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python2023-10-04 22:26:37

老师好,这道题能不能基于Var的置信区间,和回测置信区间的大小关系,做一个结论性总结,记一下就行了,流程分析太复杂。

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回答(1)

最佳

黄石2023-10-07 15:01:03

同学你好。

理论:
当VaR的置信水平上升时,假设检验的拒绝域会缩窄,且即使exception = 0我们也不会拒绝原假设。此处原假设是VaR模型正确;按理来说如果exception过低则模型高估了风险,但如果VaR的置信水平过高,致使能超过该VaR的都是极其罕见的事件,那么即使exception = 0我们也不会拒绝原假设( 比如对于99.9% VaR,exception为0是很有可能的,因为该VaR值太高;但此时有可能的是该VaR值过高、致使我们高估了风险、多计提了准备金,而由于exception的下限为0,我们无法拒绝这一模型)。如果VaR模型高估了风险,但我们不予拒绝,那么就是犯了二类错误(存伪)。

结论:
在相同的假设检验置信水平下,VaR的置信水平越高,犯二类错误的概率也就越高,进而导致假设检验的势(power)变低,即不拒绝错误的模型的可能性变高。

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