22:23 (2X) 我用volatility 调整做的，如果调整了，ri/signma冬*sigma0，singma冬大，所以调完了变小，那不是没调的时候（按unweighted）实际是高估了吗？
李坏_品职助教 · 2024年05月02日
嗨，爱思考的PZer你好：
首先从这个角度考虑这道题是没必要的，建议参考李老师课上的第一种思路，3年的平均σ低于σ冬，所以是低估VaR冬 就行了。
如果一定要从σ调整的角度来做题，那要清楚，本题问的是σ调整之后的VaR与真实的VaR相比是怎样？
题目的原话是：use unweighted historical data from last three years。这地方的unweighted意思是使用未加权的历史平均σ去调整return，进而求得调整后的VaR。
如果不用σ调整，那就是真实的VaR。冬天的σ大，所以真实的冬天VaR高。
题目的意思是让我们把真实的return用3年平均σ去调整，然后再去计算VaR冬。 经过σ调整之后，冬天的VaR的偏低的。
σ调整这个方法的本意就是用历史return / σ季节 * σ0，也就是用σ0（可以看做是历史平均σ）替代原来的σ季节，去看调整后的VaR。
----------------------------------------------虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！
李坏_品职助教 · 2024年05月01日
嗨，努力学习的PZer你好：
本题说的是，如果使用unweighted historical data，那么夏天和冬天的VaR是高估还是低估？
如果你从sigma调整的角度来做题，那是要看调整之后的VaR是高估了还是低估了。
（实际的VaR是不用σ调整的，直接按照实际的σ冬 算出来的VaR冬，σ冬 比较大，所以实际的VaR冬 很大。如果按照题目要求，那才是要根据σ进行调整。）
冬天的return调整完了变小，指的是return的绝对值变小，这样算出来的σ调整后的VaR冬 是低估了VaR冬。
----------------------------------------------就算太阳没有迎着我们而来，我们正在朝着它而去，加油！
cycinter · 2024年05月02日
谢谢回复！噢噢，就是说如果调完了之后，实际冬天return更小，所以是高估了冬天的return；return小就是var更大（例如没调就是-10的return，调完是-20的return），所以高估return就是低估了var冬，是吗？
cycinter · 2024年05月02日
我想了下，我刚刚说的不对。 用volatility天调整return，调的是历史上的，也就是本来冬sigma大，unweighted var冬大，但是用现在的更小的sigma调，会把return变小，这个return是绝对值，即原来是|-20|，现在变成|-10|,所以调volatility算出的var更小； 这个我理顺了，但是新的问题来了。。。 题目问的是unweighted是高估还是低估，不是把unweighted和我刚用volatility来比吗？调完var冬更小，没调就是更大，不是没调高估了吗