I t= n00 n10 n00 + n
4.1.3.Kiểm định phân vị động(DQ).
Được đề xuất bởi Engle và Manganelli(2004), nhằm kiểm tra xem liệu các ngoại lệ là không tương quan với bất cứ biến nào thuộc bộ thông tin có sẵn khi VaR đã được tính toán.
Giả thuyết Ho là tất cả độ dốc trong mô hình hồi quy đều bằng 0, với Xj là biến giải thích có trong . VaR(α) thường là một biến giải thích để kiểm định xác suất của một ngoại lệ phụ thuộc vào mức độ của VaR.
4.2.Hàm tổn thất.
Thông tin trong các khuôn khổ backtesting cơ bản đôi khi bị giới hạn. Thay vì chỉ quan sát xem các ước tính VaR có vượt quá hay không, còn có một mối quan tâm khác, chẳng hạn như độ lớn của các ngoại lệ.
Lopez (1998, 1999) đề nghị một phương pháp để kiểm tra khía cạnh này đối với các ước tính VaR.Mẫu hình chung của hàm tổn thất là một ngoại lệ được cho điểm cao hơn không phải ngoại lệ.
Trong đó là TSSL thực hiện và là ước tính VaR tương ứng. Các điểm số của mô hình được tính bằng cách đưa dữ liệu vào hàm tổn thất. Điểm số tăng lên cùng với mức độ tổn thất. Một backtest dựa trên phương pháp này sau đó sẽ được
Để xác định liệu tổn thất trung bình có quá lớn so với "những gì nó
cần được ", cần phải có một số loại của một giá trị chuẩn. Trong thực tế, điều này
có nghĩa là backtest thiết lập một giả định về hành vi ngẫu nhiên và phân phối TSSL của danh mục. Sau khi phân phối đã được xác định, một phân phối thực nghiệm có thể được tạo ra bằng cách mô phỏngTSSL của danh mục. Giá trị chuẩn có thể thu được từ phân phối này. Nếu tổn thất trung bình của mẫu lớn hơn giá trị chuẩn mực, mô hình nên bị loại bỏ..