Симулируйте тестовую статистику ожидаемого недостатка (ES)
выполняет симуляцию тестовой статистики ES. ebts
= simulate(ebts
)simulate
функция симулирует результаты портфеля согласно предположениям распределения, обозначенным в esbacktestbysim
объект, и вычисляет всю поддерживаемую тестовую статистику согласно каждому сценарию. Симулированные тестовые статистические данные используются, чтобы оценить значение ES backtests.
добавляют дополнительные аргументы пары "имя-значение".ebts
= simulate(ebts
,Name,Value
)
Создайте esbacktestbysim
возразите и запустите симуляцию 1 000 сценариев.
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);
unconditional
и minBiasAbsolute
тестовые сценарии отчета 1000 (см. Scenarios
столбец в отчете).
unconditional(ebts)
ans=3×10 table
PortfolioID VaRID VaRLevel Unconditional PValue TestStatistic CriticalValue Observations Scenarios TestLevel
___________ _____________ ________ _____________ ______ _____________ _____________ ____________ _________ _________
"S&P" "t(10) 95%" 0.95 accept 0.093 -0.13342 -0.16252 1966 1000 0.95
"S&P" "t(10) 97.5%" 0.975 reject 0.031 -0.25011 -0.2268 1966 1000 0.95
"S&P" "t(10) 99%" 0.99 reject 0.008 -0.57396 -0.38264 1966 1000 0.95
minBiasAbsolute(ebts)
ans=3×10 table
PortfolioID VaRID VaRLevel MinBiasAbsolute PValue TestStatistic CriticalValue Observations Scenarios TestLevel
___________ _____________ ________ _______________ ______ _____________ _____________ ____________ _________ _________
"S&P" "t(10) 95%" 0.95 accept 0.062 -0.0014247 -0.0015578 1966 1000 0.95
"S&P" "t(10) 97.5%" 0.975 reject 0.029 -0.0026674 -0.0023251 1966 1000 0.95
"S&P" "t(10) 99%" 0.99 reject 0.005 -0.0060982 -0.0039004 1966 1000 0.95
Запустите вторую симуляцию с 5000
сценарии с помощью simulate
функция. Повторно выполните unconditional
и minBiasAbsolute
тесты с помощью обновленного esbacktestbysim
объект. Заметьте, что тесты теперь показывают 5 000 сценариев наряду с обновленными p-значениями и критическими значениями.
ebts = simulate(ebts,'BlockSize',10000,'NumScenarios',5000,'TestList',["conditional","unconditional","quantile","minBiasAbsolute","minBiasRelative"]); unconditional(ebts)
ans=3×10 table
PortfolioID VaRID VaRLevel Unconditional PValue TestStatistic CriticalValue Observations Scenarios TestLevel
___________ _____________ ________ _____________ ______ _____________ _____________ ____________ _________ _________
"S&P" "t(10) 95%" 0.95 accept 0.0952 -0.13342 -0.17352 1966 5000 0.95
"S&P" "t(10) 97.5%" 0.975 reject 0.0456 -0.25011 -0.24318 1966 5000 0.95
"S&P" "t(10) 99%" 0.99 reject 0.009 -0.57396 -0.38608 1966 5000 0.95
minBiasAbsolute(ebts,"TestLevel",0.99)
ans=3×10 table
PortfolioID VaRID VaRLevel MinBiasAbsolute PValue TestStatistic CriticalValue Observations Scenarios TestLevel
___________ _____________ ________ _______________ ______ _____________ _____________ ____________ _________ _________
"S&P" "t(10) 95%" 0.95 accept 0.0622 -0.0014247 -0.0021797 1966 5000 0.99
"S&P" "t(10) 97.5%" 0.975 accept 0.026 -0.0026674 -0.0032702 1966 5000 0.99
"S&P" "t(10) 99%" 0.99 reject 0.006 -0.0060982 -0.0054814 1966 5000 0.99
ebts
— esbacktestbysim
объектesbacktestbysim
(ebts
) объект, который содержит копию определенных данных (PortfolioData
, VarData
, ESData
, и Distribution
свойства) и все комбинации ID портфеля, VaR ID и уровней VaR, которые будут протестированы. Для получения дополнительной информации о создании esbacktestbysim
возразите, смотрите esbacktestbysim
.
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
.
ebts = simulate(ebts,'NumScenarios',1000000,'BlockSize',10000,'TestList','conditional')
'NumScenarios'
— Количество сценариев, чтобы симулировать
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество сценариев, чтобы симулировать, заданное использование разделенной запятой пары, состоящей из 'NumScenarios'
и положительное целое число.
Типы данных: double
'BlockSize'
— Количество сценариев, чтобы симулировать в одном блоке симуляции
(значение по умолчанию) | положительное целое числоКоличество сценариев, чтобы симулировать в одном блоке симуляции, заданное использование разделенной запятой пары, состоящей из 'BlockSize'
и положительное целое число.
Типы данных: double
'TestList'
— Индикатор, для который тестовая статистика симулировать["conditional","unconditional","quantile","minBiasAbsolute","minBiasRelative"]
(значение по умолчанию) | вектор символов со значением 'conditional'
, 'unconditional'
, 'quantile'
, 'minBiasAbsolute'
, или 'minBiasRelative'
| представьте в виде строки со значением "conditional"
, "unconditional"
, "quantile"
, "minBiasAbsolute"
, или "minBiasRelative"
Индикатор, для который тестовая статистика симулировать в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'TestList'
и массив ячеек из символьных векторов или массив строк со значением conditional
, unconditional
, quantile
, minBiasAbsolute
или minBiasRelative
.
Типы данных: char |
cell
| string
ebts
— Обновленный esbacktestbysim
объектesbacktestbysim
(ebts
), возвратился как обновленный объект. После выполнения simulate
, обновленный esbacktestbysim
объектно-ориентированная память симулированные тестовые статистические данные, которые используются, чтобы вычислить p - значения и сгенерировать результаты испытаний.
Для получения дополнительной информации о esbacktestbysim
возразите, смотрите esbacktestbysim
.
Модели VaR и ES принимают это в течение каждого периода t, результаты портфеля X
t имеют кумулятивное распределение вероятностей P
t.
Под предположением, что распределения P
t правильны (нулевая гипотеза), тестируют статистику, симулированы:
Симуляция M
сценарии N
наблюдения каждый, например, , с T
= 1 N
, и s
= 1 M
.
Для каждого симулированного сценария X
s, вычислите тестовую статистическую величину интереса Z
s = Z
X
s), s
= 1 M
.
Получившийся M
симулированные тестовые значения статистической величины Z
1, …, Z
M от распределения тестовой статистической величины принятие вероятностных распределений P
t правильны.
p - значение задано как пропорция сценариев, для которых симулированная тестовая статистическая величина меньше, чем тестовая статистическая величина, оцененная в наблюдаемых результатах портфеля: :
где I
Z
s ≤ Z
obs), функция индикатора со значением 1
если Z
s ≤ Z
obs и 0
в противном случае. Если P
тестом является 1
минус тестовый доверительный уровень результат испытаний к ‘reject’
если .
Критическое значение задано как минимальная симулированная тестовая статистическая величина Z
critwith p - значение, больше, чем или равный P
тест.
[1] Acerbi, C. и Б. Сзекели. Бэктестинг ожидаемый недостаток. Декабрь 2014 MSCI Inc.
conditional
| esbacktestbyde
| esbacktestbysim
| minBiasAbsolute
| minBiasRelative
| quantile
| runtests
| summary
| unconditional
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.