| Dowd-package | Kevin Dowd的MATLAB工具箱的R版本，摘自《衡量市场风险》一书。 | ||
| AdjustedNormalESHotspots | 用Cornish-Fisher校正法调整ES热点 | ||
| AdjustedNormalVaRHotspots | 用Cornish-Fisher修正法调整VaR的热点 | ||
| AdjustedVarianceCovarianceES | Cornish Fisher调整方差协方差 | ||
| AdjustedVarianceCovarianceVaR | Cornish Fisher调整方差协方差VaR | ||
| ADTestStat | 绘制AD测试的累积密度，并计算AD测试统计的置信区间。 | ||
| AmericanPutESBinomial | 用二叉树估计香荚兰产量。 | ||
| AmericanPutESSim | 基于二项式期权价值树和蒙特卡罗模拟的美国香草看跌期权估值 | ||
| AmericanPutPriceBinomial | 二项式卖出价 | ||
| AmericanPutVaRBinomial | 用二叉树估计香荚兰的VaR。 | ||
| BinomialBacktest | 对VaR风险度量模型进行二项后验。 | ||
| BlackScholesCallESSim | Black-Scholes呼叫的蒙特卡罗模拟 | ||
| BlackScholesCallPrice | 欧式看涨期权价格 | ||
| BlackScholesPutESSim | Black-Scholes-put的蒙特卡罗模拟 | ||
| BlackScholesPutPrice | 欧式看跌期权价格 | ||
| BlancoIhleBacktest | Blanco-Ihle预测评价后验测度 | ||
| BootstrapES | 指定置信水平的自举模型 | ||
| BootstrapESConfInterval | 自举ES置信区间 | ||
| BootstrapESFigure | 引导图 | ||
| BootstrapVaR | 指定置信水平的自举VaR | ||
| BootstrapVaRConfInterval | 自举VaR置信区间 | ||
| BootstrapVaRFigure | 自举变量图 | ||
| BoxCoxES | 用Box-Cox变换估计ES | ||
| BoxCoxVaR | 用Box-Cox变换估计VaR | ||
| CdfOfSumUsingGaussianCopula | 利用高斯copula导出prob（X+Y | ||
| CdfOfSumUsingGumbelCopula | 使用Gumbel copula导出prob（X+Y | ||
| CdfOfSumUsingProductCopula | 使用乘积copula导出prob（X+Y | ||
| ChristoffersenBacktestForIndependence | 克里斯托弗森支持独立 | ||
| ChristoffersenBacktestForUnconditionalCoverage | 克里斯托弗森无条件覆盖的回溯测试 | ||
| CornishFisherES | 玉米鱼 | ||
| CornishFisherVaR | 玉米费希尔变种 | ||
| DBPensionVaR | DB养老金的蒙特卡罗风险值 | ||
| DCPensionVaR | DC养老金的蒙特卡罗风险值 | ||
| DefaultRiskyBondVaR | 违约风险债券组合的VaR | ||
| FilterStrategyLogNormalVaR | 带滤波策略的对数正态VaR | ||
| FrechetES | 弗雷切特预期短缺 | ||
| FrechetESPlot2DCl | 根据信心水平绘制Frechet预期缺口图 | ||
| FrechetVaR | 风险价值 | ||
| FrechetVaRPlot2DCl | 绘制信用风险价值图 | ||
| GaussianCopulaVaR | 二元高斯Copule VaR | ||
| GParetoES | 广义Pareto的期望短缺 | ||
| GParetoMEFPlot | 经验和广义Pareto平均超额函数的图 | ||
| GParetoMultipleMEFPlot | 经验和2广义Pareto均值余函数图 | ||
| GParetoVaR | 广义Pareto的VaR | ||
| GumbelCopulaVaR | 二元Gumbel Copule VaR | ||
| GumbelES | 甘贝尔 | ||
| GumbelESPlot2DCl | 甘贝尔变量 | ||
| GumbelVaR | 甘贝尔变量 | ||
| GumbelVaRPlot2DCl | 甘贝尔变量 | ||
| HillEstimator | 希尔估计量 | ||
| HillPlot | 丘陵地带 | ||
| HillQuantileEstimator | 希尔分位数估计 | ||
| HSES | 使用历史估计的投资组合预期短缺 | ||
| HSESDFPerc | 历史模拟ES分布函数的百分位数 | ||
| HSESFigure | 历史模拟VaR、ES图及L/P直方图 | ||
| HSESPlot2DCl | 根据置信水平绘制历史模拟结果 | ||
| HSVaR | 基于历史估计的投资组合风险价值 | ||
| HSVaRDFPerc | 历史模拟VaR分布函数的百分位数 | ||
| HSVaRESPlot2DCl | 根据置信水平绘制历史模拟VaR和ES | ||
| HSVaRFigure | 历史模拟VaR图和L/P直方图 | ||
| HSVaRPlot2DCl | 根据置信水平绘制历史模拟VaR | ||
| InsuranceVaR | 保险组合的VaR | ||
| InsuranceVaRES | 保险组合的VaR与ES | ||
| JarqueBeraBacktest | Jarque Bera正态性回溯测试。 | ||
| KernelESBoxKernel | 用盒核方法计算ES | ||
| KernelESEpanechinikovKernel | 用Epanechinikov核方法计算ES | ||
| KernelESNormalKernel | 使用标准核方法计算ES | ||
| KernelESTriangleKernel | 用三角核方法计算ES | ||
| KernelVaRBoxKernel | 用盒核方法计算VaR | ||
| KernelVaREpanechinikovKernel | 使用epanechinikov核方法计算VaR | ||
| KernelVaRNormalKernel | 使用正态核方法计算VaR | ||
| KernelVaRTriangleKernel | 用三角核方法计算VaR | ||
| KSTestStat | 绘制KS测试的累积密度，并计算KS测试统计的置信区间。 | ||
| KuiperTestStat | 绘制柯伊伯检验的累积密度图，并计算柯伊伯检验统计量的置信区间。 | ||
| LogNormalES | 正态分布几何收益的估计 | ||
| LogNormalESDFPerc | 正态几何收益ES分布函数的百分位数 | ||
| LogNormalESFigure | 对数正态VaR、ES和pdf与L/P的比值 | ||
| LogNormalESPlot2DCL | 根据置信水平绘制对数正态分布 | ||
| LogNormalESPlot2DHP | 绘制对数正态分布与保持期的关系 | ||
| LogNormalESPlot3D | 根据置信水平和保持期绘制对数正态分布 | ||
| LogNormalVaR | 正态分布几何收益的VaR | ||
| LogNormalVaRDFPerc | 正态几何收益VaR分布函数的百分位数 | ||
| LogNormalVaRETLPlot2DCL | 根据置信水平绘制对数正态VaR和ETL | ||
| LogNormalVaRFigure | 对数正态VaR和pdf与L/P的对比图 | ||
| LogNormalVaRPlot2DCL | 根据置信水平绘制对数正态VaR | ||
| LogNormalVaRPlot2DHP | 绘制对数正态VaR与持有期的关系图 | ||
| LogNormalVaRPlot3D | 根据置信水平和持有期绘制对数正态VaR | ||
| LogtES | t分布几何收益的ES算法 | ||
| LogtESDFPerc | Student-t的ES分布函数百分位数 | ||
| LogtESPlot2DCL | 根据置信水平绘制对数t | ||
| LogtESPlot2DHP | 根据持有期绘制对数曲线 | ||
| LogtESPlot3D | 根据置信水平和保持期绘制对数t | ||
| LogtVaR | t分布几何收益的VaR | ||
| LogtVaRDFPerc | Student-t的VaR分布函数百分位数 | ||
| LogtVaRPlot2DCL | 根据置信水平绘制log-t VaR | ||
| LogtVaRPlot2DHP | 根据持有期绘制log-t VaR曲线 | ||
| LogtVaRPlot3D | 根据置信水平和持有期绘制log-t VaR | ||
| LongBlackScholesCallVaR | 长Black-Scholes看涨期权的VaR推导 | ||
| LongBlackScholesPutVaR | 长Black-Scholes看跌期权VaR的推导 | ||
| LopezBacktest | 第一（二项式）洛佩兹预测评估回溯测验得分测度 | ||
| MEFPlot | 平均过剩函数图 | ||
| NormalES | 正态分布P/L的ES | ||
| NormalESConfidenceInterval | 生成正常ES的蒙特卡罗95%置信区间 | ||
| NormalESDFPerc | 正态分布损益数据ES分布函数的百分位数 | ||
| NormalESFigure | 正常VaR、ES和pdf与L/P的对比图 | ||
| NormalESHotspots | 正常ES的热点 | ||
| NormalESPlot2DCL | 根据置信水平绘制正常ES | ||
| NormalESPlot2DHP | 绘制与持有期对应的正常ES | ||
| NormalESPlot3D | 根据置信水平和保持期绘制正态ES | ||
| NormalQQPlot | 正态分位数图 | ||
| NormalQuantileStandardError | 正态分位数估计的标准误差 | ||
| NormalSpectralRiskMeasure | 估计投资组合的谱风险度量 | ||
| NormalVaR | 正态分布损益的VaR | ||
| NormalVaRConfidenceInterval | 生成正态VaR的蒙特卡罗95%置信区间 | ||
| NormalVaRDFPerc | 正态分布损益VaR分布函数的百分位数 | ||
| NormalVaRFigure | 正常VaR和pdf与L/P的对比图 | ||
| NormalVaRHotspots | 正常VaR热点 | ||
| NormalVaRPlot2DCL | 根据置信水平绘制正常VaR | ||
| NormalVaRPlot2DHP | 根据持有期绘制正常VaR | ||
| NormalVaRPlot3D | 根据置信水平和持有期绘制三维正态VaR图 | ||
| PCAES | 主成分分析估计 | ||
| PCAESPlot | ES图 | ||
| PCAPrelim | 利用主成分分析估计VaR图 | ||
| PCAVaR | 基于主成分分析的VaR估计 | ||
| PCAVaRPlot | VaR图 | ||
| PickandsEstimator | Pickands估计量 | ||
| PickandsPlot | Pickand估计-尾部样本大小图 | ||
| ProductCopulaVaR | 二元乘积Copule VaR | ||
| ShortBlackScholesCallVaR | 一种短Black-Scholes看涨期权的VaR推导 | ||
| ShortBlackScholesPutVaR | 一种短Black-Scholes看跌期权的VaR推导 | ||
| StopLossLogNormalVaR | 带止损限制的对数正态VaR | ||
| tES | 用于t分布式P/L的ES | ||
| tESDFPerc | t分布损益的ES分布函数百分位数 | ||
| tESFigure | t-VaR、ES和pdf与L/P的对比图 | ||
| tESPlot2DCL | 根据置信水平绘制t-ES图 | ||
| tESPlot2DHP | 等待期曲线图 | ||
| tESPlot3D | 根据置信水平和持有期绘制 | ||
| TQQPlot | 学生T分位数-分位数图 | ||
| tQuantileStandardError | t分位数估计的标准误差 | ||
| tVaR | t分布P/L的VaR | ||
| tVaRDFPerc | VaR分布函数的百分位数 | ||
| tVaRESPlot2DCL | 根据置信水平绘制t-VaR和ES | ||
| tVaRFigure | t-VaR和pdf与L/P的对比图 | ||
| tVaRPlot2DCL | t-VaR与置信水平的关系图 | ||
| tVaRPlot2DHP | t VaR与持有期的关系图 | ||
| tVaRPlot3D | t-VaR与置信水平和持有期的关系图 | ||
| VarianceCovarianceES | 正态分布收益的方差协方差 | ||
| VarianceCovarianceVaR | 正态分布收益的方差-协方差VaR |