Comparative e-backtests for general risk measures
一般风险度量的比较型 e 回测AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确围绕金融监管中的风险度量回测展开，并列出风险价值与预期短缺等对象，因此直接归入尾部与系统性风险方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
一般风险度量的比较型 e 回测
- 研究问题
- 金融监管如何在持续观察损失数据时比较内部模型与基准模型的风险预测表现，并使推断在不同停止时点保持有效？
- 方法与思路
- 作者以 e 值和 e 过程构造非参数序贯比较回测，用弱支配关系修改三区判定规则，并构建可识别风险度量的标准回测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称程序提供随时有效的推断，并在依赖与模型误设下保持稳健；覆盖多类风险度量，另通过模拟和实证展示效果。
- 阅读关注点
- 应核对可引出性与可识别性的作用、比较回测原假设、弱支配规则，以及依赖和误设稳健性分别允许哪些具体情形。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或被期刊接收；摘要未详述有效性条件，不能把稳健性理解为容许任意依赖或误设。
原文摘要
Backtesting risk measures is a central task in financial regulation. While standard backtests evaluate whether a forecasting model is statistically consistent with observed losses, regulatory practice often requires assessing the performance of an internal model relative to benchmark models. We develop a non-parametric sequential framework for comparative backtests of general elicitable risk measures using e-values and e-processes. The proposed methods provide anytime-valid inference and remain robust under dependence and model misspecification. In particular, we propose a modified three-zone approach based on weak dominance, which yields more informative conclusions in comparative backtesting. As a technical building block, we also construct general standard e-backtests for identifiable risk measures and characterize the associated e-values and e-processes. The resulting procedures apply to a broad class of commonly used risk measures, including the mean, variance, Value-at-Risk, Expected Shortfall, and expectiles. Simulation studies and empirical analyses illustrate the effectiveness of the proposed approach.