下列关于VaR的描述，错误的是
VaR的局限性包括无法预测尾部的极端损失情况
计算VaR涉及到置信水平和持有期
VaR是对未来风险的事后评判
计算VaR的方法包括极值理论法、历史模拟法、蒙特卡罗法等
下面的说法正确的是
置信水平越大，估计的可靠性越小
置信水平越小，估计的可靠性越大
置信水平越大，估计的可靠性越大
置信水平的大小与估计的可靠性无关
以下性质中,风险价值(VaR)法不满足的是
单调性
同质性
次可加性
位移不变性
当人们考虑风险时，通常关注的是预期值（即期望值）
中心极限定理表明，大量同分布的随机事件总体上服从正态分布。
如果在回测VaR时，发现特例事件次数过多，则表明VaR模型高估了风险水平。
由投资组合新头寸引起的VaR变化，称为边际VaR。
在相同条件下,分散化的VaR大于无分散化的VaR。
与传统风险测度相比，VaR方法的优势体现在
VaR具有效益性
VaR具有可比性
VaR具有全面性
VaR具有直观性
下列关于蒙特卡罗方法的描述，哪些是准确的？
蒙特卡罗方法利用计算机生成随机数代替实际抽样数据来解决随机性问题
在金融工程领域，蒙特卡罗方法通常用于模拟资产价格路径及其可能的未来变动
根据蒙特卡罗方法，增加模拟次数N会降低结果的精确性
几何布朗运动模型是实践中最常用的单个随机变量模拟模型之一
运用蒙特卡罗法管理金融风险的影响因素包括
随机模型的准确性
模拟抽样的独立性
置信区间的大小
历史数据的准确性
下列哪些选项正确描述了使用极值理论计算VaR的方法？
极值理论可以用来对金融市场中低概率高影响的极端事件进行风险测度
广义帕累托分布(POT)模型是通过设定一个阈值，然后对所有超过该阈值的数据进行建模分析
使用分块样本极值模型(BMM)时，数据被分割成小组，并且每组中最小值用于构建新的极值数据集
Hill估计量是一种常用于估计广义极值分布形状参数ξ的方法
以下关于历史模拟法的说法哪些是正确的？
历史模拟法不需要预先假设风险因子的变化分布形式
它通过使用历史数据来直接模拟未来可能发生的风险因子变化情况
由于其非参数性质，历史模拟法在处理厚尾分布方面表现优异
对于大型投资组合来说，历史模拟法计算VaR的过程相对简单且耗时较少