सूत्र में:

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  स्टॉक के विशिष्ट रिटर्न $ε_{i,d}$ का प्रतिनिधित्व करता है, जिसका अनुमान रेखीय प्रतिगमन मॉडल $R_{i,d} = α_i + β_iR_{m,d} + γ_iR_{n,d} + ε_{i,d}$ द्वारा लगाया जाता है। इनमें, $R_{i,d}$ दिन d पर स्टॉक i का रिटर्न है, $R_{m,d}$ बाजार रिटर्न है, और $R_{n,d}$ उद्योग रिटर्न है। $\alpha_i$ स्टॉक i का अवरोधन पद है, $\beta_i$ बाजार जोखिम के लिए स्टॉक i का एक्सपोजर है, और $\gamma_i$ उद्योग जोखिम के लिए स्टॉक i का एक्सपोजर है। $\epsilon_{i,d}$ दिन d पर स्टॉक i के विशिष्ट रिटर्न का प्रतिनिधित्व करता है, यानी बाजार और उद्योग प्रभावों को घटाने के बाद रिटर्न, जो कंपनी के अपने अद्वितीय जोखिमों और रिटर्न को दर्शाता है।

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  यह चरम पूंछ घटनाओं को परिभाषित करने के लिए उपयोग की जाने वाली सीमा है, जो उस डिग्री का प्रतिनिधित्व करती है जिससे रिटर्न दर माध्य से विचलित होती है। सकारात्मक और नकारात्मक k क्रमशः सकारात्मक और नकारात्मक चरम रिटर्न घटनाओं की सीमाओं को परिभाषित करते हैं। आमतौर पर, k 1 और 2 के बीच एक मान लेता है। उदाहरण के लिए, मानक विचलन का 1.5 गुना सीमा के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, यानी, k = 1.5। इस मान का आकार पूंछ प्रायिकता की गणना को प्रभावित करेगा। डेटा वितरण और विशिष्ट अनुप्रयोग परिदृश्यों के आधार पर एक उपयुक्त सीमा का चयन करने की अनुशंसा की जाती है।

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  विशेषता रिटर्न x के प्रायिकता घनत्व फ़ंक्शन का प्रतिनिधित्व करता है, जो प्रत्येक मान सीमा के भीतर विशेषता रिटर्न के प्रायिकता वितरण का वर्णन करता है।

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  यह प्रायिकता का प्रतिनिधित्व करता है कि विशेषता रिटर्न x, k से अधिक या उसके बराबर है, यानी, एक सकारात्मक चरम घटना के होने की प्रायिकता।

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  यह प्रायिकता का प्रतिनिधित्व करता है कि विशेषता रिटर्न दर x, -k से कम या उसके बराबर है, यानी, एक नकारात्मक चरम घटना के होने की प्रायिकता।