1樓：拾肆
樓上有人說了 spectral risk measure，簡單來說就是所有損失的加權平均，比CVaR好在他的權數選擇更自由。CVaR是spectral risk measure將權數全部加在尾部的一種特殊情況。
至於樓上有人說CVaR,VaR不好，則是看具體情況而定，仁者見仁智者見智吧。
2樓：Lucas
通俗的說VaR是100%的weight都放在乙個點，而比那個點的風險更大的地方，weight卻是0，所以一不小心就低估風險了。
而ES是所有的點weight都一樣，從風險管理的角度來說更合理。
3樓：Young Jo
好處樓上說的差不多了，Subaddtivity 和考慮了 extreme situations， 但也有壞處， 比如估計乙個sample 的 ES， 如果用最常用的方法， 就是將超過 VaR 的losses 取算數平均， 這樣得到的ES的估計是很varied的， 尤其是在厚尾現象嚴重而且樣本數量不大的情況，但 VaR 相比下會更加穩定， 主要是因為極端情況在sample size 不大的情況下很可能不出現在我sample裡，這樣對ES的影響很大。當然，也有用kernal distribution去擬合losses 的分布然後得到乙個更加smooth的分布，然後用定義求ES， 但目前看來效果一般。
ES的backtest也比較複雜，存不存在都有爭論，當然現在是有幾種辦法的。但VaR的backtest就簡單明瞭很多，也不存在什麼爭議，方法也統一。
另外， CVaR 和 ES 嚴格扣定義的話，是有一些不同的，這些不同主要是存在不連續的loss 分布，區別不是很大。
4樓：慕雨柔
補充一句，在 Historical Simulation 的意義下，幾乎所有的銀行算 VaR 都是用的 ES 做 proxy。如果假設正態分佈， 99% 的 VaR 約等於 97.5% 的 ES。
因此 VaR 的計算是取損失最大的 7 天平均（一年 window ）。
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