期望损失（ES）回溯测试工作流与无模型分配信息
这个例子展示了预期不足(ES)回溯测试工作流和ES回溯测试工具的使用。的esbacktest类支持两个测金宝app试——无条件普通测试和无条件测试Ť——基于Acerbi-Szekely的无条件检验统计量(也称为Acerbi-Szekely第二检验)。这些测试对无条件测试统计量使用预模拟的临界值，并假设正态分布Ť与用于3个自由度的分布Ť的情况。
步骤1。加载ES回测数据。
使用ESBacktestData.mat文件，以将数据加载到工作区中。这个示例使用返回数字数组。这个数组代表的股本回报率，VaRModel1，VaRModel2,VaRModel3在97.5％的置信水平，以及相应的风险价值数据，具有三个不同的模型生成的。预期下滑数据包含在ESModel1，ESModel2,ESModel3。本例中用于生成预期不足数据的三个模型分布均为正态分布(模型1)，Ť用10个自由度（模型2），和Ť用5个自由度（模型3）。然而，不需要在这个例子中，因为该分布信息esbacktest对象不需要它。
加载（“ESBacktestData”)谁
名称大小字节类属性数据1966x13 223946时间表日期1966x1 15728日期时间ESModel1 1966x1 15728双ESModel2 1966x1 15728双ESModel3 1966x1 15728双返回1966x1 15728双VaRLevel 1x1的8双VaRModel1 1966x1 15728双VaRModel2 1966x1 15728双VaRModel3 1966x1 15728双
第2步：生成一个ES回测情节。
使用情节函数以可视化的ES回测数据。这种类型的可视化是一种常见的第一步骤执行ES回溯测试分析时。仅为了说明目的，VAR和ES可视化的回报，一起，对于特定的模型。
结果显示，在1997年、1998年和2000年发生了一些大规模的违规行为。1996年违反情况的绝对值看来较小，但与这一期间的波动相比，这些违反情况也很严重。对于无条件测试，违规的程度和违规的数量会产生影响，因为测试统计量平均值大于预期失败次数。如果预期的数量少，但有几个违规，用于测试的有效程度较大。2002年是一年小，但很多的VaR失败的例子。
图;情节(日期、返回日期,-VaRModel1、日期、-ESModel1)传说(“返回”，“风险价值”，“西文”)标题(“测试数据，模型1，风险值水平95％”网格)在
第3步：创建esbacktest对象。
创建esbacktest使用对象esbacktest。
加载ESBacktestDataebt = esbacktest(返回，[VaRModel1, VaRModel2, VaRModel3]，[ESModel1, ESModel2, ESModel3]，...“PortfolioID”，“S＆P”，'VARID',[“型号1”，“模型2”，“Model3”),“VaRLevel”VaRLevel)
ebt = esbacktest with properties: PortfolioData: [1966x1 double] VaRData: [1966x3 double] ESData: [1966x3 double] PortfolioID: "S&P" VaRID: ["Model1" "Model2" "Model3"] VaRLevel: [0.9750 0.9750]
第4步：生成ES总结报告。
生成ES汇总报告。的ObservedSeverity列显示了当VaR被违反时损失与VaR的平均比率。的ExpectedSeverity列显示了VaR违反期间ES与VaR的平均比率。
S =总结(光大通信);disp (S)
PortfolioID VARID VaRLevel ObservedLevel ExpectedSeverity ObservedSeverity观察故障预期比率缺少________ ________ ________ _____________ ________________ ________________ ____________ ________ ________ ______ ______ “S＆P” “型号1” 0.975 0.97101 1.1928 14221 1966年57 49.15 1.1597 0 “S＆P” “模型2” 0.975 0.97202 1.2652 1.4134 1966年55 49.151.119 0 “S＆P” “Model3” 0.975 0.97202 1.37 1.4146 1966 55 49.15 1.119 0
第5步。为所有测试运行一个报告。
运行所有测试并生成只对接受或拒绝结果的报告。
t = runtests(光大通信);disp (t)
PortfolioID VARID VaRLevel UnconditionalNormal UnconditionalT ___________ ________ ___________________ ______________ “S＆P” “型号1” 0.975拒绝拒绝 “S＆P” “模型2” 0.975拒绝接受 “S＆P” “Model3” 0.975接受接受
步骤6.运行无条件正常测试。
为无条件的正常测试运行单独的测试。
t = unconditionalNormal(光大通信);disp (t)
PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalNormal PValue TestStatistic CriticalValue观察TestLevel ___________说___________________ _______ _____ _____ _________________ _________________公司“标普”“Model1”拒绝1966 0.0054099 -0.38265 -0.2403 0.975 0.95“标普”“Model2”拒绝1966 0.044967 -0.25011 -0.2403 0.975 0.95 0.975“标普”“Model3”接受0.149 -0.15551 -0.2403 0.95 1966
第7步：运行无条件Ť测试。
运行无条件各个测试Ť测试。
t = unconditionalT(光大通信);disp (t)
PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalT PValue TestStatistic CriticalValue观察TestLevel ___________ ________ _________________ _________________说* * * _______ _____“标普”“Model1”拒绝1966 0.018566 -0.38265 -0.28242 0.975 0.95 0.975“标普”“Model2”接受0.073292 -0.25011 -0.28242 1966 0.95“标普”“Model3”接受0.17932 -0.15551 -0.28242 0.975 1966 0.95
步骤8。运行特定年份的ES回溯测试。
选择一个特定的日历年度，只有通过创建一个运行该年度的试验esbacktest对象和传球只有感兴趣的数据。
年= 1996;IND =年（日期）==年;端口ID = ['S＆P，'num2str（年）];PortfolioData =返回（茚基）;VARDATA = [VaRModel1（茚基）VaRModel2（茚基）VaRModel3（茚基）];ESData = [ESModel1（茚基）ESModel2（茚基）ESModel3（茚基）];EBT = esbacktest（PortfolioData，VARDATA，ESData，...“PortfolioID”，端口ID，'VARID',[“型号1”，“模型2”，“Model3”),“VaRLevel”，VaRLevel）;DISP（EBT）
属性:PortfolioData: [262x1 double] VaRData: [262x3 double] ESData: [262x3 double] PortfolioID:“S&P, 1996”变量:[“Model1”、“Model2”、“Model3”]VaRLevel: [0.9750 0.9750]
TT = runtests（EBT）;DISP（TT）
PortfolioID VaRID VaRLevel UnconditionalNormal UnconditionalT ___________说“标普1996”“Model1 ___________________ * * * 0.975拒绝拒绝“标普1996”“Model2”0.975拒绝拒绝“标普1996”“Model3”0.975拒绝接受
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