※ 引述《liton (歐吉桑留學生)》之銘言： : ※ 引述《Sargent001 (KKK)》之銘言： : : 請問版上各位先進! : : 對於風險值的估計結果,通常會使用前向與回溯兩種方試進行模型效率檢定. : : 我目前已經知道一種檢驗方式,就是將資料分成兩段,例如將1000天分成750天 : : 與250天,之後以前段750天估計的風險值與第751天進行比較,檢驗第751天的 : : 實際損益是否超過利用前750天資料所估計的風險值,並藉由移動試窗方式繼 : : 續比較第752天.753天......第1000天.最後計算全部被穿越的次數. : : 以上的方法我不確定是前向(forward)或回溯(back),另外,我主要想請教的是 : : 到底另一個驗證方法如何進行??? 小弟駑鈍,煩請各位神人解答!!!!!!!!!!! : : thanks~ Good Luck !!! : 我個人看法是這是forward : 假設今天是第1000天 : 每750天就是一個in-sample period : 也就是測試要使用哪個變數 以及該變數的參數為何 : 那麼每個第750天的moving window就是test period : 這是在測模型穩定度的 : 也就是forward法 也就是implementation validation : 至於back法 主要是變數與參數固定後所測得到的穿透次數 : 這是在檢查模型的預測能力哪邊出問題的 也就是on-going validation : 以上僅供參考 我的想法是將以1000日為所有樣本進行風險值估計,再將估計結果與 過去1000筆樣本進行比較,計算穿越次數,不知道這樣是否 make sense @@ 請各位指教! 看了許多paper,對前向與回溯測試定義都不太明瞭... --

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