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C_M_ · 2024年09月05日

225*confidence level

NO.PZ2023100703000040

问题如下:

A risk manager is analyzing a 1-day 99% VaR model. Assuming 225 days in a year, what is the maximum number of daily losses exceeding the 1-day 99% VaR that is acceptable in a 1-year backtest to conclude, at a 95% confidence level, that the model is calibrated correctly?

选项:

A.3

B.5

C.8

D.10

解释:

The risk manager will reject the hypothesis that the model is correctly calibrated if the number x of losses exceeding the VaR is such that:


where p represents the failure rate and is equal to 1 – 99%, or 1%; andT is the number of observations = 225. And z = 1.96 is the two-tail confidencelevel quantile. If:

Then,x = 5.18. So the maximum number of exceedances would be 5 to conclude that themodel is calibrated correctly.

为什么不能用225*conf level代入95%和99%分别算出对应的exceedence,这样的话四个选项都在范围内,这种方式为什么不可行

1 个答案

pzqa39 · 2024年09月06日

嗨,爱思考的PZer你好:


这个题中,我们估计的VaR是1天99%的,针对这个一天99%的VaR我们要进行回测,这个回测的置信区间是95%。

 

公式里的z值对应本题的95%双尾检验的z值1.96

 

p对应的是VaR模型本身的信息,代表failure rate,也就是损失超过了VaR模型本身的概率,对应本题数据=1-99%=1%



 直接用“225 ∗置信水平”来计算超出次数是不准确的,在校准VaR模型时,我们需要进行一个统计测试来确定实际的超出次数是否在可接受的范围内。这个范围由二项分布的置信区间来确定,也就是我们讲义上的这个公式。在统计学中,我们不仅关心一个单一的估计值(点估计),还要考虑该估计值周围可能的变动范围(即变异性或不确定性)。

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虽然现在很辛苦,但努力过的感觉真的很好,加油!

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