如果存在评分函数或损失函数，使得函数的正确预测是预期得分的唯一最小值，则统计函数（如平均值或中位数）称为可引出函数。此类评分函数被称为函数的严格一致性。函数的可引出性提供了一种可能性，可以比较竞争性预测，并根据实现的分数对其进行排名。本文探讨了多维泛函的可导性概念，给出了得分函数严格一致的充要条件。我们讨论了泛函具有可导成分的情况，但我们也证明了不可导的一维泛函可以是高阶可导泛函的成分。在方差的情况下，这是一个已知的结果。然而，本文的一个重要结果是，如果添加“正确的”分位数，那么具有有限支持度的谱风险度量可以联合导出。应用兴趣的一个直接结果是，在风险管理应用程序中通常满足的温和条件下，这对（风险价值，预期短缺）是可以联合得出的。