不完全信息下GlueVaR扭曲风险度量的最佳与最坏情形
Best- and worst-case Scenarios for GlueVaR distortion risk measure with Incomplete information
AI总结：
本文在不完全信息和对称性等形状信息条件下，统一推导GlueVaR扭曲风险度量的最佳与最坏情形，并通过扭曲函数的凸包络刻画极值分布，给出VaR、TVaR和RVaR的极值示例。
摘要：
本文在一个统一框架内，基于底层分布的部分信息以及对称性等形状信息，推导出最佳与最坏情形下的GlueVaR扭曲风险度量。此外，我们利用相应扭曲函数的凸包络刻画了GlueVaR的极值分布。作为示例，推导了VaR、TVaR和RVaR的极值情形。
英文摘要：
This paper derives the best- and worst-case GlueVaR distortion risk measure within a unified framework, based on partial information of the underlying distributions and shape information such as symmetry. In addition, we characterize the extremal distributions of GlueVaR with convex envelopes of the corresponding distortion functions. As examples, extremal cases of VaR, TVaR and RVaR are derived.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
