【摘要】本文提出一种改进支持向量机(M-SVM),其训练过程是求解一线性方程组,使用高斯概率密度函数作为核函数,用于逼近投资组合收益率的概率密度函数,并给出了几种风险价值计算的解析形式。数值计算表明,与GMM相比,M-SVM对模型参数具有鲁棒性,有更好的逼近和泛化能力。