相関する数量のバックテスト

- Nikolai NowaczykそしてVladimir Piterbarg
- 2024年9月18日

PDFをダウンロードするにはここをクリック

金融モデルを長期にわたってバックテストすると、必然的にリターンが重複し、相関のあるサンプルが生じます。本論文では、Nikolai NowaczykとVladimir Piterbargが、この重要な問題に対処するために、デコリレーションを利用する新しい方法を提案し、この方法によって得られるテストの識別力がどのように向上するかを示します。

例えば、時系列の自己相関や、複数の量をシミュレートするモデルの相互相関などです。これらの数量のモデルをバックテストする目的は、統計的手段によって、モデルの予測分布が市場の現実と一致していることを確認することです。しかし、ほとんどの標準的な統計検定（超過カウンティング、χ χ2-検定、Cramer-Von Mises 検定、Anderson-Darling 検定、Kolmogorov-Smirnov 検定など

コンテンツを印刷またはコピーできるのは、有料の購読契約を結んでいるユーザー、または法人購読契約の一員であるユーザーのみです。

これらのオプションやその他の購読特典を利用するには、info@risk.net にお問い合わせいただくか、こちらの購読オプションをご覧ください： http://subscriptions.risk.net/subscribe

現在、このコンテンツを印刷することはできません。詳しくはinfo@risk.netまでお問い合わせください。

現在、このコンテンツをコピーすることはできません。詳しくはinfo@risk.netまでお問い合わせください。

当社の利用規約、https://www.infopro-digital.com/terms-and-conditions/subscriptions/（ポイント2.4）に記載されているように、印刷は1部のみです。

追加の権利を購入したい場合は、info@risk.netまで電子メールでご連絡ください。

このコンテンツは、当社の記事ツールを使用して共有することができます。当社の利用規約、https://www.infopro-digital.com/terms-and-conditions/subscriptions/（第2.4項）に概説されているように、認定ユーザーは、個人的な使用のために資料のコピーを1部のみ作成することができます。また、2.5項の制限にも従わなければなりません。

追加権利の購入をご希望の場合は、info@risk.netまで電子メールでご連絡ください。