还是星宇好 · 2020年11月14日
老师请问下，
1、failure rate 是不是就是var model 里面的alpha？
2、type I，II error描述的是不是在二项分布累积的错误次数那个分布里讨论，不是在VAR Model 的那个分布里讨论？
3、为啥failure rate升到3%，红色那块就是存委的概率（理解不了）？
4、上课的时候老师说，二项分布累积的错误次数那个分布的概率（比如95%）和Var 模型的99%没有关系，但是我看百题上有个结论说他两需要一致（I），是什么意思啊？
上面那个基础班讲的是在太快了，研究了几遍都没理解。。。
品职答疑小助手雍 · 2020年11月15日
嗨，努力学习的PZer你好：
1.failure rate就是损失大于var的天数占总天数的比例。100天，5天损失超出var，那就是5%。
2.type 1和2 error在对var计算时候合适的检测里也用得到，如果var本来是对的，但是你用来检测的样本的failure rate高导致了拒绝原来的var就是拒真。
3.拒真存伪取决于最右边那列数，超过4个就证明超出var的天数多了（拒绝），低于4个就是超出var的天数没那么多（接受）。当接受时原本的var模型其实是不合适的时候就是存伪了嘛~
4.你是说题里的statement1么？这里对应是肯定的啊，你要验证95%的var合适不合适，那你检验用的failure rate的均值就是5%，验证99%的var合适不合适，设置的failure rate的均值就是1%。上课老师讲的方法也是这样的啊，以这个均值算一个判断拒绝不拒绝的区间。上课那个250天的99%的var，用2项分布算出来是4天，如果是95%的var肯定是以250*5%=12.5为均值来算可接受的区间啦
-------------------------------加油吧，让我们一起遇见更好的自己！
还是星宇好 · 2020年11月15日
老师你太牛了，你居然看懂我在问什么了。。。好像有点要明白了的感觉。。。。。。failure rate可以指你丢进去的新数据，如果新数据FR偏高，那均值偏大，如果Varmodel 置信度非常高，那Varmodel的均值太小了，随便就拒真了。另外，还想问问。。95%的varmodel比99%的VM，FR的均值更大，所谓的产生的样板N更多，是不是指exception更多，模型容错率提升了所以，type I ii同事下降。。。？有没有什么情况是会导致typeI或者typeii 异常高
还是星宇好 · 2020年11月15日
请容我接着个问题在问一个问题。。merton 模型的。时间t和PD和credit spread的问题。。。-d2里面那个时间T，说的是时间越长违约概率越低。。为啥credit spread里面那个结论是时间越长spread越大，spread越大不就风险越高，违约概率越高吗？
品职答疑小助手雍 · 2020年11月15日
前半句理解对的，95%的varmodel对比99%的VM，这个结合下面题目的statement3（那句错误的话）看，95%的是更好测，因为99%的均值太小，实证研究结论也是95%的更reliable。最后那个（有没有什么情况是会导致typeI或者typeii 异常高）应该没有这类结论，有也没印象考过，不用太在意。
第二个问题我当然是建议以后问不同知识点的问题可以另开一个提问哈：这里两个概念我不建议混淆在一起说。merton模型假设了公司的资产有正的收益，在这个正的收益下，资产的期望会越来越大，也就偏离负债的水平越来越多，这种情况下时间越长是越不容易违约的。 但是credit spread那个概念里，没有了永远有正收益的这个概念，唯一的concern是夜长梦多，所以时间越长spread越高。这两个概念假设前提不同，当然也不会在同一道题里出现，题目里会有hint（有时候可以根据题目给的条件去判断）去提示你该怎么做的，这个放心
还是星宇好 · 2020年11月15日
确实。是很有道理。。。厉害
