最近，人们对将椭圆分布应用于风险管理越来越感兴趣。在较弱的条件下，Hult和Lindskog（2002）表明，椭圆分布的随机向量位于多元极值分布的吸引域中。本文研究了尾相关函数的两种估计，它们分别基于极值理论和椭圆分布的结构。在推导了二阶正则变分估计并证明了这两个估计量的渐近正态性之后，我们证明了基于椭圆分布结构的估计量在渐近方差和最优渐近均方误差方面优于基于极值理论的估计量。仿真研究证实了我们的理论结果。