| Titre | Backtesting Value-at-Risk: From Dynamic Quantile to Dynamic Binary Tests | |
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| Auteur | Elena-Ivona Dumitrescu, Christophe Hurlin, Vinson Pham | |
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Revue | Finance |
| Numéro | Volume 33, no 1, juin 2012 Varia | |
| Page | 79-112 | |
| Résumé |
L'objectif de cet article est de proposer un nouveau test de validation de prévisions de la Value-at-Risk (VaR) fondé sur un modèle de régression dichotomique dynamique (Dynamic Binary). Ce test de backtesting constitue une extension du test Dynamic Quantile (DQ) proposé par Engle et Manganelli (2004) utilisant un modèle de régression linéaire.À partir d'une modélisation dichotomique (logit ou probit) dynamique des violations de la VaR, nous dérivons un ensemble de restrictions linéaires sur les paramètres du modèle permettant de tester la validité des prévisions de VaR. Ce test est extrêmement facile à implémenter et permet de tester de manière indépendante les hypothèses de couverture non-conditionnelle, d'indépendance des violations et de couverture conditionnelle. Les expériences Monte-Carlo réalisées montrent que le test DB possède de bonnes propriétés à distance finie pour un taux de couverture égal à 5 %, y compris lorsque le risque d'estimation est pris en compte. Finalement, une application empirique pour un portefeuille composé de trois actifs de l'index de marché CAC40 est présentée. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
In this paper we propose a new tool for backtesting that examines the quality of Value-at-Risk (VaR) forecasts. To date, the most distinguished regression-based backtest, proposed by Engle and Manganelli (2004), relies on a linear model. However, in view of the dichotomic character of the series of violations, a non-linear model seems more appropriate. In this paper we thus propose a new tool for backtesting (denoted DB) based on a dynamic binary regression model. Our discrete-choice model, e.g. Probit, Logit, links the sequence of violations to a set of explanatory variables including the lagged VaR and the lagged violations in particular. It allows us to separately test the unconditional coverage, the independence and the conditional coverage hypotheses and it is easy to implement. Monte-Carlo experiments show that the DB test exhibits good small sample properties in realistic sample settings (5% coverage rate with estimation risk). An application on a portfolio composed of three assets included in the CAC40 market index is finally proposed. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=FINA_331_0079 |
