，标准差为3的正态分布，但下面的分位点对应的数值又和根据正态分布计算的值不一样，这个有问题吗？
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是这样的，你看题干 Mill Street believes that the underlying distribution of loan returns should follow a normal distribution with a mean of ten and a standard deviation of three. 说的是这个分析师认为怎么怎么样，但是实际上有可能这个分析师是错误的，所以这里的数字对不起来不用太过在意。
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老师，如果是这样，我有个想法您看对不对，就是这个和ES值的曲线，或者是分布曲线的凸性有关，不一定是随着切分增加而加，凸性不同，也可能下降。但我不会推导或证明。
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这个要看产品的，如果是债券的话 我们学过债券的变化 deltaP=-D*P*deltaY+0.5*C*P*（deltaY平方），那么两边同时取VAR，相当于转换为求Y的VAR对整个deltaP的VAR的影响，这时候凸性就会产生调整效果。如果我们的产品无法使用delta normal法，那么就不能这么用。
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