Exponenta Banner
exponenta event banner

условный

Условный ожидаемый дефицит (ES) от Acerbi и Szekely

свернуть все на странице

Синтаксис

Test Results = условный (ebts)
[Test Results, SimStartStatistic] = условный (ebts, Name, Value)

Описание

пример

TestResults = conditional(ebts) запускает условный тест ES Acerbi-Szekely (2014). Условный тест имеет два базовых теста, предварительный обратный тест значения риска (VaR), который задается с помощью аргумента пары имя-значение VaRTestи автономный условный обратный тест ES. A 'reject' результат в любом базовом тесте дает 'reject' результат условного теста.

пример

[TestResults,SimTestStatistic] = conditional(ebts,Name,Value) добавляет необязательные аргументы пары имя-значение для TestLevel и VaRTest.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Создание 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);

Создайте отчет об условном тесте ES. 

TestResults = conditional(ebts)
TestResults=3×14 table
    PortfolioID        VaRID        VaRLevel    Conditional    ConditionalOnly    PValue    TestStatistic    CriticalValue    VaRTest    VaRTestResult    VaRTestPValue    Observations    Scenarios    TestLevel
    ___________    _____________    ________    ___________    _______________    ______    _____________    _____________    _______    _____________    _____________    ____________    _________    _________

       "S&P"       "t(10) 95%"        0.95        reject           reject             0       -0.092302        -0.043941       "pof"        accept           0.70347           1966          1000         0.95   
       "S&P"       "t(10) 97.5%"     0.975        reject           reject         0.001        -0.11714        -0.052575       "pof"        accept           0.40682           1966          1000         0.95   
       "S&P"       "t(10) 99%"        0.99        reject           reject         0.003        -0.14608        -0.085433       "pof"        accept           0.11536           1966          1000         0.95

Входные аргументы

свернуть все

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

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,SimTestStatistic] = conditional(ebts,'TestLevel',0.99)

Уровень достоверности теста, указанный как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'TestLevel' и числовое значение между 0 и 1.

Типы данных: double

Индикатор для обратного испытания VaR, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'VaRTest' и символьный вектор или строковый массив со значением 'tl', 'bin', 'pof', 'tuff', 'cc', 'cci', 'tbf', или 'tbfi'. Для получения дополнительной информации об этих тестах VaR см. varbacktest.

Примечание

Указанное VaRTest выполняется с использованием того же самого TestLevel значение, указанное с помощью TestLevel аргумент пары имя-значение в conditional функция.

Типы данных: char | string

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.

  • 'Conditional'- категориальный массив с категориями «принять» и «отклонить», указывающими результат условного теста. Этот результат объединяет результат 'ConditionalOnly' и тест VaR.

  • 'ConditionalOnly'- Категориальный массив с категориями «принять» и «отклонить», указывающими результат автономного условного теста, независимо от результата теста VaR.

  • 'PValue'- P-значение автономного условного теста (для'ConditionalOnly' столбец).

  • 'TestStatistic'- Статистика условных испытаний (для'ConditionalOnly' столбец).

  • 'CriticalValue'- Критическое значение условного теста.

  • 'VaRTest'- Массив строк, указывающий выбранный тест VaR, как указано в VaRTest аргумент.

  • 'VaRTestResult'- Категориальный массив с категориями 'accept' и 'reject' с указанием результата теста VaR, выбранного с помощью 'VaRTest' аргумент.

  • 'VaRTestPValue'- P-значение для обратного теста VaR. Если тест светофора (tl) используется, это 1 минус тест светофора 'Probability' значение столбца.

  • 'Observations'- Количество наблюдений.

  • 'Scenarios'- Количество сценариев, моделируемых для получения значений p.

  • '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.

Смоделированные значения статистики теста, возвращенные в виде NumVaRsоколо-NumScenarios числовой массив.

Подробнее

свернуть все

Условный тест Acerbi и Szekely

Условный тест также известен как первый тест Ацерби-Секели.

Статистика условного теста основана на условном соотношении

ESt = − Et [Xt 'Xt < − VaRt]

где

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

VaRt - расчетный VaR для периода t.

ESt - предполагаемый дефицит на период t.

Количество отказов определяется как

NumFailures=∑t=1NIt

где

N - количество периодов в окне тестирования (t = 1,…,N).

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

Статистика условного теста определяется как:

Zcond=1NumFailures∑t=1NXtItESt+1

Условный тест состоит из двух частей. Обратный тест VaR, указанный VaRTest аргумент пары имя-значение, должен выполняться для числа сбоев (NumFailures), и для статистики условного теста выполняется автономный условный тест Zcond. Условный тест принимает модель только тогда, когда и тест VaR, и автономный условный тест принимают модель.

Значение теста

При предположении, что допущения распределения верны, ожидаемое значение тестовой статистики Zcond, при условии, что по крайней мере один отказ VaR 0.

Это выражается следующим образом:

E [Zcond 'NumFails > 0] = 0

Отрицательные значения статистики теста указывают на недооценку риска. Условный тест является односторонним тестом, который отвергает, когда есть доказательства того, что модель недооценивает риск (технические подробности о нулевых и альтернативных гипотезах см. Acerbi-Szekely, 2014). Условный тест отклоняет модель, когда значение p меньше 1 минус уровень достоверности теста.

Для получения дополнительной информации о действиях по моделированию статистики тестирования и подробных данных для вычисления значений p и критических значений см. simulate.

Краевые кейсы

Статистика условного теста не определена (NaN) при отсутствии отказов VaR в данных (NumFailures = 0).

Значение p равно NaN в этих случаях, и результат теста должен 'accept', потому что нет никаких доказательств недооценки риска.

Аналогично, статистика моделируемого условного теста не определена (NaN) для сценариев без отказов VaR. Эти сценарии отбрасываются для оценки значимости теста. В предположении, что допущения распределения верны, E [Zcond 'NumFailings > 0] = 0, поэтому значимость вычисляется по сценариям с по крайней мере одним отказом (NumFailures > 0). Количество сценариев, сообщенных conditional test function - количество сценариев с по крайней мере одним отказом VaR. Количество представленных сценариев может быть меньше общего количества смоделированных сценариев. Критическое значение оценивается по сценариям с по крайней мере одним отказом VaR. Если смоделированная статистика теста NaN для всех сценариев критическое значение устанавливается равным NaN. Сценарии без сбоев более вероятны, чем ожидаемое количество отказов NpVaR становится меньше.

Ссылки

[1] Acerbi, C. и Szekely, B. Тестирование ожидаемого дефицита. MSCI Inc. Декабрь 2014 года.

См. также

| | | | | | | | | | | | | | | |

Темы

Представлен в R2017b

Документация по инструментам управления рисками

Поддержка