Two-stage backtesting of Value-at-Risk models

Abstract

Bachelor Thesis Two-stage backtesting of Value-at-Risk models Jan Matyáš Abstrakt práce Tato práce se zabývá srovnáváním zvolených Value-at-Risk modelů na základě jejich přesnosti předpovědí. Používáme dvou-úrovňový systém zpětného testování pro nalezení přístupu produkujícího nejvíce robustní odhady. Použitý rámec zpětného testování se skládá z testů nezávislosti, nepodmíněného krytí a podmíněného krytí a následující úrovně testovaní, který využívá ztrátovou funkci umožňující porovnání dvou vybraných modelů z předchozí části. Pro reprezentaci finančních trhů používáme čtyři akciové indexy zastupující jak rozvinuté ekonomiky (DAX, ATX), tak rozvíjející se země (PX, WIG). Modely jsou zkoumány v období mezi lednem 1997 a únorem 2014. Nejlepší výsledky jsme získali pro historickou metodu při 99% intervalu spolehlivosti. Při použití stabilního rozdělení nebo nižšího intervalu spolehlivosti jsme nezískali uspokojivé výsledky. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

Bachelor Thesis Two-stage backtesting of Value-at-Risk models Jan Matyáš Abstract This paper deals with a comparative evaluation of various Value-at-Risk models in terms of their prediction accuracy. We use two-stage backtesting procedure to find the most robust methodology in several aspects. Backtesting framework comprises of testing properties of independence, unconditional coverage, and conditional coverage and successive stage, that uses loss function allowing us to compare the two selected models from the previous part. Four European indices are taken to represent both well developed countries (DAX, ATX) and developing countries (PX, WIG). Models are examined over the period from January 1997 to February 2014. The best performing model in our selection appears to be the historical method with a 99% confidence interval. The use of stable distribution or lower confidence interval do not produce satisfactory results. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)