黄石2025-04-26 10:21:14

同学你好。这道题考察的是exceedance-based backtesting of VaR这一章的内容，考的比较全面一些。
对于A，这是基于exceedance/exception（即超过VaR的损失）的回测的核心思想：如果VaR模型准确，那么超过VaR的损失的个数就应该与VaR的置信水平相一致。比方说100天的数据，回测95%的VaR，那么如果这个模型准确我们就应该观测到100*5% = 5个左右的损失超过了VaR。
对于B，这是Kupiec检验的决策方法。在5%的检验显著性水平下，若检验统计量 > 3.841那么我们就拒绝VaR模型准确的原假设，反之则不拒绝。这个结论记一下就可以，检验统计量不用背。
对于C，这个选项说反了，应该是对于置信水平高的VaR更难回测，因为这些VaR本身都是与非常极端的事件相关的，你很难去检验它的真假。
对于D，这是假设检验必然会面临的问题，也就是拒真（一类）和存伪（二类）错误的发生。