波動率
VaR模型回測失敗時應遵循的程序
我想知道當 VaR 模型未能通過回測(條件覆蓋和/或獨立性測試)時,正確的程序是什麼?
假設我僅限於使用歷史 VaR 模型,似乎唯一可以調整的參數是收益的回溯期。
BIS 1996 年關於回測的論文第 8-11 頁提供了非常有用的一般指導:
https://www.bis.org/publ/bcbs22.pdf
希望這可以幫助。
其中許多(頭寸不匹配、風險因素未擷取、參數未更新或計算不正確)與任何其他 VaR 計算方法一樣適用於歷史 VaR。
在解決方案方面,除了你提到的觀察期長度外,還可以查看波動率縮放,提高估值的準確性,引入額外的風險因素等。因此在設計時了解原因非常重要一個改進計劃。
顯然,您最大的問題是波動性。如果您僅限於使用歷史模擬 VaR,則考慮將條件波動率納入模型。如果你這樣做,你的回測肯定會得到改善。
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