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2025-08-22 16:21老師，請問gpt這個解釋正確嗎？我不是很理解，在前一頁ppt當(dāng)中，我們學(xué)習(xí)了，當(dāng)n足夠大時，然后我們收集了很多份樣本，然后每一份樣本當(dāng)中的最大值提取出來組成的分布該如何判斷，那么在這個時候，我們已經(jīng)收集了一組最大值了呀，那為什么到這一頁在提到如何計算Var和ES的時候，用block maxima，老師說，我們只有一個最大值？那之前收集的不是一組最大值了嗎？？
所屬：FRM Part II > Market Risk Measurement and Management 視頻位置 相關(guān)試題
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1個回答
黃石助教
2025-08-26 09:24
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同學(xué)你好。GPT這里講的沒有問題。廣義極值理論的思想是，給定一個樣本，當(dāng)該樣本的容量足夠大時，樣本中的最大值（或最小值）作為一個變量、會收斂到廣義極值分布。或者換句話說，若大容量的樣本有多個，那么每個樣本中的最大值（或最小值）畫出來就應(yīng)該近似呈現(xiàn)廣義極值分布的形態(tài)。前面說的都是理論上的思想，現(xiàn)實(shí)中，我們想要估計這個分布的參數(shù)，勢必要基于實(shí)證數(shù)據(jù)獲取一眾最大值（或最小值）。常見的做法是找到一段較長的時間序列數(shù)據(jù)，然后將其分成多個“block”，找出每個block中的最大值（或最小值）即可獲得一組估計廣義極值分布的數(shù)據(jù)。為獲得較為準(zhǔn)確的估計，block中的個體數(shù)量應(yīng)足夠大。
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