2.1. Khái quát lý thuyết và các nghiên cứu về VaR và ES
2.1.4 Các phương pháp kiểm định
Khi dự báo VaR và ES bằng các mơ hình khác nhau, một vấn đề đặt ra là làm thế nào kết luận được mơ hình dự báo rủi ro danh mục có hiệu quả hay khơng và đâu là mơ hình tốt nhất trong số đó? Nếu như chúng ta chỉ đơn thuần tiến hành dự báo và nhận định dựa trên kết quả dự báo thì khơng thể có được câu trả lời chính xác. Chúng ta có thể đánh giá từng mơ hình riêng lẻ bằng việc tiến hành kiểm tra theo một số cách khác nhau (chẳng hạn như kiểm tra ý nghĩa thống kê của các tham số trong mơ hình để đánh giá sự phù hợp của mơ hình), tuy nhiên đánh giá sự hiệu quả của các mơ hình dự báo rủi ro bằng những cách này thường không đem lại sự hiệu quả. Vì thế, phương pháp kiểm định kết quả dự báo ra đời như là một công cụ được sử dụng để đánh giá sự hiệu quả của các mơ hình dự báo rủi ro. Các phương pháp kiểm định sử dụng các giá trị VaR, ES dự báo được và đem so sánh với TSSL thực tế. Trong trường hợp TSSL thực tế vượt quá giá trị VaR và ES dự báo, đó được xem như là một trường hợp vi phạm. Nếu như kết quả kiểm định cho thấy rằng các dự báo VaR và ES của mơ hình khơng chính xác, chúng ta cần xem xét lại các giả định trong mơ hình hoặc sự phù hợp của mơ hình. Có nhiều phương pháp khác nhau được đề xuất cho mục đích thực hiện kiểm định, một trong những phương pháp tiêu biểu và dễ sử dụng nhất đó là VR được đề xuất bởi Crnkovic
and Drachman (1997) nhằm kiểm tra tần suất xuất hiện của các trường hợp vi phạm tương ứng với mỗi mức ý nghĩa đề ra. Theo Crnkovic và Drachman, nếu mơ hình dự báo là hiệu quả, ứng với mức ý nghĩa 1% thì số trường hợp vi phạm sẽ tương ứng 1% trên tổng số quan sát, ứng với mức ý nghĩa 5% thì số trường hợp vi phạm sẽ là 5%... Một vài phương pháp kiểm định khác cũng rất phổ biến có thể liệt kê ở đây đó là kiểm định Kupiec được đề xuất bởi Kupiec (1995),
19
Christoffersen’s Independence được đề xuất bởi Christoffersen (1998) và Mixed Kupiec được đề xuất bởi Hass (2001)…