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重尾场合下相依风险模型的尾概率问题的综述报告
相依风险模型是一种常见的统计模型，其主要研究的是各个风险因素之间的相互依赖性对风险造成的影响。在实际应用中，不同风险因素之间的依赖性是非常复杂和难以准确描述的，这导致构建一个合适的相依风险模型是一个非常重要的研究方向，特别是在重尾场合下，尾概率问题显得尤为重要。
重尾现象在财务、医疗等领域中非常常见，例如金融市场中的黑天鹅事件、疾病爆发等突发事件。在这种情况下，经典的高斯分布等模型可能不能提供足够的解释，而且常规的估计方法也无法正确地评估尾部风险，从而建立的风险模型往往很难应对这些复杂问题。因此，研究重尾场合下的相依风险模型对于理解尾部风险有着重要意义。
对于相依风险模型的尾部行为，传统的风险理论认为其尾部分布可以通过某些概率分布描述，例如绝对连续的伽马分布、稳定分布、对数正态分布和Weibull分布等。然而，在实际应用中，存在许多场合的结果并不是遵循一些常见的概率分布，而是具有“飞行”的性质。这些性质表明，当涉及到极端风险时，相依风险模型的尾部行为不能仅通过某个高斯分布或其它任何单一的概率密度函数来描述。
因此，需要发展新的方法和模型，才能更好地对相依风险模型的尾部行为进行建模和估计。目前，研究人员提出了许多基于尾部非对称性的新模型，例如混合分布模型、重尾分布、可修剪分布，以及混和可修剪分布等。这些新模型可以提供更准确的估计结果，更好地反映了相依风险模型的尾部行为，从而更好地评估风险。
此外，研究人员也着重衡量了尾部风险，例如VaR（ValueatRisk）、期望损失、超过阈值的概率等。通过这些测量方法，可以更好地评估尾部风险，并针对具体的场合，开发出合适的风险管理策略。这些方法中的VaR因其简单易行而广为应用，并且在重尾场合下表现良好。
总之，尾部风险是重要的研究领域，在相依风险模型中尤为重要。通过研究尾部风险问题，研究人员可以更好地理解相依风险模型的本质，并发展出相应的新模型和风险管理策略。