Trong công thức:

• :

  Đại diện cho lợi nhuận đặc thù của cổ phiếu $ε_{i,d}$, được ước tính bằng mô hình hồi quy tuyến tính $R_{i,d} = α_i + β_iR_{m,d} + γ_iR_{n,d} + ε_{i,d}$. Trong đó, $R_{i,d}$ là lợi nhuận của cổ phiếu i vào ngày d, $R_{m,d}$ là lợi nhuận thị trường và $R_{n,d}$ là lợi nhuận ngành. $\alpha_i$ là hệ số chặn của cổ phiếu i, $\beta_i$ là độ nhạy của cổ phiếu i với rủi ro thị trường và $\gamma_i$ là độ nhạy của cổ phiếu i với rủi ro ngành. $\epsilon_{i,d}$ đại diện cho lợi nhuận đặc thù của cổ phiếu i vào ngày d, tức là lợi nhuận sau khi trừ đi các tác động của thị trường và ngành, phản ánh các rủi ro và lợi nhuận riêng của công ty.

• :

  Là ngưỡng được sử dụng để xác định các sự kiện đuôi cực đoan, đại diện cho mức độ mà tỷ suất lợi nhuận lệch khỏi giá trị trung bình. k dương và âm lần lượt xác định ranh giới của các sự kiện lợi nhuận cực đoan dương và âm. Thông thường, k lấy giá trị từ 1 đến 2. Ví dụ: có thể sử dụng 1.5 lần độ lệch chuẩn làm ngưỡng, tức là k = 1.5. Độ lớn của giá trị này sẽ ảnh hưởng đến việc tính toán xác suất đuôi. Nên chọn ngưỡng thích hợp dựa trên phân phối dữ liệu và các tình huống ứng dụng cụ thể.

• :

  Đại diện cho hàm mật độ xác suất của lợi nhuận đặc trưng x, mô tả phân phối xác suất của lợi nhuận đặc trưng trong mỗi khoảng giá trị.

• :

  Đại diện cho xác suất lợi nhuận đặc trưng x lớn hơn hoặc bằng k, tức là xác suất xảy ra một sự kiện cực đoan dương.

• :

  Đại diện cho xác suất tỷ suất lợi nhuận đặc trưng x nhỏ hơn hoặc bằng -k, tức là xác suất xảy ra một sự kiện cực đoan âm.