近期，商学院助理研究员杨涛的合作论文“Powerful Backtests for Historical Simulation Expected Shorfall Models”在ABS4星期刊《Journal of Business & Economic Statistics》上发表。《Journal of Business & Economic Statistics》是专注于经济统计和商业统计领域的国际经济学顶尖期刊，是Social Sciences Citation Index (SSCI)-Ethics领域的一区期刊，五年影响因子4.8(2022)。
自2016年以来，巴塞尔银行监管委员会（Basel Committee on Banking Supervision）规定银行从在险价值（Value-at-Risk，VaR）方法转向期望损失（Expected Shortfall，ES）来衡量市场风险并计算资本需求。在从VaR向ES转变的过程中，金融机构面临的主要挑战是缺乏简单但强大的工具来评估ES预测（即ES回测）。本文首先表明，无条件回测在评估最流行的历史模拟（Historical Simulation，HS）和过滤历史模拟（Filtered Historical Simulation，FHS）模型时存在不一致性，即使在大样本中，其效力也低于名义水平。为了解决这个问题，我们提出了一类新的条件回测方法，这些方法对一大类替代方案具有很强的效力。我们建立了这些测试的渐近性质，并通过蒙特卡洛模拟研究了它们在有限样本的性质。对股票指数数据的实证应用突显了我们方法的优点。
文章链接：https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/07350015.2023.2252881
