Estimation risk effects on backtesting for parametric value-at-risk models
Notice bibliographique
Résumé
One of the implications of the creation of Basel Committee on Banking Supervision was the implementation of Value-at-Risk (VaR) as the standard tool for measuring market risk.Since then, the capital requirements of commercial banks with trading activities are based on VaR estimates.Therefore, appropriately constructed tests for assessing the out-of-sample forecast accuracy of the VaR model (backtesting procedures) have become of crucial practical importance.In this paper we show that the use of the standard unconditional and independence backtesting procedures to assess VaR models in out-of-sample composite environments can be misleading.These tests do not consider the impact of estimation risk and therefore may use wrong critical values to assess market risk.The purpose of this paper is to quantify such estimation risk in a very general class of dynamic parametric VaR models and to correct standard backtesting procedures to provide valid inference in out-of-sample analyses.A Monte Carlo study illustrates our theoretical findings in finite-samples and shows that our corrected unconditional test can provide more accurately sized and more powerful tests than the uncorrected one.Finally, an application to S&P 500 Index shows the importance of this correction and its impact on capital requirements as imposed by Basel Accord.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».