VaR回溯检验(Backtesting)

作者&投稿:满骂 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
~ VaR回溯检验是一种关键的模型验证手段,它通过比较模型预测的VaR(Value at Risk)与实际发生的损失,评估模型的准确性和可靠性。失效率,即VaR被超越的次数,是衡量模型的重要指标。在有限样本中,如果实际超过VaR的天数明显偏离预设的置信水平,可能需要对模型进行调整。

二项式分布在这个过程中扮演重要角色,它基于原假设(例外发生的概率为p)与备择假设(概率大于p)的对立,将问题转化为统计学上的二项分布问题。当实际例外天数与预期不符时,通过Excel的BINOM.DIST函数计算相关概率,来决定是否拒绝原假设。

例如,如果600天中观察到9个或更多超出VaR的天数,而置信度为95%,失效率为15.2%,大于5%的阈值,不拒绝模型;但如果例外为12次或更多,概率小于5%,则应拒绝模型。反之,如果只有1个或更少的例外,即使低于预期,也可能拒绝模型,因为异常值的存在可能挑战模型的准确性。

置信区间检验考虑了VaR的波动范围,若落在预设的置信区间内,则认为模型有效,否则需进一步探究。而Kupiec双向检测则不仅关注单向的失效率,还通过卡方分布的统计量进行双向检验,以更全面地验证模型。

然而,当数据量较小或置信水平极高时,这些检验方法可能无法得出明确结论。Christoffersen Test则关注极端值的聚束效应,检测异常事件是否集中在特定时间段,这对于识别如金融危机这样的极端事件至关重要。


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西和县15915752749: VaR backtesting中什么是conditional converage?什么是unconditional converage -
琴武咖啡: 估计你的意思是unconditional/conditional coverage.一般来说,VaR的backtesting是unconditional的,也就是说,假设事件对时间是均匀分布的.而conditional则认为事件不是均匀分布的,比如说,当前时间出现exception的概率与上一时间是否出现exception有关.conditional的好处是它考虑了市场状况.例如说现在做100个月的backtesting,95% VaR,你当然不会认为那5个exception是均匀地出现,而是集中在市场波动非常大是时间段,比如说08年下半年.不好意思,觉得自己的中文表述非常烂.不知道这是否有帮助.

西和县15915752749: 利用Eviews对以下数据进行构建var模型,进行协整检验,格兰杰因果检验,单位根检验 -
琴武咖啡: 1,原始数据不平稳,不能建立VAR模型,只能建立VEC模型.2,运用VAR模型或者VEC模型,一般都要做格兰杰检验,不然得不出有效的实证分析信息.3,顺序:单位根-平稳-VAR-格兰杰;单位根-不平稳-协整-VEC-格兰杰4,二阶差分协整应该还是用原始数据做吧,我个人认为是这样的,改天去问问老师去.

西和县15915752749: VAR模型在Eviews中用命令来做,该怎么写 -
琴武咖啡: 1.数据做平稳性检验(单位根检验) 2.通检验再做JJ检验通做其协整检验 3.搞定EVIEWS做VAR模型 我版本旧主工作栏选择QUICK----estimate VAR 再内变量栏写内变量名字 滞阶数要填写1 1(阶),2 2(二阶), 试几阶VAR输结挑选AICSC(缩写)确定阶数

西和县15915752749: 如果格兰杰检验 检验结果为不为因果关系,是否另需要进行VAR检验来继续检验两者之间的关系 -
琴武咖啡: 转载的:单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系 实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序...

西和县15915752749: 一个VAR模型需要哪些主要的检验 -
琴武咖啡: 一个VAR系统初步估计出来以后,先是要选择最优的滞后长度,然后重新再做一次VAR,接下来看模型系统是否稳定,即看单位根的倒数是否都在单位圆内,如果都在,表明系统是稳定的.但有些情况下,根据AIC,SC等判别标准,如果只滞后一期或二期,不能反应变量间的动态相互作用,这时在自由度可以满足的情况下,可以考虑将滞后期增大,同时必须满足稳定性条件.接下来,就是做传统的协整,方差分解,脉冲响应等.

西和县15915752749: 建立VAR模型 进行协整检验 格兰杰检验 VEC模型 脉冲响应函数 方差分解的先后顺序 -
琴武咖啡: 一般先做单位根检验,表明各个序列为同阶单整序列,则说明序列可以进行协整检验,建立回归模型用的是EG两步法,即对残差序列进行平稳性检验;建立VAR模型,用JJ检验法,即对相关系数检验;均可建立误差修正模型.如果建立的是VAR模型,协整检验用原始数据还是差分数据,是针对建立的模型的平稳性检验的结果是用的原始数据还是差分数据,如果模型用的是差分数据才平稳,那么协整检验用的就是差分数据,一般的先后顺序写做单位根检验,然后建立模型,协整检验,granger因果检验,模型分析.如果建立的是一元一次回归模型,一般先对两变量进行协整检验、granger因果检验、建立模型,模型的自相关、异方差修正、误差修正模型.

西和县15915752749: VAR方法的介绍 -
琴武咖啡: VaR方法(Value at Risk,简称VaR),称为风险价值模型,也称受险价值方法、在险价值方法,常用于金融机构的风险管理.

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西和县15915752749: 如何用R做向量自回归模型 -
琴武咖啡: 请问如何用R做向量自回归模型(VAR) 要实现以下的几个步骤,数据集已经有了,请高手们可以介绍下相关的函数吗? halfyear_vector=data.frame(hsi_ir_h_ts,cenlhkl_ir_h_ts,m2_h_ts,ue_h_ts,cpi_h_ts,exp_h_ts,gdp_h_ts) halfyear_vector=ts(...

西和县15915752749: eview软件做VAR 单位根检验 协整检验之间的顺序是什么啊? -
琴武咖啡: 单位根检验、协整检验、VAR模型、脉冲响应和方差分解

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