Experimental Design in Evaluating VaR Forecasts

Abstract

W ślad za dynamicznym rozwojem metod estymacji VaR, począwszy od lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku, w literaturze pojawiła się obszerna dyskusja dotycząca możliwości testowania statystycznego w kontekście oceny modeli VaR. Z jednej strony powstało wiele prac odnoszących się do własności statystycznych dwóch najpopularniejszych testów – testu Kupca z 1995 roku, który bada udział przekroczeń VaR w szeregu i testu autokorelacji przekroczeń VaR Christoffersena z 1998 roku. Z drugiej strony istnieje bogata literatura dotycząca zastosowań rozważanych testów do empirycznych szeregów czasowych. W niniejszej pracy skoncentrowano się na analizie własności testów autokorelacji i porównano test Christoffersena do testów Ljunga Boxa z 1978 roku i testu Engla i Mangianelli’ego z 2004. Celem pracy było przedstawienie przeglądu eksperymentów symulacyjnych wykorzystywanych do badania mocy testów autokorelacji przekroczeń VaR w odniesieniu do założeń metody Monte Carlo oraz zaprezentowanie własnej propozycji eksperymentu.