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BACKTESTING PORTFOLIO VALUE-AT-RISK WITH ESTIMATED PORTFOLIO WEIGHTS

机译：通过估计的组合重量，回溯投资组合价值 - 风险

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摘要

This article theoretically and empirically analyzes backtesting portfolio value-at-risk (VaR) with estimation risk in an intrinsically multi-variate framework. It particularly takes into account the estimation of portfolio weights in forecasting portfolio VaR and its impact on backtesting. It shows that the estimation risk from estimating portfolio weights and that from estimating the multi-variate dynamic model make the existing methods in a univariate framework inapplicable. It proposes a general theory to quantify estimation risk applicable to the present problem and suggests practitioners a simple but effective way to implement valid inference to overcome the effect of estimation risk in backtesting portfolio VaR. In particular, we apply our theory to the efficient mean-variance-skewness portfolio for a multi-variate generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model with multi-variate general hyperbolic distributed innovations. Some Monte Carlo simulations and an empirical application demonstrate the merits of our method.
机译：本文理论上并经验分析了在本质上多变体框架中具有估计风险的回溯波动组合价值（VAR）。它特别考虑到预测产品组合VAR中的产品重量及其对反垄断的影响。它表明，估计估计估计产品组合权重以及从估计多变量动态模型的风险使得在单变量框架中的现有方法使得可以不适用。它提出了一般理论，以量化适用于目前问题的估算风险，并提出了从业者实现有效推论的简单但有效的方法，以克服估计风险在反向投资组合变量中的影响。特别是，我们将我们的理论应用于具有多变化通用双曲分布式创新的多变形广义自回归条件异素模型的有效平均差异偏斜组合。一些蒙特卡罗模拟和实证应用展示了我们方法的优点。

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