Phyllis2021-03-26 06:37:44
Phyllis老师您好，我这里没太想明白。横向：天数(样本容量)上升，拒绝域内数字越增加，非拒绝域越小。（这点能想通 虽然不确定这样思考的对不对）； 但是纵向：置信水平减小，照理来说显著性水平增加 拒绝得应该更多，非拒绝域应该减小不是吗？这里为何会增加呢
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Yvonne2021-03-26 19:39:47
Yvonne同学你好，先看横向，虽然随着t的增加，非拒绝天数增加，但是比例却不断减少，当t是22天时，非拒绝域占比是6/252，但是当t等于510时，占比就变成了10/510，后面也是如此。
再看纵向这张表检测的置信区间是固定的是95%，从表中可以看出当T=252，当VaR的confidence level是99%的时候非拒绝域是N<7，6/252是99%VaR不被拒绝的概率，约等于2.38%，被拒绝的概率就等于97.62%。11/252是97.5%VaR不被拒绝的概率，约等于4.365%，被拒绝的概率就等于95.635%，所以当VaR confidence level越大的时候越容易被拒绝。
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好的老师，我捋了一下，是否是：当t上升（相当于样本容量上升）, 越不拒绝（拒绝天数变小） 同时看%的话是 拒绝比例%增多。当置信水平上升，越拒绝 拒绝天数增多 拒绝%也是增多的。 此外，请问是否需要背诵这个概念？以及是否适用于所有假设检验，还是只是在christofferson test中呢？ 谢谢您~
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同学你好，这个性质最好能够理解并记住，上面的是kupiec检验，克里斯多芬森检验具体怎么计算考试并没有做要求，这个概念适用于本章的z检验和kupiec检验。
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