minBiasRelative

Минимально смещенный относительный тест для Ожидаемого недостатка (ES) backtest Acerbi-Szekely

Описание

пример

TestResults = minBiasRelative(ebts) запускается относительная версия минимально смещенного Ожидаемого недостатка (ES) назад тестируют Acerbi-Szekely (2017) использование esbacktestbysim объект.

пример

[TestResults,SimTestStatistic] = minBiasRelative(ebts,Name,Value) задает опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе.

Примеры

свернуть все

Создайте esbacktestbysim объект.

load ESBacktestBySimData
rng('default'); % for reproducibility
ebts = esbacktestbysim(Returns,VaR,ES,"t",...
       'DegreesOfFreedom',10,...
       'Location',Mu,...
       'Scale',Sigma,...
       'PortfolioID',"S&P",...
       'VaRID',["t(10) 95%","t(10) 97.5%","t(10) 99%"],...
       'VaRLevel',VaRLevel);

Сгенерируйте TestResults и SimTestStatistic отчеты для minBiasRelative ES backtest.

[TestResults,SimTestStatistic] = minBiasRelative(ebts)
TestResults=3×10 table
    PortfolioID        VaRID        VaRLevel    MinBiasRelative    PValue    TestStatistic    CriticalValue    Observations    Scenarios    TestLevel
    ___________    _____________    ________    _______________    ______    _____________    _____________    ____________    _________    _________

       "S&P"       "t(10) 95%"        0.95          reject         0.003       -0.10509         -0.056072          1966          1000         0.95   
       "S&P"       "t(10) 97.5%"     0.975          reject             0       -0.15603         -0.073324          1966          1000         0.95   
       "S&P"       "t(10) 99%"        0.99          reject             0       -0.26716            -0.104          1966          1000         0.95   

SimTestStatistic = 3×1000

    0.0860    0.0284   -0.0480    0.0176    0.0262    0.0309   -0.0107    0.0361   -0.0171   -0.0154   -0.0247    0.0047    0.0055    0.0217    0.0073    0.0519    0.0388    0.1023    0.0516   -0.0326   -0.0203    0.0192   -0.0022   -0.0198   -0.0205    0.0036    0.0285    0.0462   -0.0134   -0.0335   -0.0301    0.0223   -0.0291   -0.0494   -0.0246   -0.0075    0.0060    0.0516    0.0498   -0.0020   -0.0008   -0.0060   -0.1238   -0.0222    0.0447    0.0352   -0.0422   -0.0667    0.0429    0.0079
    0.1145    0.0177   -0.0741    0.0357    0.0505    0.0275   -0.0136    0.0421   -0.0190   -0.0230   -0.0074    0.0098    0.0209    0.0229   -0.0012    0.0561    0.0421    0.1078    0.0530   -0.0306   -0.0167    0.0193    0.0014   -0.0214   -0.0214   -0.0224    0.0185    0.0730   -0.0089   -0.0278   -0.0458    0.0348   -0.0066   -0.0522   -0.0304   -0.0095   -0.0073    0.0490    0.0575   -0.0118   -0.0051    0.0058   -0.1318   -0.0280    0.0349    0.0473   -0.0522   -0.0894    0.0420    0.0120
    0.1435   -0.0195   -0.0915    0.0478    0.0796    0.0397   -0.0022    0.0282   -0.0055   -0.0587    0.0631    0.0314    0.0446    0.0340    0.0034    0.0706    0.0652    0.1414    0.0783    0.0148   -0.0196    0.0057    0.0395   -0.0479   -0.0352   -0.0644    0.0034    0.0960   -0.0064   -0.0081   -0.0651    0.0436    0.0241   -0.0357   -0.0170    0.0242   -0.0282    0.0730    0.0449   -0.0388    0.0169    0.0506   -0.1160   -0.0663    0.0338    0.0610   -0.0815   -0.1285    0.0363    0.0209

Входные параметры

свернуть все

esbacktestbysim (ebts) объект, который содержит копию определенных данных (PortfolioData, VarData, ESData, и Distribution свойства) и все комбинации идентификаторов портфеля, идентификаторов VaR и уровней VaR, которые будут протестированы. Для получения дополнительной информации о создании esbacktestbysim возразите, смотрите esbacktestbysim.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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: minBiasRelative(ebts,'TestLevel',0.99)

Протестируйте доверительный уровень в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'TestLevel' и числовое значение между 0 и 1.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Результаты, возвращенные как таблица, где строки соответствуют всем комбинациям идентификаторов портфеля, идентификаторов VaR 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

  • 'MinBiasRelative' — Категориальный массив с categories'accept' и 'reject' это указывает на результат minBiasRelative тест

  • 'PValue'p - значение для minBiasRelative тест

  • 'TestStatistic'minBiasRelative тестовая статистическая величина

  • 'CriticalValue'— Критическое значение для minBiasRelative тест

  • 'Observations'— Количество наблюдений

  • 'Scenarios' — Количество сценариев, симулированных, чтобы получить p - значения

  • '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.

Симулированные значения тестовой статистической величины, возвращенной как NumVaRs- NumScenarios числовой массив.

Больше о

свернуть все

Минимально смещенный тест, относительная версия Acerbi и Szekely

relative version теста Acerbi-Szekely ([1]) вычисляет TestStatistic в единицах информации.

Абсолютной версией минимально смещенной тестовой статистической величины дают

Zminbiasrel=1Nt=1N1ESt(EStVaRt1pVaR(Xt+VaRt)_)

где

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

VaR t является существенный VaR в течение периода t.

ES t является ожидаемым недостатком в течение периода t.

p VaR является вероятностью отказа VaR, заданного как 1 — уровень VaR.

N является количеством периодов в тестовом окне (t = 1... N).

(x) _ отрицательная функция, определяемая части как (x) _ = max (0,-x).

Значение теста

Отрицательные величины тестовой статистической величины указывают на недооценку риска.

Минимально смещенный тест является односторонним тестом, который отклоняет модель, когда существует доказательство, что риск недооценок модели (для технических деталей, смотрите Acerbi-Szekely [1] и [2]). Тест отклоняет модель, когда p - значение меньше 1 минус тестовый доверительный уровень. Для получения дополнительной информации о шагах, чтобы симулировать тестовую статистику и детали о расчете p - значения и критические значения, смотрите simulate.

ES backtests обязательно аппроксимирован в этом, они чувствительны к ошибкам в предсказанном VaR. Однако минимально смещенный тест имеет только маленькую чувствительность к ошибкам VaR, и чувствительность является благоразумной, в том смысле, что ошибки VaR приводят к более карательному тесту ES. Для получения дополнительной информации см. Acerbi-Szekely ([1] и [2]). То, когда информацией о распределении является доступное использование минимально смещенного теста, рекомендуется.

Ссылки

[1] Acerbi, Карло и Бэлэзс Сзекели. "Общие свойства статистики Backtestable". SSRN электронный журнал. (Январь 2017).

[2] Acerbi, Карло и Бэлэзс Сзекели. "Минимально смещенный Backtest для ES". Риск. (Сентябрь 2019).

[3] Acerbi, C. и Д. Тэш. “На Когерентности Ожидаемого Недостатка”. Журнал Банковского дела и Финансов. Издание 26, 2002, стр 1487-1503.

[4] Rockafellar, R. T. и С. Урясев. "Условное выражение, Подверженное риску значения Общих Распределений Потерь". Журнал Банковского дела и Финансов. Издание 26, 2002, стр 1443-1471.

Введенный в R2020b
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте