宇同學
2024-08-24 12:41①敏感性分析檢測負偏肥尾，那么它與Var的區(qū)別是什么？ ②蒙特卡洛模擬與情景分析都可以假設分布（非正態(tài)分布），那么兩者之間的區(qū)別在哪？
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2個回答
南極必勝客
2024-08-31 08:36
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同學你好，
敏感性分析和VaR（Value at Risk）在風險管理中有不同的用途和側重點：
敏感性分析：
目的：評估模型輸出對輸入參數變化的敏感程度。
方法：通過改變一個或多個輸入參數，觀察對結果的影響。
應用：用于識別哪些參數對模型結果影響最大，從而幫助優(yōu)化和改進模型。
負偏肥尾：如果敏感性分析檢測到負偏肥尾，意味著模型對負面極端事件（如市場崩盤）特別敏感。
VaR（Value at Risk）：
目的：量化在特定置信水平下，投資組合在一定時間內可能遭受的最大損失。
方法：通過統(tǒng)計分析歷史數據或模擬未來情景，計算出可能的最大損失。
應用：廣泛用于金融機構的風險管理，幫助確定資本儲備和風險敞口。
負偏肥尾：VaR通常假設損失分布是正態(tài)分布，但在實際中，金融市場常常表現(xiàn)出負偏肥尾，即極端損失事件發(fā)生的概率高于正態(tài)分布的預測。
總結來說，敏感性分析更關注模型參數變化對結果的影響，而VaR則專注于量化特定置信水平下的潛在最大損失。兩者可以結合使用，以全面評估和管理風險。
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追答
蒙特卡洛模擬：
方法：通過大量隨機抽樣來模擬可能的結果。每次模擬都使用不同的隨機輸入值，生成一系列可能的結果。
情景分析：
方法：基于特定的假設或情景，分析不同情況下的結果。通常會設定幾個關鍵情景（如最樂觀、最悲觀和最可能的情況），然后評估每個情景下的結果。
我自己的理解是，Monte Carlo更偏重去測試不同場景發(fā)生了probability， 而情景假設更偏特定某場景的影響結果。
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婷婷助教
2024-09-20 14:28該回答已被題主采納
同學你好，
必勝客的說法是對的，
可以參考下。
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