minBiasAbsolute

Минимально смещенное абсолютное испытание для обратного теста ожидаемого дефицита (ES) компанией Acerbi-Szekely

Свернуть все на странице

Синтаксис

TestResults = minBiasAbsolute(ebts)
[TestResults,SimTestStatistic] = minBiasAbsolute(ebts,Name,Value)

Описание

пример

TestResults = minBiasAbsolute(ebts) запускает абсолютную версию минимально смещенного бэктеста Ожидаемого Дефицита (ES) от Acerbi-Szekely (2017), используя esbacktestbysim объект.

пример

[TestResults,SimTestStatistic] = minBiasAbsolute(ebts,Name,Value) задает опции, использующие один или несколько аргументы пары "имя-значение" в дополнение к входным параметрам в предыдущем синтаксисе.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

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 minBiasAbsolute ES backtest. 

[TestResults,SimTestStatistic] = minBiasAbsolute(ebts)
TestResults=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   


SimTestStatistic = 3×1000

    0.0023    0.0008   -0.0018    0.0004    0.0009    0.0003   -0.0003    0.0008   -0.0001    0.0000   -0.0003   -0.0001    0.0001    0.0006    0.0001    0.0012    0.0009    0.0024    0.0013   -0.0007   -0.0007    0.0002    0.0004   -0.0006   -0.0008    0.0004    0.0001    0.0013    0.0001   -0.0008   -0.0006    0.0008   -0.0007   -0.0014   -0.0009   -0.0004    0.0000    0.0011    0.0014   -0.0004    0.0004   -0.0003   -0.0032   -0.0008    0.0011    0.0008   -0.0013   -0.0018    0.0010    0.0003
    0.0036    0.0005   -0.0032    0.0009    0.0017    0.0002   -0.0003    0.0011   -0.0001   -0.0001    0.0000    0.0001    0.0006    0.0007    0.0000    0.0015    0.0013    0.0030    0.0015   -0.0008   -0.0008    0.0003    0.0005   -0.0007   -0.0010   -0.0002   -0.0002    0.0024    0.0002   -0.0006   -0.0010    0.0012   -0.0002   -0.0017   -0.0012   -0.0005   -0.0004    0.0012    0.0018   -0.0008    0.0004    0.0001   -0.0039   -0.0013    0.0011    0.0013   -0.0020   -0.0031    0.0010    0.0005
    0.0052   -0.0008   -0.0048    0.0014    0.0027    0.0007    0.0005    0.0007    0.0001   -0.0010    0.0024    0.0009    0.0016    0.0012    0.0004    0.0020    0.0022    0.0050    0.0027    0.0007   -0.0012   -0.0001    0.0014   -0.0019   -0.0020   -0.0014   -0.0009    0.0038    0.0003    0.0003   -0.0015    0.0016    0.0009   -0.0015   -0.0009    0.0008   -0.0010    0.0022    0.0016   -0.0023    0.0013    0.0016   -0.0040   -0.0033    0.0014    0.0020   -0.0040   -0.0055    0.0008    0.0008

Входные параметры

свернуть все

esbacktestbysim (ebts) объект, который содержит копию данных (PortfolioData, VarData, ESData, и Distribution свойства) и все комбинации тестируемых идентификаторов портфеля, идентификаторов VaR и уровней VaR. Для получения дополнительной информации о создании esbacktestbysim объект, см. esbacktestbysim.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: TestResults = minBiasAbsolute(ebts)

Уровень тестового доверия, заданный как разделенная запятой пара, состоящий 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 тестируемых идентификаторов портфеля, идентификаторов VaR и уровней VaR. 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

  • 'MinBiasAbsolute' - Категориальный массив с 'accept' категорий и 'reject' которые указывают на результат minBiasAbsolute тест

  • 'PValue'- p -значение для minBiasAbsolute тест

  • 'TestStatistic'— minBiasAbsolute тестовая статистика

  • 'CriticalValue'- Критическое значение для minBiasAbsolute тест

  • 'Observations'- Количество наблюдений

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

  • 'TestLevel' - Тестовый уровень доверия

Примечание

Для результатов тестирования условия 'accept' и 'reject' используются для удобства. Технически тест не принимает модель; скорее тест не может его отклонить.

Моделируемые значения тестовой статистики, возвращенные как NumVaRs-by- NumScenarios числовой массив.

Подробнее о

свернуть все

Минимально смещенный тест, абсолютная версия Acerbi и Szekely

absolute version теста Acerbi-Szekely [1] вычисляет TestStatistic в единицах данных.

Абсолютная версия минимально смещенной тестовой статистики дается

Zminbiasabs=1N∑t=1N(ESt−VaRt−1pVaR(Xt+VaRt)_)

где

X t является результатом портфеля, то есть возврат портфеля или прибыль и убыток портфеля за период t.

VaR t является важным VaR для периодических t.

ES t - это ожидаемый дефицит для периода t.

p VaR - вероятность отказа VaR, заданная как 1 - уровень VaR.

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

(x) _ - отрицательная функция детали, заданная как (x) _ = max (0, - x).

Значимость теста

Отрицательные значения тестовой статистики указывают на недооценку риска.

Минимально смещенный тест является односторонним тестом, который отклоняет модель, когда есть доказательства того, что модель недооценивает риск (технические детали см. в Acerbi-Szekely [1] и [2]). Тест отклоняет модель, когда p -значение меньше 1 минус уровень доверия теста. Для получения дополнительной информации о шагах моделирования тестовой статистики и деталях вычисления p значений и критических значений, см.simulate.

Бэктесты ES обязательно аппроксимируются в том, что они чувствительны к ошибкам в предсказанном VaR. Однако минимально смещенный тест имеет лишь небольшую чувствительность к ошибкам VaR и чувствительность пруденциальна, в том смысле, что ошибки VaR приводят к более карательному тесту ES. Для получения дополнительной информации смотрите Acerbi-Szekely ([1] и [2]). Когда информация о распределении доступна с помощью минимально смещенного теста рекомендуется.

Ссылки

[1] Ачерби, Карло и Балазс Секели. «Общие свойства тестируемой статистики». Электронный журнал SSRN. (Январь, 2017).

[2] Ачерби, Карло и Балазс Секели. «Минимально предвзятый бэктест для ES». Риск. (сентябрь, 2019).

[3] Acerbi, C. and D. Tasche. «О слаженности ожидаемой нехватки». Журнал банковского дела и финансов. Том 26, 2002, стр. 1487-1503.

[4] Рокафеллар, Р. Т. и С. Урясев. «Условная стоимость риска для общих распределений потерь». Журнал банковского дела и финансов. Том 26, 2002, с. 1443-1471.

См. также

| | | | | | |

Темы

Введенный в R2020b

Документация по Risk Management Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте