¿Superponer los datos de prueba de valor en riesgo es un problema?

Question

Mi comprensión de las pruebas de respaldo del modelo VaR es así:

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t: Calcular el VaR diario usando los datos de los últimos días.

t+1: Comparar el rendimiento diario con el VaR, la ruptura del récord si se produce, repetir

Aplicar pruebas condicionales e incondicionales para probar el modelo VaR.

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Mi pregunta es el peligro de que el VAR mire hacia atrás y los períodos se superpongan.

En el caso anterior, los VaR adyacentes utilizan n-1 días de los mismos datos, lo que reduce en gran medida la independencia de nuestra muestra de prueba posterior.

He leído algunos artículos sobre el VAR y ninguno apunta a este tema ¿Soy sólo yo o no hay nada de qué preocuparse aquí?

Tal vez las pruebas condicionales controlen esto de alguna manera, ya que deberían detectar la agrupación de infracciones, pero seguramente esto sería menos problemático si los datos utilizados en las pruebas retrospectivas se excluyen mutuamente.

(He leído las preguntas anteriores publicadas y ninguna hizo directamente esta pregunta, ¡pensó que valía la pena intentarlo!)

Answer 1

Cuando pruebas el VaR, estás esencialmente probando tu modelo. Esencialmente estás diciendo: "Si tuviera este modelo en 2007, ¿cuál sería su VaR calculado?"

El modelo se prueba teniendo en cuenta toda la información disponible hasta ese momento. Un buen modelo se adaptará dados los nuevos datos y el VaR cambiará después de un evento extremo. Incluso un punto de datos debería marcar la diferencia.

Por lo tanto, no veo un problema con el uso de períodos históricos superpuestos.