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轧称的棉花糖 · 2018年10月23日

backtesting

我问几个问题:backtesting的题,一般给两个x%,一个是VAR model的,假如说n为250,VAR为95%,confidence level为90%,exception为19,那么(1)5%是failure rate?是不是凡是超过VAR就叫做failure rate?但是为什么exception是19个,而不是5个?那意思是不是5%的可能性,exception的个数为19?(2)第二个90%就是confidence level,置信区间,是用来做backtesting的,那么confidence level+significance level是否=1?(3)VAR的95%,如果变小,那么failure rate会变大,我理解,但是为啥exception也变大?(4)例外增多,是由于区间涵盖的区间变小造成的,为何说是因为N增多造成的呢?(5)VAR的x%对type 1和2 error的影响,只在于N变多,所以两种错误几率都变小?为何会是VAR的x%代表type 1 error的概率?(6)Mr-经典题P16-1.2题-计算出来的t大于x%对应的值,则落在拒绝域。拒绝原假设(原假设为真),所以计算结果说明模型并不准确。第一类错误和第二类错误的含义,我是明白的,我不明白的是,从题目哪里可以看出来,我们以真为假了,模型本身不就是bad的吗、?


2 个答案
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品职答疑小助手雍 · 2018年10月25日

(1)这个rate指的是计算理论值的时候,实际发生的超过var的损失的次数占总共数据的5%,是一个理论的期望数。题目的19是实际发生数,要检验的是发生19次的情况下,这个var值应该被接受还是拒绝。

(5)基础班应该讲过的,有个var的X%变化产生的拒绝域占数据总量的比例产生变化,这个结论是X%变小更不容易拒绝

品职答疑小助手雍 · 2018年10月24日

同学你好,

(1)题目里给19的exception是指实际发生情况,和百分之几都没关系。

(2)两个confidence level和自己对应的significant level相加是等于1的。

(3)(4)都是按照分布得出的backtesting的推论,如果不理解建议再去稍微过一下基础班var backtesting那部分。

(5)var的x%的减小会更不容易拒绝H0,也是按照分布得出的backtesting的推论。

(6)题目写的是risk a type1 error,更容易拒绝也就更容易拒真,统计学里没有绝对的good or bad的结论,只能是更有可能怎么样。

轧称的棉花糖 · 2018年10月25日

(1)那95%的VAR,那么5%就是failure rate吧?这个rate指什么?(2)明白了。(3)(4)我重新去听视频;(5)VAR的x%减小更不容易拒绝,那意思就是x%就代表对H0的拒绝?为何VAR的confidence level代表拒绝的概率?

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