没有模型分布信息的预期不足(ES)回测工作流
这个例子展示了预期的缺陷(ES)回测工作流和ES回测工具的使用。的esbacktest类支持两种测试——无条件正常测试和无条件测试t——这是基于Acerbi-Szekely的无条件测试统计数据(也称为Acerbi-Szekely二次测试)。这些测试对无条件测试统计量使用预模拟的临界值，对正态分布假设为正态分布t3个自由度的分布t的情况。
步骤1。加载ES回测数据。
使用ESBacktestData.mat文件将数据加载到工作区中。此示例使用返回数字数组。这个数组表示股本回报率，VaRModel1，VaRModel2,VaRModel3，以及相应的VaR数据在97.5%的置信水平，由三个不同的模型生成。预期短缺数据包含在ESModel1，ESModel2,ESModel3．本例中用于生成预期短缺数据的三个模型分布是正常的(模型1)，t具有10个自由度(模型2)，和t具有5个自由度(模型3)。然而，这个分布信息在本例中不需要，因为esbacktest对象不需要它。
负载(“ESBacktestData”)谁
名称大小字节类属性数据1966x13 223945时间表日期1966x1 15728 datetime ESModel1 1966x1 15728 double ESModel2 1966x1 15728 double ESModel3 1966x1 15728 double Returns 1966x1 15728 double VaRLevel 1x1 8 double VaRModel1 1966x1 15728 double VaRModel2 1966x1 15728 double VaRModel3 1966x1 15728 double
步骤2。生成ES回测图。
使用情节函数来可视化ES回测数据。这种类型的可视化是执行ES回测分析时常见的第一步。仅为了说明的目的，请将特定模型的收益连同VaR和ES可视化。
结果显示，1997年、1998年和2000年出现了一些较大的违规情况。1996年违反规定的绝对数量看来较少，但是，相对于该期间的波动，违反规定的情况也很严重。对于无条件测试，违反的大小和违反的数量会产生差异，因为测试统计数据在预期失败次数。如果期望的数量很小，但有几个违规，测试的有效严重程度就更大。2002年是一个小而多的VaR失败的年份。
图;情节(日期、返回日期,-VaRModel1、日期、-ESModel1)传说(“返回”，“VaR”，“西文”)标题(“测试数据，模型1,VaR水平95%”网格)在
步骤3。创建一个esbacktest对象。
创建一个esbacktest对象使用esbacktest．
负载ESBacktestDataebt = esbacktest(返回，[VaRModel1 VaRModel2 VaRModel3]，[ESModel1 ESModel2 ESModel3]，.．.“PortfolioID”，“标普”，“VaRID”，[“Model1”，“Model2”，“Model3”),“VaRLevel”VaRLevel)
ebt = esbacktest with properties: PortfolioData: [1966x1 double] VaRData: [1966x3 double] ESData: [1966x3 double] PortfolioID: "S&P" VaRID: ["Model1" "Model2" "Model3"] VaRLevel: [0.9750 0.9750 0.9750]
步骤4。生成ES总结报告。
生成ES总结报告。的ObservedSeverity列显示了当VaR被违反时，损失与VaR的平均比率。的ExpectedSeverity列显示了VaR违规期的ES与VaR的平均比率。
S =汇总(ebt);disp (S)
PortfolioID VaRID VaRLevel ObservedLevel ExpectedSeverity ObservedSeverity观察故障预计比失踪 ___________ ________ ________ _____________ ________________ ________________ ____________ ________ ________ ______ _______ " 标普”“Model1”57 49.15 - 1.1597 0.975 0.97101 1.1928 1.4221 1966 0”标普”“Model2“1.119 49.15 0.975 0.97202 1.2652 1.4134 1966 55 0“标普”“Model3”1.119 49.15 0.975 0.97202 1.37 1.4146 1966 55 0
第5步。运行所有测试的报告。
运行所有测试并仅生成关于接受或拒绝结果的报告。
T =运行测试(ebt);disp (t)
PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalNormal UnconditionalT ___________ ________ ________ ___________________ ______________ " 标普”“Model1”0.975拒绝拒绝“标普”“Model2“0.975拒绝接受“标普”“Model3“0.975接受接受
步骤6。执行无条件正常测试。
为无条件正常测试运行单个测试。
t = unconditionalNormal(ebt);disp (t)
TestLevel PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalNormal PValue TestStatistic CriticalValue观察 ___________ ________ ________ ___________________ _________ _____________ _____________ ____________ _________ " 标普”“Model1“拒绝1966 0.0054099 -0.38265 -0.2403 0.975 0.95”标普”“Model2“拒绝1966 0.044967 -0.25011 -0.2403 0.975 0.95”标普Model3”接受0.149 -0.15551 -0.2403 0.975 0.95 1966
步骤7。运行无条件的t测试。
为无条件条件运行单独的测试t测试。
t = unconditionalT(ebt);disp (t)
TestLevel PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalT PValue TestStatistic CriticalValue观察 ___________ ________ ________ ______________ ________ _____________ _____________ ____________ _________ " 标普”“Model1“拒绝1966 0.018566 -0.38265 -0.28242 0.975 0.95”标普”“Model2“0.975接受0.073292 -0.25011 -0.28242 1966 0.95”标普Model3”接受0.17932 -0.15551 -0.28242 0.975 0.95 1966
步骤8。为特定的年份运行ES回测。
选择特定的日历年，并仅通过创建esbacktest对象，并只传递感兴趣的数据。
年= 1996年;Ind = year(日期)== year;PortID = [“标普”,num2str(年)];PortfolioData = Returns(Ind);VaRData = [VaRModel1(Ind) VaRModel2(Ind) VaRModel3(Ind)];ESData = [ESModel1(Ind) ESModel2(Ind) ESModel3(Ind)];ebt = esbacktest(PortfolioData,VaRData,ESData，.．.“PortfolioID”PortID,“VaRID”，[“Model1”，“Model2”，“Model3”),“VaRLevel”, VaRLevel);disp(光大通信)
[262x1 double] VaRData: [262x3 double] ESData: [262x3 double] PortfolioID: "S&P, 1996" VaRID: ["Model1" "Model2" "Model3"] VaRLevel: [0.9750 0.9750 0.9750]
Tt =运行测试(ebt);disp (tt)
PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalNormal UnconditionalT ___________ ________ ________ ___________________ ______________ " 标普1996”“Model1“0.975拒绝拒绝”标准普尔,1996年“Model2“0.975拒绝拒绝”标准普尔,1996“Model3 0.975拒绝接受
另请参阅
esbacktest|总结|runtests|unconditionalNormal|unconditionalT
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