181****31272025-08-24 19:32:18
181****3127老师，目前我对于PIT这个方法的理解是：首先要有一个估计var的模型，而这个模型涉及到对于一组P/L数据的分布assumption，然后用这个分布，找到了var，然后再用pit backtesting的方式，用这个分布公式转换成的cdf的公式，算出了P/L对应的概率，然后去看是否能画的出来均匀分布？如果不对的话，是否能更直接，通俗易懂的，把这个逻辑关系给我讲一下呢？就是我不理解的是全程只用到了P/L的数据，但是为什么能测试出来VaR的准确程度呢？
回答（1）
黄石2025-08-26 09:47:12
黄石同学你好。你的这个理解是正确的。计算VaR的核心假设就是对于数据的分布的假设；反过来说，如果你分布预测对了，那么VaR的计算就不会出什么问题。比如说你预测数据服从一个均值为X、方差为Y的正态分布，并基于这个分布计算95% VaR；如果实际数据确实服从一个均值为X、方差为Y的正态分布，那么你算出来的VaR自然就是数据中95%情况下最大的损失。因此，这里相当于是把针对VaR的回测转换成针对数据分布预测的回测了。
- 评论（0）
- 追问（0）
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片