黄石2023-11-08 16:11:05

同学你好。这里指的是VaR值本身的置信水平。我们想要提升检验的势，需要做的是降低二类错误发生的概率。能够达成这个效果的有两种，一是降低time horizon、提升样本容量，使得无论哪种错误发生的概率都降低；二则是VaR的置信水平不能太高。这里的原因比较复杂，授课老师课上讲的是一种简易记忆思路，考试的话这么记就足够了。严谨的思路如下：

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。