Wszystkie przewodniki po opcjach
Koryguj kwantyle normalne o skośność i kurtozę15 min czytania

Rozwinięcie Cornisha–Fishera dla kwantyli ryzyka

Zrozum, jak Cornish–Fisher koryguje kwantyle normalne za pomocą kumulantów, czym różni się od Edgewortha i dlaczego estymaty ryzyka ogonowego wymagają kontroli monotoniczności i stabilności

Przygotowane przez Mark · Źródła pierwotne poniżej

Bezpośrednia odpowiedź

Rozwinięcie Cornisha–Fishera przybliża kwantyle rozkładu, korygując referencyjny kwantyl normalny standaryzowanymi kumulantami. Może przełożyć skośność i kurtozę na korekty scenariuszy lub VaR, ale ucięty wzór może tworzyć krzyżujące się kwantyle i niewiarygodne estymaty odległego ogona

Wynikiem jest kwantyl, a nie gęstość

Dla prawdopodobieństwa p niech z_p=Φ^{-1}(p) będzie kwantylem standardowego rozkładu normalnego

Cornish–Fisher koryguje z_p, a następnie skaluje wynik docelową średnią μ i odchyleniem standardowym σ

Odpowiada na pytanie, jaki próg odpowiada p, a nie jaka gęstość lub oczekiwana strata znajduje się poza tym progiem

Skośność i kurtoza tworzą pierwsze korekty

Przy standaryzowanej skośności γ₁ i nadmiarowej kurtozie γ₂ typowe ucięcie zaczyna się od z_p+γ₁(z_p²−1)/6

Następnie dodaje γ₂(z_p³−3z_p)/24−γ₁²(2z_p³−5z_p)/36 przed pomnożeniem przez σ i dodaniem μ

Składnik γ₁² pokazuje, że rząd asymptotyczny nie jest tym samym co zwykłe dodanie jednej korekty dla każdego wyższego momentu

Rozwinięcie pochodzi z asymptotycznego odwracania

Cornish–Fisher można wyprowadzić przez odwrócenie przybliżenia Edgewortha dystrybuanty

Edgeworth przybliża gęstość lub dystrybuantę w x, a Cornish–Fisher przybliża x osiągające wybrane skumulowane prawdopodobieństwo

Oba wymagają określonego ciągu asymptotycznego i skalowania kumulantów, jeśli ucięcie ma mieć kontrolowany rząd

Zastosowania ryzyka potrzebują właściwej miary

Estymata zwrotu fizycznego może korygować historyczne lub prognozowane scenariusze VaR, podczas gdy kumulanty implikowane przez opcje opisują rozkład neutralny względem ryzyka

Te dwa dane wejściowe odpowiadają na różne pytania i nie powinny być mieszane tylko dlatego, że używają słów skośność i kurtoza

Cornish–Fisher dostarcza próg, ale nie expected shortfall, który zależy od pełnego rozkładu strat poza tym progiem

Kwantyle mogą się krzyżować lub cofać

Korekta wielomianowa szybko rośnie dla dużych |z_p| i może sprawić, że oszacowany kwantyl maleje, gdy p rośnie

Duża skośność lub kurtoza może również umieścić przybliżenie poza nośnikiem zmiennej albo odwrócić zamierzone uporządkowanie ogona

Monotoniczne przekształcenie może naprawić porządek numerycznie, ale naprawiona krzywa nie jest już niezmienionym uciętym rozwinięciem

Oszacowane kumulanty dodają kolejną warstwę błędu

Skośność i kurtoza z próby są szumne i wrażliwe na obserwacje odstające, wybór okna, zmiany reżimu i zależność

Użycie oszacowanych danych wejściowych tak, jakby były znane, pomija niepewność parametrów, która może dominować formalną korektę asymptotyczną

Prawdopodobieństwa odległego ogona wzmacniają zarówno błąd współczynnika, jak i błąd ucięcia, dokładnie tam, gdzie decyzje ryzyka są najbardziej konsekwentne

Walidacja testuje kwantyle jako krzywą

Sprawdź q(p) na gęstej siatce prawdopodobieństwa pod kątem monotoniczności, skończonych wartości, ograniczeń nośnika i rozsądnego zachowania na końcach

Porównaj z dokładnymi rozkładami, symulacją, przedziałami bootstrapu i częstościami przekroczeń poza próbą dla kilku poziomów prawdopodobieństwa

Zapisz konwencję kumulantów, horyzont próby, sposób traktowania zależności, rząd ucięcia, metodę naprawy i osobne obliczenie expected shortfall

Częste pytania

Co estymuje rozwinięcie Cornisha–Fishera?

Estymuje wybrany kwantyl z kwantyla referencyjnego rozkładu normalnego oraz korekt obejmujących skośność, kurtozę i wyższe kumulanty

Czym Cornish–Fisher różni się od Edgewortha?

Edgeworth przybliża gęstość lub dystrybuantę w wartości, a Cornish–Fisher przybliża wartość związaną z wybranym prawdopodobieństwem

Czy Cornish–Fisher może obliczyć expected shortfall?

Nie samodzielnie. Expected shortfall wymaga średniej straty poza kwantylem, której nie określa pojedynczy skorygowany próg

Dlaczego kwantyle Cornisha–Fishera mogą się krzyżować?

Ucięte korekty wielomianowe mogą rosnąć i oscylować w ogonach, czyniąc przybliżoną funkcję kwantylową niemonotoniczną

Źródła i dalsza lektura

Szybki test

Przeczytano? Sprawdź się w 3 pytaniach

1 / 3

Pytanie 01

Które stwierdzenie najlepiej pasuje do tego poradnika — Wynikiem jest kwantyl, a nie gęstość?

Wybierz odpowiedź, aby zobaczyć wyjaśnienie

Słownik opcji