Virtual Historical Simulation for estimating the conditional VaR of large portfolios
大型投资组合条件 VaR 的虚拟历史模拟AI 解读 ↓
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大型投资组合条件 VaR 的虚拟历史模拟
- 研究问题
- 当组合权重随时间变化、历史组合收益可能非平稳时，如何避免高维风险因子建模困难并估计当前组合的条件 VaR？
- 方法与思路
- 作者按当前组合构成重建历史虚拟组合收益，对该序列估计平稳动态模型，并研究这一虚拟历史模拟方法的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确建立虚拟历史模拟的渐近理论，并提供模拟和真实数据示例，为大型组合条件风险估计给出替代途径。
- 阅读关注点
- 应核对重建收益的定义、平稳性成立的条件、权重变化如何进入渐近分析，以及 VaR 估计误差和实证检验方式。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能判断动态模型或具体渐近结论；按当前权重重建收益，并不自动保证该序列满足平稳性条件。
原文摘要
In order to estimate the conditional risk of a portfolio’s return, two strategies can be advocated. A multivariate strategy requires estimating a dynamic model for the vector of risk factors, which is often challenging, when at all possible, for large portfolios. A univariate approach based on a dynamic model for the portfolio’s return seems more attractive. However, when the combination of the individual returns is time varying, the portfolio’s return series is typically non stationary which may invalidate statistical inference. An alternative approach consists in reconstituting a ”virtual portfolio”, whose returns are built using the current composition of the portfolio and for which a stationary dynamic model can be estimated. This paper establishes the asymptotic properties of this method, that we call Virtual Historical Simulation. Numerical illustrations on simulated and real data are provided.