针对小样本情形下的收益率数据,运用3种方法计算风险价值VaR,即数据在有偏分布拟合下的分位数,分位数在Cornish-Fisher展开下的近似值和Bootstrap抽样下的分位数估计。实证分析结果表明:当数据的分布未知时,在较小的尾部概率下,基于Cornish-Fisher展开方法所得的VaR值表现得更为精确和稳定,这种方法在一定程度上为人们提供了一种可行的风险度量工具。
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