VaR 在尖峰厚尾的情况下（非对称laplace分布，极值理论）

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最近看到一些文章是研究VaR的风险管理的，在探讨问题的过程中，大部分都有讨论分布函数的特性（并不服从正态分布），反而多数具有尖峰厚尾的特性，因此会设计在非正态分布的情况下来探讨对VaR的计算。

然而却发现，非正态分布的探讨也分了两个：一个是非对称的Laplace分布，一个是在极值理论背景下的广义帕累托分布；对比了一下，其实原理差不多，但是为什么没人对这两个分布进行对比说明呢？
或者我没有发现其中的玄机？

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关键词：Laplace place 极值理论 PLA LAC 分布函数 正态分布 风险管理 文章 玄机

因为基于正态分布的统计量可能统计性质更好一些！

往往我用的MC的方法或者一些随机过程方法解这个问题。要么就是Machine Learning~其实吧，这些东西做论文很好看，没太大的实际作用。