NeW VaR

[Sig. Ernesto]

Ho fatto una brutta domanda?

 

[21_blackjack]

Lei è esperto del test di Kupiec?

un pochino ci ho studiato...
comunque quello che volevo dire é che secondo la mia opinione se un modello non supera un test di validitá bisogna riflettere sul perché...io penso che in questo senso dovrebbero essere indirizzati i miglioramenti del new var...

Se il modello evidenzia una probabilitá di errore inferiore alla probabilitá teorica supposta da Kupiec allora il modello si definisce conservativo.
Nel caso del new var questo dovrebbe essere dovuto al fatto che in pratica quando si ottiene un errore le future estimazioni si ottengono sommando al tradizionale VaR un ulteriore VaR che se ho capito bene dovrebbe essere equivalente all'expected shortfall+la deviazione tipica dell'ES*K.
Dunque si ottiene come un salto del VaR indipendentemente della grandezza dell'errore riscontrato. La mia idea sarebbe quella di dare una proporzionalitá al salto dipendente dalla grandezza dell'errore.

Come fare questo?? Bohh!!
Bisognerebbe pensarci...

 

[Sig. Ernesto]

un pochino ci ho studiato...
comunque quello che volevo dire é che secondo la mia opinione se un modello non supera un test di validitá bisogna riflettere sul perché...io penso che in questo senso dovrebbero essere indirizzati i miglioramenti del new var...

Se il modello evidenzia una probabilitá di errore inferiore alla probabilitá teorica supposta da Kupiec allora il modello si definisce conservativo.
Nel caso del new var questo dovrebbe essere dovuto al fatto che in pratica quando si ottiene un errore le future estimazioni si ottengono sommando al tradizionale VaR un ulteriore VaR che se ho capito bene dovrebbe essere equivalente all'expected shortfall+la deviazione tipica dell'ES*K.
Dunque si ottiene come un salto del VaR indipendentemente della grandezza dell'errore riscontrato. La mia idea sarebbe quella di dare una proporzionalitá al salto dipendente dalla grandezza dell'errore.

Come fare questo?? Bohh!!
Bisognerebbe pensarci...

uhmm...un pochino ci ho studiato anche io

Come Lei sottolinea il POF identifica l'ipotesi nulla per il rigetto con una probabilità teorica.Non solo. Nessun riferimento temporale ne qualitativo viene espresso per i failures.

Ciò implica:

a) l'ipotesi nulla è assolutamente debole (non saprai MAI se rigetti un modello valido secondo un'ipotesi scorretta. E viceversa).

b) La qualità e la disposziione dei fallimenti è assolutamente trascurata, come trascurata è la componente temporale(nel periodo in esame i fallimenti rientrano nella percentuale supposta, da domani non più. E' un test lineare che, secondo norma, si valida tendendo ad infinito.

c) Il superamento di tale test offre garanzie assolutamente inique(statistico). Ovvero, come recentemente risontrato, il VaR canonico che supera il test di Kupiec(ma ad esempio modelli basti su modelli Garch-N, tremendamente efficaci non lo superano..) è fallito DISASTROSAMENTE appena la coda(tail) ha iniziato ad agitarsi.

d) Proprio la penuria di dati che compongono le fat tails sono la causa dei punti a,b,c rendendo di fatto assolutamente RIDICOLO e statisticamente inconsistente l'utilizzo di tale test per la validazione di modelli di rischio evoluti.

Questo in linea di massima e secondo dottrina credevo comune.

Lei mi dirà, perchè lo ha lasciato infilare nella tesi come dubbio sulla validità? Perchè come Lei ha intelligentemente notato è una triennale..e mi sarebbe spiaciuto che qualche parruccone, rimasto all'età della pietra, avesse obiettato l'esclusione.

Che fare quindi? Magari utilizzare un test che implichi la disamina della clusterizzazione degli outliers, che so, Christoffersen? E tenere presente l'estensione temporale per il backtest, cercando in egual misura viscosità ed eccessi di curtosi.

Per quanto riguarda "il salto", non è proprio così. Si tratta di una media pesata dei fallimenti atta, anche nella sua forma più rudimentale (ma cmq. efficacissima), ovvero la versione presentata, a fornire una stima di quei clusters che tanto ci spaventano.

Che ne dice?

 

[21_blackjack]

...qui c'é da imparare

anche se non condivido la inutilitá del test di Kupiec per la validazione di modelli di rischio. Come allo stesso tempo condivido che il test di Kupiec non garantisce il successo di un modello di rischio.

Il superamento di tale test offre garanzie assolutamente inique(statistico). Ovvero, come recentemente risontrato, il VaR canonico che supera il test di Kupiec(ma ad esempio modelli basti su modelli Garch-N, tremendamente efficaci non lo superano..) è fallito DISASTROSAMENTE appena la coda(tail) ha iniziato ad agitarsi.

Secondo un mio modestissimo parere un modello di gestione di rischio non deve essere infallibile ed in questo senso non si dovrebbero classificare i modelli in base al minor numero di errori ottenuti in backtesting...io personalmente non mi fido di modelli con zero o pochissimi errori in backtesting perché possono essere dovuti ad un modello creato ad hoc per una specifica mostra od in altre parole a sovraparametrizzazione (Garch-N).

Aggiungo che per definizione il VaR descrive quale sará la perdita massima in un dato periodo di tempo e secondo un livello di confidenza supponendo NORMALI CONDIZIONI DI MERCATO. Se la coda si agita stiamo uscendo fuori dalle normali condizioni di mercato ergo il VaR non é una idonea misura del rischio di mercato.

In questo senso trovo il new var interessante come un modello di gestione del rischio fuori dalle normali condizioni di mercato.

Ad ogni modo trovo interessante la critica al test di Kupiec e le sarei grato se mi potesse suggerire dei lavori a riguardo.

 

[Sig. Ernesto]

...qui c'é da imparare

anche se non condivido la inutilitá del test di Kupiec per la validazione di modelli di rischio. Come allo stesso tempo condivido che il test di Kupiec non garantisce il successo di un modello di rischio.


Secondo un mio modestissimo parere un modello di gestione di rischio non deve essere infallibile ed in questo senso non si dovrebbero classificare i modelli in base al minor numero di errori ottenuti in backtesting...io personalmente non mi fido di modelli con zero o pochissimi errori in backtesting perché possono essere dovuti ad un modello creato ad hoc per una specifica mostra od in altre parole a sovraparametrizzazione (Garch-N).

Aggiungo che per definizione il VaR descrive quale sará la perdita massima in un dato periodo di tempo e secondo un livello di confidenza supponendo NORMALI CONDIZIONI DI MERCATO. Se la coda si agita stiamo uscendo fuori dalle normali condizioni di mercato ergo il VaR non é una idonea misura del rischio di mercato.

In questo senso trovo il new var interessante come un modello di gestione del rischio fuori dalle normali condizioni di mercato.

Ad ogni modo trovo interessante la critica al test di Kupiec e le sarei grato se mi potesse suggerire dei lavori a riguardo.

Vede, per quel che riguarda le sue osservazioni sono praticamente d'accordo su tutto ma tenga presente che proprio la non ottimizzazione del NeWVaR lo rende efficace. Si adegua al mercato, non pretendendo che sia il mercato ad adeguarsi, in maniera conservativa.

Per quel che riguarda Kupiec, dopo che con Basilea si sono accorti della miserrima efficacia dei vincoli impostati, viene praticamente inviso (ma già prima e universalmente veniva riconosciuto come test statistico estremamente debole) e oltre al citato christoffersen il numero di test che aspirano alla misura è aumentato esponenzialmente.

Il punto è che tutti, nessuno escluso, puntano ad una dissezione assolutamente partigiana del passato..test overfittati oserei dire, con dei limiti per quanto riguarda la capacità di adattarsi alle diverse distribuzioni che vanno a comporre la non identificata ed imho identificabile futura.

Provi a googlare e le verranno fuori una montagna di papers critici che, bene o male, riassumeranno quanto detto.

In effetti, l'unica eccezione che si potrebbe ragionevolmente elevare al NeWVaR è l'ipotesi di normale per gli outliers.

Ma cribbio..chi può dire che non lo sarà? e chi può dire che ipotizzarne una diversa offra garanzie migliori? Più passa il tempo, più aumentano le probabilità a suo favore...infida la normale.

Benvenuto nella sezione Econometria di FoL dove troverà gente preparatissima con cui conversare. Io sono solo l'ignorante custode(per hobby) e deputato all'hairstyling.

Saluti!

 

[thetruth34]

complimenti al neo-laureato ed al lavoro svolto che secondo la mia modesta opinione é molto al di sopra di quanto richiesto per una tesi di laurea triennale.
Trovo il new var un'idea interessante che meriterebbe ulteriori approfondimenti.
Ho dato una letta rapida alla tesi e mi sono sorti alcuni dubbi sulla tabella 1 a pagina 27 che riporta l'expected shortfall del CVAR...il mio dubbio é che l'expected shortfall ed il conditional VaR sono la stessa identica cosa...sarebbe come calcolare il VaR del VaR...
Secondo il fatto che il new VaR non superi il Kupiec test é molto rilevante in quanto questo test si utilizza per verificare la validitá di un modello di gestione del rischio.

a parte le critiche trovo il lavoro molto interessante se thetruth34 o qualcun altro avesse intenzione di continuare avrei altri suggerimenti/critiche da dare...

Ciao blackjack! Anche se Paponzi ti ha ovviamente già risposto in maniera molto più esauriente di come avrei potuto fare io... ti dico la mia su alcune cose!

Innanzitutto expected shortfall e CVaR sono la stessa cosa come dici tu... ma io ho usato l'espressione "expected shortfall" semplicemente per vedere cose succedeva alle 4 diverse misure del rischio nel caso in cui fossero state "superate" in negativo dai rendimenti dell'indice... in sostanza invece di definire l'ES come media tra VaR e rendimenti oltre il VaR... l'ho definita come media tra misura del rischio in questione (VaR, CVaR, MVaR e NewVaR) e rendimenti oltre la misura sotto osservazione... questo per "paragonare" i risultati delle quattro misure. Ovvio che più la misura è consistente (e in particolare è venuto, a memoria, dal meno consistente al più consistente VaR < MVaR < CVaR < NewVaR) più l'ES sarà elevato, perchè i rendimenti oltre quella misura saranno solo quelli "molto" negativi.

Sul secondo punto al questione è un po' più spinosa... e già il buon Ale1984 aveva sollevato ottime questioni a riguardo! Secondo me se la si vuole mettere in termini rigorosamente accademici e statistici, il NewVaR non sta in piedi, ma come ha detto Paponzi, se ne vogliamo fare una questione meramente pratica, è quello che ci aiuta di più (e paradossalmente, con quel lavoro sullo spread, ci da anche indicazioni utili sulle condizioni di mercato... anche se in questo forum non mancano spunti e idee molto migliori a riguardo!).

In ogni caso, riguardo il test di Kupiec, c'è anche da dire che il NewVaR è scorretto da paragonare con l'Alfa a priori, in pratica si sta barando, perchè si sta facendo una stima sui rendimenti + gli outliers e si dice che dev'essere paragonato solo con la probabilità di andare oltre i rendimenti e non anche gli outliers... Motivo per cui andrebbe confrontato non con l'alfa fissato a priori ma con l'alfa + qualcosa... anche qui ne avevamo parlato con Ale e Paponzi sul thread iniziale (Forecast Volatilità) non venendone a capo, poichè questione spinosa... quantomeno per me con una triennale e zero esperienza!

A presto (e un saluto al buon Paponzi da Boston!!) !

 

[Sig. Ernesto]

Ciao blackjack! Anche se Paponzi ti ha ovviamente già risposto in maniera molto più esauriente di come avrei potuto fare io... ti dico la mia su alcune cose!

Innanzitutto expected shortfall e CVaR sono la stessa cosa come dici tu... ma io ho usato l'espressione "expected shortfall" semplicemente per vedere cose succedeva alle 4 diverse misure del rischio nel caso in cui fossero state "superate" in negativo dai rendimenti dell'indice... in sostanza invece di definire l'ES come media tra VaR e rendimenti oltre il VaR... l'ho definita come media tra misura del rischio in questione (VaR, CVaR, MVaR e NewVaR) e rendimenti oltre la misura sotto osservazione... questo per "paragonare" i risultati delle quattro misure. Ovvio che più la misura è consistente (e in particolare è venuto, a memoria, dal meno consistente al più consistente VaR < MVaR < CVaR < NewVaR) più l'ES sarà elevato, perchè i rendimenti oltre quella misura saranno solo quelli "molto" negativi.

Sul secondo punto al questione è un po' più spinosa... e già il buon Ale1984 aveva sollevato ottime questioni a riguardo! Secondo me se la si vuole mettere in termini rigorosamente accademici e statistici, il NewVaR non sta in piedi, ma come ha detto Paponzi, se ne vogliamo fare una questione meramente pratica, è quello che ci aiuta di più (e paradossalmente, con quel lavoro sullo spread, ci da anche indicazioni utili sulle condizioni di mercato... anche se in questo forum non mancano spunti e idee molto migliori a riguardo!).

In ogni caso, riguardo il test di Kupiec, c'è anche da dire che il NewVaR è scorretto da paragonare con l'Alfa a priori, in pratica si sta barando, perchè si sta facendo una stima sui rendimenti + gli outliers e si dice che dev'essere paragonato solo con la probabilità di andare oltre i rendimenti e non anche gli outliers... Motivo per cui andrebbe confrontato non con l'alfa fissato a priori ma con l'alfa + qualcosa... anche qui ne avevamo parlato con Ale e Paponzi sul thread iniziale (Forecast Volatilità) non venendone a capo, poichè questione spinosa... quantomeno per me con una triennale e zero esperienza!

A presto (e un saluto al buon Paponzi da Boston!!) !

Ciao Riccardo!!!!!


Cmq. la soluzione è come hai detto spinosa (accademicamente VaR e NVaR non stanno in piedi entrambi e non potrebbe essere altrimenti) ma la strada è lunga ed il mio lavoro non è finito.

(Quando finirà sarò felice di condividere)

NeW CVaR in anteprima.

 

[21_blackjack]

Ciao blackjack! Anche se Paponzi ti ha ovviamente già risposto in maniera molto più esauriente di come avrei potuto fare io... ti dico la mia su alcune cose!

Innanzitutto expected shortfall e CVaR sono la stessa cosa come dici tu... ma io ho usato l'espressione "expected shortfall" semplicemente per vedere cose succedeva alle 4 diverse misure del rischio nel caso in cui fossero state "superate" in negativo dai rendimenti dell'indice... in sostanza invece di definire l'ES come media tra VaR e rendimenti oltre il VaR... l'ho definita come media tra misura del rischio in questione (VaR, CVaR, MVaR e NewVaR) e rendimenti oltre la misura sotto osservazione... questo per "paragonare" i risultati delle quattro misure. Ovvio che più la misura è consistente (e in particolare è venuto, a memoria, dal meno consistente al più consistente VaR < MVaR < CVaR < NewVaR) più l'ES sarà elevato, perchè i rendimenti oltre quella misura saranno solo quelli "molto" negativi.

Sul secondo punto al questione è un po' più spinosa... e già il buon Ale1984 aveva sollevato ottime questioni a riguardo! Secondo me se la si vuole mettere in termini rigorosamente accademici e statistici, il NewVaR non sta in piedi, ma come ha detto Paponzi, se ne vogliamo fare una questione meramente pratica, è quello che ci aiuta di più (e paradossalmente, con quel lavoro sullo spread, ci da anche indicazioni utili sulle condizioni di mercato... anche se in questo forum non mancano spunti e idee molto migliori a riguardo!).

In ogni caso, riguardo il test di Kupiec, c'è anche da dire che il NewVaR è scorretto da paragonare con l'Alfa a priori, in pratica si sta barando, perchè si sta facendo una stima sui rendimenti + gli outliers e si dice che dev'essere paragonato solo con la probabilità di andare oltre i rendimenti e non anche gli outliers... Motivo per cui andrebbe confrontato non con l'alfa fissato a priori ma con l'alfa + qualcosa... anche qui ne avevamo parlato con Ale e Paponzi sul thread iniziale (Forecast Volatilità) non venendone a capo, poichè questione spinosa... quantomeno per me con una triennale e zero esperienza!

A presto (e un saluto al buon Paponzi da Boston!!) !

Buongiorno thetruth34 e Paponzi e scusate per il ritardo con il quale rispondo ma un fastidioso raffreddore mi ha tenuto a letto un paio di giorni...

Per prima cosa volevo complimentarmi per il suo lavoro che come ho giá commentato é ben al di sopra degli standard di una tesi triennale. In secondo luogo la ringrazio per i chiarimenti sopra i dubbi che mi erano sorti da una lettura della sua tesi.

Il newVaR é un'idea molto valida che al di lá dei suoi aspetti negativi merita di essere approfondita. Appena trovo un pó di tempo vado a rivedermi i messaggi di Ale e Paponzi su forecast Volatilitá.

In effetti, l'unica eccezione che si potrebbe ragionevolmente elevare al NeWVaR è l'ipotesi di normale per gli outliers.

L' assunzione di normalita dei rendimenti risulta abbastaza assurda se si tiene in considerazione l'evidenza empirica. Normalmente le soluzioni piú proposte sono la t-student o la t-student asimetrica cosi come l'approssimazione attraverso l'equazione di Cornish-Fisher.

Tuttavia essendo la novitá del NewVaR quello di aggiungere al VaR una quantitá data dalla media degli outliers in questo modo si sopperisce parzialmente al problema delle code pesanti della distribuzione impirica. o no?

saluti ed in bocca al lupo a thetruth34 a Boston

 

[KarimAhsanRashid]

Voi continua discorso grazie. Questa essere econometria.

Io segue.

Ps: Ana Cascon fatto nuovo paper su Tail Risk. Io non riesce a trovare, voi riesce? Io poi sdebita.

 

[Sig. Ernesto]

Mah! Caro amico indiano, attualmente c'è poco da dire.

Il NeW VaR nello stesso backtest da lei proposto in versione garch, migliora la performance della Pareto Stabile con 7 eccezioni confermandosi attualmente uno dei migliori indicatori di rischio come reattività e decadimento.

(Forse il migliore..ma ogni scarrafone è bello a mamma sua..e fa poco testo )

Saluti, (VaR e CVaR di raffronto)

 

[Sig. Ernesto]

Importante è, IMHO, la "qualità" delle eccezioni....

 

[Sig. Ernesto]

Perchè il NeWVaR è innovativo e perchè io spingo(voi) ad usare questa risorsa gratuita e sincera.

Mi sono fatto dare da Karim i test che ha mostrato.

Provengono da una fonte che, probabilmente, possiamo oggi ritenere la massima autorità in materia "Fat Tails".

Si tratta di FinAnalytica e il terzetto che firma il paper (Zari Rachev con moglie(credo) e Stofanov) sono veramente il Top(anche accademicamente parlando))

Allego e, tempo permettendo, confronteremo i vari VaR presentati nel paper con il NeWVaR a diversi livelli di confidenza (relativamente alla parte gaussiana e\o alla parte "normale.outliers"). Il vantaggio (o uno dei) del NV rispetto alla concorrenza è la possibilità di trattare separatamente la stima degli outliers.

....

 

[Yevgraf]

è che scherziamo che non lo uso

lo uso si.

Ora che se ne va bloomberg dall' Italia , c'è pericolo pure che gli diano una verniciata e lo facciano pagare pure in qualche piatta da intelligentoni.

qui lo dico e qui lo nego , e comunque sono un complottista

vado a casa sera a tutti i fratelli paponzi

 

[Sig. Ernesto]

'Sera Grandu da tutti noi

Zari Rachev is chair-professor of statistics,
econometrics and finance at KIT in Germany and
FinAnalytica chief scientist. Boryana Rachev-Iotova
is president of FinAnalytica. Stoyan Stoyanov is a
professor of finance at Edhec Business School and​

the scientific director for Edhec-Risk Institute in Asia

Riporto saltellando:

"The stable-Garch model appears to be

the only one with realistic VAR forecasts​

with exceedances within the confidence

interval. Additionally, the daily forecasts
of the stable-Garch model react with
extreme events. They change according
to new market information, sometimes
with estimates lower than the normal
model, making the spread between the
normal and stable risk estimates
indicative of the market’s probability of​

extreme events."

"Generalised stable Paretian approach.
The risk estimates do not impose a risk
penalty during normal market times
and are responsive when fat-tailed
behaviour becomes more probable.
There is strong differentiation between
assets and over time. It is a practical
approach for day-to-day risk
management with high discrimination​

of key risk drivers in the tail."

Sottolineato il fulcro del discorso, si cerca di non penalizzare con stime eccessivamente severe durante le fasi di mercato normale. La Pareto stabile presenta peculiarità apprezzabili e il modello Garch su di essa produce quanto segue(allegato)

I veri back-test interessanti sono riferiti alle porzioni di mercato noiose.

.....

 

[skew bi dou]

Mi ricordo una cosa divertente che avevo letto...
Sostanzialmente si accusava rachev di schizofrenia...

fare un garch su power law (generalmente alpha < 2) vuol dire modellare un momento che - secondo il modello - non esiste

 

[Sig. Ernesto]

Mi ricordo una cosa divertente che avevo letto...
Sostanzialmente si accusava rachev di schizofrenia...

fare un garch su power law (generalmente alpha < 2) vuol dire modellare un momento che - secondo il modello - non esiste

Like the Student’s

t distribution, stable

Paretian distributions have a parameter
responsible for the tail behaviour, which is
called the tail index or index of stability.
In contrast to the DOF parameter, the
index of stability is between zero and two.
The closer it is to two, the more Gaussianlike
the distribution is. Therefore, small
values of the index of stability imply a fatter tail.​

Skew una domanda: sai come si calcola?

​

 

[skew bi dou]

L'alpha si stima passando per la max verosimiglianza. Non è banale, bisogna passare per la funzione caratteristica (trasformata di fourier).

Ho il codice in matlab da qualche parte. Se ti interessa vedo di recuperarlo.
Cmq. dai un'occhiata a <<<(mathestate)>>>

Interessante omori, hai provato a far qualcosa?

'notte

 

[Sig. Ernesto]

L'alpha si stima passando per la max verosimiglianza. Non è banale, bisogna passare per la funzione caratteristica (trasformata di fourier).

Ho il codice in matlab da qualche parte. Se ti interessa vedo di recuperarlo.
Cmq. dai un'occhiata a <<<(mathestate)>>>

Interessante omori, hai provato a far qualcosa?

'notte

Ho iniziato, ma cumulando o meno finivo per fare la volatilità della volatilità>soglia.

Ma devo approfondire. (anche li c'è lo stimatore di Hill o Tail Index..ma per ora non lo so calcolare, devo studiarlo)

'notte Skew

 

[Sig. Ernesto]

Mi ricordo una cosa divertente che avevo letto...
Sostanzialmente si accusava rachev di schizofrenia...

fare un garch su power law (generalmente alpha < 2) vuol dire modellare un momento che - secondo il modello - non esiste

Tornando allo spunto di Skew e riallacciandomi al paper, il problema nello stimare il rischio è sempre il solito; per quanto possiamo essere "fichi", per quanto possiamo essere colti, per quanto possiamo essere titolati e fantasiosi, sempre il passato dobbiamo usare.

Rachev teorizza una distribuzione diversa dalla gaussiana per rendere la stima reattiva alla curtosi ma "appiccicata" alla normale quando curtosi non c'è. Lungi da me criticare un mostro sacro ma..se al mostro sacro chiedessero quali garanzie abbiamo che il futuro sia approssimato da una Pareto Stabile avremmo una risposta del tipo "nessuna ma in passato si è rivelata etc...etc...etc..)" sciorinando (sintetizzo) la procedura di bootstrap effettuata sulla distribuzione (passata).

Se io dovessi fare un forecast sullo SP500(esempio), senza sbattermi troppo e lavandomi coscienziosamente le mani, prenderei un distribuzione "brutta", bootstrap con blocchi da 50 e sparerei il mio forecast. Una "T" non centrale ad esempio. Ed tanti saluti.

Il punto è che se domani scoprono la pillola per la vita eterna, la mia previsione fatta oggi la posso buttare alle ortiche. Prevedere implica Pre-sedere(cu.lo insomma).

Esempio sullo SP500:

 

[Sig. Ernesto]

Conviene quindi limitarsi a pochi passi avanti, utilizzare ingredienti buoni e sperare in una sempre necessaria dose di fortuna.

Riprendo l'esempio precedente ed allineo per bene i periodi di back-test:

.....