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黄石2025-05-16 10:08:56
同学你好。
对于A,“calculating the VaR’s confidence interval ... uses only the ranking of observations and the two observations around the estimated value”这句话写的很复杂,但它实际想表达的意思就是基于分位数的方法去计算VaR的置信区间(关键词在于uses only the “ranking” of observations,以及使用“two observations around” the estimated value:计算分位数的时候我们需要对数据进行排序,有的时候我们可能需要两个样本个体去计算一个分位数,比如说1 3 5 7,算50%分位数应该是(3+5)/2 = 4)。选项里的话说这个方法是based on a calculation of the variance of the data,也就是课上讲的第二种基于数据方差的做法,这个是说反了。这里应该是基于分位数的渐近标准误的方法,然后提议的改进方法是基于数据方差的做法。
对于B,B说这个CRO发现基于bootstrap计算VaR的置信区间的方法忽略了数据间的相依性,这个没问题,因为基础的bootstrap确实假设数据是iid的(我们原版书上没有考虑更高阶的bootstrap法,这边一切以基础的bootstrap为准)。针对这个问题,他提议引入顺序统计量的思想去计算VaR的置信区间,因为顺序统计量的理论假设个体之间不独立(这个是错的,顺序统计量的理论也假设数据iid)。此外,在顺序统计量中,我们需要能够知道数据本身的分布函数,f(x)与F(x)。这些函数我们可以基于分布的假设,也可以基于实证数据去拟合,所以最后一句话没问题。
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对于C,C说这个CRO发现基础的exceedance-based VaR backtesting(例如二项分布检验、Kupiec检验等)忽略了exceedances(也就是超过VaR的损失)之间的一些特征,这导致了这些检验的势比较低。这个没问题,这些检验忽略了比如exceedances之间的相关性,而这个问题其实是验证VaR模型的重要一环。对此,CRO提议使用Christoffersen's test来进行回测,这个也没问题。最后,选项还说这个CRO为了审慎起见,将Christoffersen's test中针对unconditional coverage和independence的检验单独拆出来做了。这个是因为Christoffersen's test在对这两个特征做联合检验的时候,容易遇到这样一个问题:只满足了unconditional coverage或只满足了independence的VaR模型很有可能会通过Christoffersen's test,因此业界常见的更审慎的做法是对unconditional coverage和independence分别去做检验。
对于D,D说这个CRO发现组合的头寸变动不剧烈,数据近乎是iid的。其实头寸变动剧烈、数据不是iid才是我们担心会出现的事,他关注到的这种情形算是近乎满足了我们在做VaR benchmarking时的假设。此外,该选项后面说为了解决这个问题,可以计算一个GARCH (1, 1) VaR来去进行benchmarking,这个也不是为了解决数据不是iid的问题的,而是为了解决银行通常不会跑多个VaR模型来进行比较的问题。
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所以错误的选项概括起来是这样的:
A说的方法存在数据浪费的问题(因为只使用了比较少的数据),但是提供的解决办法并不能解决这个问题。
B说的发放存在的问题是数据不独立,但是提供的方法同样要求数据独立,所以也不能解决问题。
D说的问题是组合头寸会变化,但是提供的方法不能解决这个问题(可以解决同时没有两个VAR的问题)。
对吗?
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同学你好。可以这么理解。


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