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Strongly consistent multivariate conditional risk measures

机译：高度一致的多元条件风险度量

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We consider families of strongly consistent multivariate conditional risk measures. We show that under strong consistency these families admit a decomposition into a conditional aggregation function and a univariate conditional risk measure as introduced Hoffmann et al. (Stoch Process Appl 126(7):2014–2037, 2016). Further, in analogy to the univariate case in Föllmer (Stat Risk Model 31(1):79–103, 2014), we prove that under law-invariance strong consistency implies that multivariate conditional risk measures are necessarily multivariate conditional certainty equivalents.
机译：我们考虑具有高度一致性的多元条件风险度量的家庭。我们证明，在强一致性下，这些家庭允许分解为条件聚集函数和单变量条件风险度量，如Hoffmann等人所述。 （Stoch Process Appl 126（7）：2014-2037，2016）。此外，类似于Föllmer中的单变量案例（Stat Risk Model 31（1）：79-103，2014），我们证明了在法律不变性下，强一致性意味着多条件条件风险度量必然是多条件条件确定性等价物。

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