unconditionalNormal

Безусловный ожидаемый недостаток (ES) backtest с критическими значениями для нормальных распределений

Синтаксис

TestResults = unconditionalNormal(ebt)
TestResults = unconditionalNormal(ebt,Name,Value)

Описание

пример

TestResults = unconditionalNormal(ebt) запускает безусловный ожидаемый недостаток (ES) backtest Acerbi-Szekely (2014), использование предварительно вычислило критические значения и приняв, что распределение возвратов стандартно нормальный.

пример

TestResults = unconditionalNormal(ebt,Name,Value) добавляет дополнительный аргумент пары "имя-значение" для TestLevel.

Примеры

свернуть все

Создайте объект esbacktest.

load ESBacktestData
ebt = esbacktest(Returns,VaRModel1,ESModel1,'VaRLevel',VaRLevel)
ebt = 
  esbacktest with properties:

    PortfolioData: [1966x1 double]
          VaRData: [1966x1 double]
           ESData: [1966x1 double]
      PortfolioID: "Portfolio"
            VaRID: "VaR"
         VaRLevel: 0.9750

Сгенерируйте отчет TestResults для безусловного ES backtest, который принимает, что распределение возвратов стандартно нормальный.

TestResults = unconditionalNormal(ebt,'TestLevel',0.99)
TestResults=1×9 table
    PortfolioID    VaRID    VaRLevel    UnconditionalNormal     PValue      TestStatistic    CriticalValue    Observations    TestLevel
    ___________    _____    ________    ___________________    _________    _____________    _____________    ____________    _________

    "Portfolio"    "VaR"     0.975            reject           0.0054099      -0.38265         -0.34639           1966          0.99   

Входные параметры

свернуть все

Объект esbacktest (ebt), который содержит копию определенных данных (PortfolioData, VarData и свойства ESData) и все комбинации ID портфеля, VaR ID и уровней VaR, которые будут протестированы. Для получения дополнительной информации о создании объекта esbacktest смотрите esbacktest.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: TestResults = unconditionalNormal(ebt,'TestLevel',0.99)

Протестируйте доверительный уровень, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'TestLevel' и числового значения между 0.5 и 0.9999.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Результаты, возвращенные как таблица, где строки соответствуют всем комбинациям ID портфеля, VaR ID и уровней VaR, которые будут протестированы. Столбцы соответствуют следующей информации:

  • 'PortfolioID' — ID портфеля для определенных данных.

  • 'VaRID' — VaR ID для каждого из обеспеченных столбцов данных VaR.

  • 'VaRLevel' — Уровень VaR для соответствующего столбца данных VaR.

  • 'UnconditionalNormal' — Категориальный массив с категориями 'принимает' и 'отклоняет', которые указывают на результат безусловного нормального теста.

  • 'PValue' — P-значение безусловного нормального теста, интерполированного от предварительно вычисленных критических значений под предположением, что возвраты следуют за стандартным нормальным распределением.

    Примечание

    p - значения <0.0001 является усеченным к минимуму (0.0001) и p - значения>, 0.5 отображен как максимум (0.5).

  • 'TestStatistic' — Безусловная нормальная тестовая статистическая величина.

  • 'CriticalValue' — Предварительно вычисленное критическое значение для соответствующего тестового уровня и количества наблюдений. Критические значения получены под предположением, что возвраты следуют за стандартным нормальным распределением.

  • 'Observations' — Количество наблюдений.

  • 'TestLevel' — Протестируйте доверительный уровень.

Примечание

Для результатов испытаний условия accept и reject используются для удобства. Технически, тест не принимает модель; скорее тесту не удается отклонить его.

Больше о

свернуть все

Безусловный тест

Тест unconditional (также известный как второй тест Acerbi-Szekely) масштабирует ущербы от соответствующего значения ES.

Безусловная тестовая статистическая величина основана на безусловном отношении

ESt=Et[XtItpVaR]

где

X t является результатом портфеля, то есть, портфель возвращаются или прибыль портфеля и потеря в течение периода t.

P VaR является вероятностью отказа VaR, заданного как уровень с 1 var.

ES t является предполагаемым ожидаемым недостатком в течение периода t.

I t является индикатором отказа VaR на периоде t со значением 1 если X t <-var, и 0 в противном случае.

Безусловная тестовая статистическая величина задана как

Критические значения для безусловной тестовой статистической величины, которые формируют основание для основанных на таблице тестов, стабильны через область значений дистрибутивов. Класс esbacktest запускает безусловный тест против предварительно вычисленных критических значений под двумя дистрибутивными предположениями: нормальное распределение (тонкие хвосты, смотрите unconditionalNormal), и распределение t с 3 степенями свободы (тяжелые хвосты, смотрите unconditionalT).

Ссылки

[1] Acerbi, C. и Б. Сзекели. Бэктестинг ожидаемый недостаток. Декабрь 2014 MSCI Inc.

Введенный в R2017b