Exponenta Banner
exponenta event banner

unconditionalNormal

Безусловный ожидаемый обратный тест дефицита (ES) Acerbi-Szekely с критическими значениями для нормальных распределений

свернуть все на странице

Синтаксис

Test Results = безусловный нормальный (ebt)
Test Results = безусловный нормальный (ebt, имя, значение)

Описание

пример

TestResults = unconditionalNormal(ebt) выполняет обратный тест безусловного ожидаемого дефицита (ES) Acerbi-Szekely (2014), используя предварительно вычисленные критические значения и предполагая, что распределение возвратов является стандартным нормальным.

пример

TestResults = unconditionalNormal(ebt,Name,Value) добавляет необязательный аргумент пара имя-значение для TestLevel.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создание esbacktest объект. 

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

Создать TestResults отчет для безусловного обратного теста ES, который предполагает, что распределение возвратов является стандартным.

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 аргументы

свернуть все

esbacktest (ebt), который содержит копию данных ( PortfolioData, VarData, и ESData свойства) и все комбинации идентификаторов портфеля, идентификаторов VaR и уровней VaR, подлежащих тестированию. Дополнительные сведения о создании esbacktest объект, см. esbacktest.

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

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

Уровень достоверности теста, указанный как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'TestLevel' и числовое значение между 0.5 и 0.9999.

Типы данных: double

Выходные аргументы

свернуть все

Результаты, возвращенные в виде таблицы, в которой строки соответствуют всем комбинациям идентификаторов портфеля, идентификаторов VaR и уровней VaR, подлежащих тестированию. Столбцы соответствуют следующей информации:

  • 'PortfolioID' - Идентификатор портфеля для данных.

  • 'VaRID' - идентификатор VaR для каждого из предоставленных столбцов данных VaR.

  • 'VaRLevel' - уровень VaR для соответствующего столбца данных VaR.

  • 'UnconditionalNormal'- Категориальный массив с категориями «принять» и «отклонить», которые указывают на результат безусловного нормального теста.

  • 'PValue'- P-значение безусловного нормального теста, интерполированное из предварительно вычисленных критических значений при условии, что результаты следуют стандартному нормальному распределению.

    Примечание

    p-значения < 0.0001 усечены до минимума (0.0001) и p-значения > 0.5 отображаются как максимум (0.5).

  • 'TestStatistic'- Безусловная нормальная статистика испытаний.

  • 'CriticalValue'- предварительно рассчитанное критическое значение для соответствующего уровня испытания и количества наблюдений. Критические значения получаются при условии, что результаты следуют стандартному нормальному распределению.

  • 'Observations'- Количество наблюдений.

  • 'TestLevel'- Проверить уровень достоверности.

Примечание

Для результатов теста, термины 'accept' и 'reject' используются для удобства. Технически испытание не допускает модели; скорее, тест не может отвергнуть его.

Подробнее

свернуть все

Безусловное испытание Acerbi и Szekely

Безусловный тест (также известный как второй тест Ацерби-Секели) масштабирует потери на соответствующее значение ES.

Статистика безусловного теста основана на безусловном соотношении

Est = − Et [XtItpVaR]

где

Xt - результат портфеля, то есть доходность портфеля или прибыль и убыток портфеля за период t.

PVaR - вероятность отказа VaR, определяемая как уровень 1-VaR.

ESt - предполагаемый дефицит на период t.

It - индикатор отказа VaR на периоде t со значением 1, если Xt < -VaR и 0 в противном случае.

Безусловная статистика теста определяется как

Zuncond=1NpVaR∑t=1NXtItESt+1

Критические значения для безусловной статистики тестов, которые составляют основу для табличных тестов, стабильны в диапазоне распределений. esbacktest класс запускает безусловный тест против предварительно вычисленных критических значений при двух допущениях распределения: нормальное распределение (тонкие хвосты) с использованием unconditionalNormal и t распределение с 3 степенями свободы (тяжелые хвосты) с использованием unconditionalT).

Ссылки

[1] Ацерби, С. и Б. Секели. Обратное тестирование ожидаемого дефицита. MSCI Inc. Декабрь 2014 года.

См. также

| | |

Темы

Представлен в R2017b

Документация по инструментам управления рисками

Поддержка