为了完善金融风险评估算法,本文选取广义g-h分布模型计算金融风险评估涉及到的相关参数数据,对VaR算法的值域进行扩展,使得改进后的CVaR的值域超过VaR算法值域范围,能够获取更多金融风险评估样本数据。实践应用结果表明,与VaR算法相比,CVaR算法在金融资产回报估算、不同置信度条件下的金融风险评价应用中的优势更加显著。
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