Создайте varbacktest
возразите, чтобы запустить набор подверженного риску значения (VaR) backtests
Общий рабочий процесс:
Загрузите или сгенерируйте данные для анализа VaR backtesting.
Создайте varbacktest
объект. Для получения дополнительной информации смотрите, Создают varbacktest.
Используйте summary
функция, чтобы сгенерировать сводный отчет для определенных данных на количестве наблюдений и количестве отказов.
Используйте runtests
функционируйте, чтобы запустить все тесты целиком.
Для дополнительных тестовых деталей, запущенных следующие отдельные тесты:
Для получения дополнительной информации смотрите рабочий процесс VaR Backtesting.
создает vbt
= varbacktest(PortfolioData
,VaRData
)varbacktest
(vbt
) объект с помощью данных по результатам портфеля и соответствующих данных о подверженном риску значения (VaR). vbt
объект имеет следующие свойства:
PortfolioData — NumRows
- 1
числовой массив, содержащий копию PortfolioData
VaRData — NumRows
- NumVaRs
числовой массив, содержащий копию VaRData
PortfolioID — Строка, содержащая PortfolioID
VaRID — 1
- NumVaRs
вектор строки, содержащий VaRID
s для соответствующих столбцов в VaRData
VaRLevel — 1
- NumVaRs
числовой массив, содержащий VaRLevel
s для соответствующих столбцов в VaRData
.
Примечание
Необходимые входные параметры для PortfolioData
и VaRData
должен все быть в тех же модулях. Эти аргументы могут быть описаны, когда возвращается или как прибыль и потери. В varbacktest
нет никаких валидаций объект относительно модулей этих аргументов.
Если существуют отсутствующие значения (NaN
s) в данных для PortfolioData
или VaRData
, строка данных отбрасывается прежде, чем применить тесты. Поэтому о различном количестве наблюдений сообщают для моделей с различным количеством отсутствующих значений. Количество, о котором сообщают, наблюдений равняется исходному количеству строк минус количество отсутствующих значений. Чтобы определить, существуют ли отброшенные строки, используйте 'Missing'
столбец summary
отчет.
Свойства наборов с помощью пар "имя-значение" и любого из аргументов в предыдущем синтаксисе. Например, vbt
= varbacktest(___,Name,Value
)vbt = varbacktest(PortfolioData,VaRData,'PortfolioID','Equity100','VaRID','TotalVaR','VaRLevel',.99)
. Можно задать несколько пар "имя-значение" как дополнительные аргументы пары "имя-значение".
tl | Тест светофора для подверженного риску значения (VaR) backtesting |
bin | Биномиальный тест для подверженного риску значения (VaR) backtesting |
pof | Пропорция отказов тестирует на подверженный риску значения (VaR) backtesting |
tuff | Время до первого теста отказа для подверженного риску значения (VaR) backtesting |
cc | Условное покрытие смешанный тест для подверженного риску значения (VaR) backtesting |
cci | Условная независимость покрытия тестирует на подверженный риску значения (VaR) backtesting |
tbf | Время между отказами смешанный тест для подверженного риску значения (VaR) backtesting |
tbfi | Время между независимостью отказов тестирует на подверженный риску значения (VaR) backtesting |
summary | Сообщите относительно varbacktest данных |
runtests | Запустите все тесты в varbacktest |
[1] Базельский Комитет по Банковскому надзору, Контрольной Среде для Использования 'Backtesting' в сочетании с Внутренним Подходом Моделей к Требованиям Рискового капитала Рынка. Январь 1996, https://www.bis.org/publ/bcbs22.htm.
[2] Кристофферсен, P. "Оценка Прогнозов Интервала". Международный Экономический Анализ. Издание 39, 1998, стр 841–862.
[3] Cogneau, Ph. “Подверженный риску значения Backtesting: Насколько Хороший Модель?" Интеллектуальный Риск, PRMIA, июль 2015.
[4] Хаас, M. "Новые методы в Backtesting". Финансовая разработка, научно-исследовательский центр Цезарь, Бонн, 2001.
[5] Jorion, ph финансовое руководство менеджера по рискам. 6-й выпуск. Финансы Вайли, 2011.
[6] Kupiec, P. "Методы для Проверки Точности Моделей управления рисками". Журнал Производных. Издание 3, 1995, стр 73–84.
[7] Макнейл, A., Фрэй, R. и Embrechts, P. Количественное управление рисками. Издательство Принстонского университета, 2005.
[8] Nieppola, O. “Backtesting подверженные риску значения модели”. Магистерская диссертация, Хельсинская школа экономики, 2009.
bin
| cc
| cci
| esbacktest
| esbacktestbysim
| pof
| runtests
| summary
| table
| tbf
| tbfi
| tl
| tuff