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2009-01-24
小弟刚刚看看那些VaR的资料,经常出现那个Kupiec失败频率检验法或者是反馈检验法,想请教这个方法是怎么是实现的,用哪个软件可以实现呢~~~望各位大虾指点
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2009-1-28 13:38:00

你可以使用MATLAB画出Kupiec失败频率检验法的函数图像,然后按照一定的卡方临界值就能求得接受区域和拒绝区域

289053.jpg

如上图,横轴表示失败的总次数;纵轴表示参与检验的样本总数

I类错误表示低估了风险,实际风险要高于临界值

II类错误表示高估了风险,实际风险要低于临界值

[此贴子已经被作者于2009-1-28 13:48:02编辑过]

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2011-4-11 12:50:42
我想问一下   具体的对于不同的GARCH分布的失败次数 该如何计算
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2011-5-4 16:13:20
求高手赐教~图像如何画,这个LR fuction是代表LR函数?不会是那个公式吧?
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2013-6-8 18:48:45

VaR 模型的准确性检验方法很多,其中Kupiec 提出的失败频率检验法是比较直观、比较有效的模型准确性检验方法。
对于给定显著性水平,怎么求其接受区间,可按以下操作。
似然比满足自由度为1的卡方分布

查表,对于alpha=0.05,其自信区间为[ 0.00098,5.024 ]。

第一步:画图,观察似然方程零值的大概位置。
T=1000;
alpha=0.05;

alr_005_half=5.024;%显著性水平α=0.05时,LR服从自由度为1的卡方分布,其左侧分位数和右侧分位数分别为0.0098,5.024
all_005_halp=0.00098;

for N=1:1:T
    p=N/T;
    LR(N)=-2*log((1-alpha)^(T-N)*alpha^N ) + 2*log((1-p)^(T-N)*p^N)-5.024;
end
xlabel('N');
ylabel('LR');
hold on ;
plot(1:T,LR);
plot(1:T,0, 'r');
得到下图


如上图,横轴表示失败的总次数;纵轴表示参与检验的样本总数

I 类错误表示低估了风险,实际风险要高于临界值

I I类错误表示高估了风险,实际风险要低于临界值


放大可以到两个零值大概在35,65处 如下图所示


第二步:按一元函数求零值的方法求其零值
调用函数
[xout,f]=fzero(@myEq,55)

得到结果为:
xout = 66.1784
f = -5.5955e-014

同样调用函数
[xout,f]=fzero(@myEq,35)
得到结果为
xout =35.3325
f = 8.8818e-016

其中方程定义为:
function out  = myEq( N )
% LR方程
% N:失败天数;
% T:总天数;
% alpha:显著性水平;
% p:失败率=N/T;
% zeroNode:零点大概位置,从作图上看。
T=1000;
alpha=0.05;
p=N/T;
out=-2*log((1-alpha)^(T-N)*alpha^N ) + 2*log((1-p)^(T-N)*p^N)-5.024;
end


第三步:得到T=1000时,显著性为0.05的接受区间为 [ 37,66 ].
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2013-8-9 06:52:54
cescelia 发表于 2011-5-4 16:13
求高手赐教~图像如何画,这个LR fuction是代表LR函数?不会是那个公式吧?
还真是……
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