欢同学2023-10-25 18:43:51
欢同学calculated a 1-day VaR at the 95% confidence level.说的都是计算VAR啊，后半句99%跟95%对比这点我们能否直接拿这两个回测的T值来做结论。99%的t值高，拒绝HO的可能性就低，那就说明拒真的概率小。
查看试题回答（2）
黄石2023-10-29 22:57:17
黄石同学您好。从简便的角度是可以这么去记忆，但是应对一些比较复杂的题目还是需要同学掌握这里具体的思路。
VaR的置信水平越大，在同回测检验置信水平下，检验的势（power of test）更低，意味着正确拒绝错误的模型的概率更低，或者说不拒绝错误模型的概率更高（二类错误概率越大）。解释如下：
VaR的置信水平越高（i.e., 99%），Backtesting test的结果越不靠谱，因为检验的势（Power）很低。换言之，回测检验不拒绝错误模型的概率会随着VaR的置信水平的上升而上升。这个我们举课上表格中的例子来看（还是99% VaR），假设说T = 252 days，那么non-rejection region是N < 7。这意味着即使我回测的样本中一个exception都没有，我也不会拒绝VaR模型正确的原假设。而事实上，如果一个exception都没有发生，那么其实意味着我们的VaR模型有可能高估了风险（VaR值偏高）、模型有误。但回测检验在高VaR值置信水平下无法无法分辨到底是1. 模型有误，高估风险，还是2. 模型无误，因为高置信水平的VaR值本身就对应着百年难遇的那种风险事件，是很难出现exception的。最终，回测检验只能给出一个不拒绝原假设的结论，因此犯二类错误的概率提升、检验的势下降。
- 评论（0）
- 追问（1）
- 追问
-
明白，那关键是后面这个，我理解95%。99%这两个是回测的VAR，并不是计算VAR，这个逻辑的话就不适用上面老师您说的，您说的应该在计算VAR环节的CI。
苏学科2023-11-06 17:50:38
苏学科同学你好，你说的没问题，99t值高，就是更不容易拒绝原假设
- 评论（0）
- 追问（0）
评论
0/1000
追答
0/1000
+上传图片