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VaR模型训练的样本切分与回放验证指南

共计 30 章节
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01
VaR模型概述
VaR的定义 · 历史背景 · 在风险管理中的核心作用
VaR模型概述
02
VaR计算的基本方法
参数法 · 历史模拟法 · 蒙特卡洛模拟法的原理对比
VaR计算的基本方法
03
样本切分的重要性
为什么需要样本切分 · 过拟合与欠拟合在VaR中的体现
样本切分的重要性为什么需要样本切…
04
时间序列数据的特殊性
自相关性 · 波动率聚集 · 非平稳性对切分的影响
时间序列数据的特…自相关性
05
固定窗口切分法
原理 · 实现步骤 · 优缺点分析
固定窗口切分法原理
06
滚动窗口切分法
原理 · 窗口大小与步长的选择策略
滚动窗口切分法原理
07
扩展窗口切分法
原理 · 适用于长期趋势建模的场景
扩展窗口切分法原理
08
时间序列交叉验证
与传统K折交叉验证的区别 · 前向链式验证
时间序列交叉验证传统K折交叉验证…
09
样本内与样本外划分
划分比例（70/30 · 80/20）的行业惯例与依据
样本内样本外划分
10
回放验证（Backtesting）概念
回放验证的目的 · 与样本切分的关系
Backtesting回放验证
11
失败率检验法
Kupiec检验原理 · LR统计量计算与判定标准
失败率检验法Kupiec
12
独立性检验法
Christoffersen检验原理 · 处理失败事件聚集性
独立性检验法Christoffers…
13
条件覆盖检验法
结合失败率与独立性的联合检验
条件覆盖检验法结合失败率
14
损失函数评价法
均方误差 · 分位数损失在VaR回放中的应用
损失函数评价法均方误差
15
回放验证的滚动执行机制
每日/每周滚动更新模型并验证
回放验证的滚动执…每日
16
数据预处理
缺失值处理 · 异常值检测 · 收益率计算（对数收益率与简单收益率）
数据预处理缺失值处理
17
波动率模型选择
GARCH(1 · 模型在VaR中的应用与参数估计
波动率模型选择GARCH
18
分布假设
正态分布 · t分布 · 偏斜t分布在VaR计算中的选择
分布假设正态分布
19
置信水平选择
99% · 95% · 5%的监管要求与业务含义
置信水平选择99%
20
持有期设定
1天 · 10天持有期的转换规则（平方根法则）
持有期设定1天
21
多资产组合VaR
协方差矩阵估计 · 风险贡献分解
VaR多资产组合
22
极端风险度量
预期亏损（ES）与VaR的互补关系
极端风险度量ES
23
压力测试与情景分析
在样本切分中嵌入极端市场情景
压力测试情景分析
24
模型稳定性检验
不同切分窗口下VaR结果的一致性评估
模型稳定性检验VaR
25
参数敏感性分析
窗口长度 · 置信水平 · 衰减因子对VaR的影响
参数敏感性分析窗口长度
26
自动化回放框架设计
Python实现回放循环的架构思路
自动化回放框架设…Python
27
结果可视化
VaR预测值与实际损益对比图 · 失败事件时间线
结果可视化VaR
28
监管合规要求
巴塞尔协议对VaR回放验证的具体规定
监管合规要求VaR
29
常见陷阱与误区
幸存者偏差 · 前瞻性偏差 · 数据泄露防范
常见陷阱误区
30
案例实战
基于沪深300指数的完整VaR建模 · 切分与回放验证流程
案例实战VaR