金融风险管理定量模型及其分布式并行计算
融资租赁项目 风险点控制 风控体系分析要点
模糊综合评价：确定各评判因素的权重，给每个因素采用层次分析法评分，加权平均就是评分值。
根据层次分析法和利用MATLAB软件eig函数计算矩阵的设计（原文见融资租赁项目风险评价模型的构建与应用_胡远龙）,构建融资租赁项目风险评价模型指标体系见下图:（因为盈利能力与成长能力下都只有一个指标,因此权重为1。
对于营运能力下的“存货周转率、应收账款周转率”两个指标,这两个指标从不同的角度反映了企业的营运能力,通过逻辑推理确定其权重分配为0.5: 0.5。
）计算公式：项目评分=((资产负债率得分*16+流动比得分*30+速动比得分*54) /100*42/100+销售利润率得分*29/100+(存货周转率得分*50+应收账款周转率得分*50)/100*18/100+主营业务收入增长率得分*11/100)*62/100+…从笔者在融资租赁公司实习的经历来看,融资租赁项目一般针对中小企业较多,项目的复杂性相对于银行贷款较为简单,这也就要求对于具体指标的判断不能像银行对企业信用评级那么细致,较为简洁的标准更为实用。
“高”对应的分值为80至100; “中”对应的分值为60至80; “低”对应的分值为20至60。
融资租赁项目风险评价模型的最终评价分值是各指标得分乘以各自指标的权重的加和。
模型对该项目的评价结果为总得分74.11分（所以，更重要的是相对大小而得出的得分！！）。
按照指标评价标准,80分以上项目为最优项目,该评价结果表明项目有一定的风险,风险较小,拉低项目评分最为主要的原因是租赁项目特性得分较少,归根结底是因为没有担保公司或第三方担保。
任一项目必然是风险与收益并行,这一评价结果客观表明项目风险可控,风险相对较小。
实际上该项目为2010年5月份的项目并在6月份通过项目评审,目前,A企业按期还租,无逾期还租的记录,并且企业运行状况良好。
这也从另一方面验证了模型对项目评价的科学性与实用性。
《航运企业船舶租赁融资优化决策及风险控制研究》租赁本息=建造价格/ (P/A,5%,20),租赁利息=上期租赁本金余额X5%,租赁本金摊销=租赁本息-租赁利息,租赁本金余额=上期租赁本金余额-租赁本金摊销,租金支付费=建造价格* l%/20,合计=租赁本息+租金支付费,省税金额=合计X25%,税后融资成本=合计-省税金额,现值=税后融资成本/ (1+利率)n,n为时期数。
浅析大数据在证券公司业务中的应用
浅析大数据在证券公司业务中的应用作者：滕悦来源：《时代金融》2022年第01期信息时代，高新技术发展速度越来越快，为大数据技术的应用提供了良好的基础条件，在大数据背景下，证券公司的业务同质化等问题得到了有效解决，而在海量多维数据中，证券公司若想提取有效成分，精准决策，就必须提升自身运营效率，扩展业务范围，掌控业务风险，实施针对性营销，促进监管制度改革。
因此，在面对数据分散、硬件性能限制等问题上，证券公司必须在大数据潮流中不断创新，以获得快速发展。
随着电子信息技术的持续发展，大数据在诸多领域中得到广泛应用。
在证券行业中应用大数据，使证券行业迎来了全新的发展机遇。
为此，文章研究了大数据在证券公司业务中的应用，希望能够为证券行業的长久发展提供参考。
一、大数据技术的概念与特点（一）概念所谓大数据技术，就是对互联网上所有的数据信息进行整理，并通过一定的研究，根据不同的需要，筛选有用的信息。
众所周知，随着互联网渗透到各行各业以及人们生活的方方面面，网络得到了广泛运用，从而诞生海量数据，用科学手段对海量数据进行分析，就可获取有用信息，并可据此采取科学的行动。
出于这一原因，大数据技术越来越重要。
（二）特征大数据技术有着传统技术无法比拟的特征，主要表现在以下几点：首先，大数据技术效率极高，在分析海量数据时，仅用极短的时间就可完成，并能快速得到其中的有用信息。
此即传统技术难以企及。
其次，大数据技术极为科学化、智能化，可以参照分析结论指挥下一步行动，极大地方便了人们的工作和生活;最后，大数据技术安全性较高，种类多涉及面广。
（三）类型首先，大数据云计算技术。
在大数据背景下，云计算技术是一项重要的技术。
它的计算方法有两种，一种是分布式，另一种是并行式。
具体而言，是把数据信息进行整理，并结合网上丰富的信息展开计算，从而将资源进行合理分配。
当下，云计算技术能快速对信息数据进行处理，并不断促进计算机技术的更新换代，使信息技术进入全新的发展阶段。
金融学中的风险管理理论
金融学中的风险管理理论在金融领域，风险管理是一门重要的学科，其目的是通过识别、测量和控制风险，确保金融机构和投资者在面临不确定性的条件下能够保持稳健和持续的运营。
金融风险涉及到很多因素，包括市场风险、信用风险、流动性风险等。
为了有效地管理这些风险，学者们提出了不同的理论和模型。
其中最著名的风险管理理论之一是现代投资组合理论（Modern Portfolio Theory，简称MPT）。
MPT由马可维茨（Harry Markowitz）于20世纪50年代初提出，它认为投资者应该通过构建多样化的投资组合来降低风险。
具体来说，马可维茨提出了一个关于投资组合优化的模型，通过选择不同的资产组合来实现风险和收益之间的平衡。
该模型计算投资组合的预期收益和波动性，以及投资权重的最优组合，从而帮助投资者做出更明智的投资决策。
然而，MPT也存在一些局限性。
首先，它基于了一些假设，如投资者会根据预期收益和风险来评估投资组合。
但实际上，投资者往往会受到情绪和行为因素的影响，导致他们做出非理性的决策。
其次，MPT忽视了市场的非线性和非正态性特征，这意味着它在处理极端事件时可能失效。
因此，为了更准确地管理风险，学者们提出了更多的模型和理论。
另一个重要的风险管理理论是价值-at-风险（Value-at-Risk，简称VaR）。
VaR是衡量风险暴露程度的指标，它可以用来估计在给定置信水平下的最大可能损失。
通常情况下，VaR的计算基于统计方法，可以根据历史数据和概率分布来估计投资组合的风险。
然而，VaR也有一些限制。
首先，它无法提供关于损失的更多信息，只能告诉我们可能的最大损失。
其次，VaR假设市场的未来表现与历史数据相似，但实际情况往往并非如此。
因此，在使用VaR时，投资者应该考虑到其局限性，并结合其他风险管理工具来综合评估风险。
除了MPT和VaR，金融学中还有其他一些重要的风险管理理论和模型，如CAPM（Capital Asset Pricing Model，资本资产定价模型）和CVA（Credit Valuation Adjustment，信用估值调整）。
金融风险度量模型综述
金融风险度量模型综述近年来，随着金融市场的快速发展和风险的不断增加，金融风险度量成为了越来越重要的一个领域。
金融风险度量主要是指对金融产品和服务所面临的潜在风险进行识别、评估和控制的过程。
金融风险度量模型是进行风险度量的关键工具之一，本文将对几种重要的模型进行综述。
一、随机过程模型随机过程模型是最常用的风险度量模型之一，它基于随机过程和概率论的基础理论，可以对金融市场的随机波动进行量化。
随机过程模型一般包含布朗运动模型、随机游走模型和杠杆效应模型等。
其中，布朗运动模型是最常用的模型之一，其本质是数学中的几何布朗运动，适用于股票、期权等证券的波动预测。
随机游走模型则用于描述价格序列的漫步过程，适用于汇率等金融市场领域。
此外，杠杆效应模型则通过考虑杠杆效应和资金管理对投资组合的影响，提高了模型的精度。
二、价值风险（VaR）模型价值风险模型是目前最常用的风险度量方法之一，它通过计算资产价值变动的概率分布，确定一定置信水平下的最大可能损失。
该模型的计算方法主要有历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法等。
历史模拟法通过对历史价格数据进行回溯模拟来计算VaR，缺点是无法考虑未来的变化。
参数法通过对市场参数的估计来计算VaR，准确度相对历史模拟法更高，但需要对参数的稳健性进行检验。
蒙特卡洛模拟法则是通过随机生成大量可能的资产价值变动情景，计算出收益分布的方式来计算VaR。
三、条件风险模型条件风险模型是一种对时间序列数据进行量化的方法，它的核心是对各种市场风险因素进行建模，从而对资产、组合或市场风险进行量化。
条件风险模型可以包含更多的信息，因此比简单的统计模型更为准确和实用。
其中，GARCH模型是最常用的条件风险模型之一，它是一种考虑波动率一级别延迟的自回归条件异方差模型，适用于金融市场中证券价格波动的时间序列数据建模。
TGARCH模型是对GARCH模型的扩展，是考虑波动率与市场波动率相关的条件异方差建模方法。
综上所述，不同的风险度量模型适用于不同的市场环境和金融产品，根据需要选择合适的模型对风险进行量化是金融管理者必备的技能之一。
金融风险管理中的统计模型与预测方法
金融风险管理中的统计模型与预测方法在金融行业中，风险管理是至关重要的，尤其是在今天充满不确定性的市场环境下。
为了应对各种风险，金融机构越来越倾向于使用统计模型和预测方法来帮助他们评估和管理风险。
本文将探讨金融风险管理中常用的统计模型和预测方法，并介绍它们的应用。
一、风险管理概述金融风险管理旨在识别、测量和控制金融机构所面临的各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
在风险管理过程中，统计模型和预测方法被广泛用于风险评估、风险度量和风险控制。
二、统计模型在金融风险管理中的应用1. VaR模型VaR（Value at Risk）是衡量投资组合或金融机构所面临的最大可能损失的统计指标。
VaR模型基于历史数据和概率分布假设，通过计算在给定信任水平下的最大损失来评估风险。
2. Copula模型Copula模型用于描述多个变量之间的依赖关系。
在金融风险管理中，Copula模型经常用于估计多个金融资产的联动风险。
通过将边缘分布和联合分布分离，Copula模型能够更准确地捕捉金融资产之间的相关性。
3. GARCH模型GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是用来描述金融时间序列中存在的波动的模型。
在风险管理中，GARCH模型被用来对风险波动进行建模，从而更准确地估计投资组合的风险。
三、预测方法在金融风险管理中的应用1. 时间序列预测时间序列预测方法是一种基于历史数据的预测方法。
通过对金融时间序列数据进行分析和建模，可以预测未来的市场趋势和风险变动。
常用的时间序列预测方法包括ARIMA模型、指数平滑法等。
2. 机器学习算法随着大数据技术的发展，机器学习算法在金融风险管理中的应用越来越广泛。
机器学习算法通过从大量数据中学习和发现模式，并运用这些模式进行预测和决策。
常用的机器学习算法包括神经网络、随机森林等。
3. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于随机数的模拟方法，通过生成大量的随机样本，计算出不同情景下的风险指标。
金融风险管理中的统计学模型
金融风险管理中的统计学模型在金融领域中，风险管理是至关重要的。
随着金融市场的不断变化和复杂性的增加，风险管理面临着越来越巨大的挑战。
在这种情况下，统计学模型成为了控制和管理风险的一种重要手段。
一、统计学模型在金融风险管理中的应用统计学模型是风险管理的基础工具之一。
它通过概率和数理统计等方法对金融风险进行建模，并提供了量化风险的方法。
常用的统计学模型包括风险价值模型、均值变异性模型、自回归条件异方差模型等。
其中，风险价值模型是最为常用的一种模型。
其主要应用于测量风险暴露，并进行风险管理和监控。
该模型采用概率分布来度量风险，通过计算最差情况下的损失来评估风险。
风险价值模型在金融风险管理中有着广泛的应用，特别是在投资组合管理和资产负债管理中。
二、统计学模型的优势相比于传统的风险管理方法，统计学模型具有以下优势：1.更加科学严谨统计学模型利用概率和数理统计等方法进行建模，能够更准确地量化金融风险，提高对风险的认识和评估。
2.更加精细和多样化统计学模型可以进行多维度、多角度的风险评估和管理，构建起更为完善和精细的风险管理体系。
3.更加高效和即时统计学模型可以进行快速、准确和实时的风险管理和监控，及时发现并控制风险。
三、统计学模型的挑战尽管统计学模型在金融风险管理中有着较为广泛的应用，但其也面临着一些挑战和限制。
1.模型风险模型风险指的是统计学模型中可能存在的误差和不确定性。
在金融市场快速变化的环境下，统计学模型可能无法精确预测风险，从而可能导致决策者做出错误的决策。
2.数据不足和数据质量统计学模型需要大量的数据进行建模，如果数据量不足或数据质量较差，就会影响模型的准确度和精度。
3.外部环境变化统计学模型往往建立在假设和前提之上，如果外部环境发生了变化，就必须相应地调整模型。
但是，调整后的模型未必能够完全适应新的环境变化，从而会对决策产生影响。
四、结语在金融风险管理中，统计学模型是一种非常有用的工具。
它能够为风险管理者提供科学、精细和高效的风险管理方法，使其更加准确地量化风险，更好地预测和控制风险。
金融风险的定量评估模型
金融风险的定量评估模型在金融领域，风险评估是非常重要的一项工作。
对于金融机构和投资者来说，准确评估风险水平可以帮助他们做出更明智的决策，避免潜在的损失。
因此，建立一个可靠的定量评估模型对于金融行业的发展至关重要。
一、评估模型的重要性金融风险的定量评估模型可以帮助我们系统地识别、量化和控制不同类型的风险。
通过建立一个全面的评估模型，我们可以更好地理解市场波动、信用风险、操作风险等。
这有助于金融机构预测可能发生的风险，并采取相应的风险管理策略，从而降低潜在的损失。
二、常见的评估模型1. VaR模型（Value at Risk）VaR模型是一种广泛应用的金融风险评估模型。
它通过量化可能的损失，根据一定的置信度计算出在特定时间区间内可能的最大损失额。
VaR模型适用于评估市场风险和投资组合风险，能够帮助投资者制定投资策略和资产配置。
2. CTE模型（Conditional Tail Expectation）CTE模型是对VaR模型的一种改进。
它不仅考虑了可能的最大损失额，还关注损失超过VaR值的情况。
CTE模型可以帮助金融机构更加全面地评估风险，从而更好地制定风险管理策略。
3. GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）GARCH模型在金融风险评估中也有着广泛的应用。
它用于分析金融资产价格的波动性，并通过建立波动率模型来预测未来的风险水平。
GARCH模型可以帮助投资者判断市场的波动性，并相应地进行风险管理。
三、模型的应用与挑战金融风险评估模型在实践中起到了重要的作用，但也存在一些挑战。
首先，模型的建立需要大量的数据和相关的参数估计，对数据的准确性和可靠性要求较高。
其次，金融市场的变化往往非常复杂，模型需要能够适应不同的市场环境和金融产品。
此外，模型的应用也需要专业人士具备一定的数学和统计知识，在使用中需要谨慎权衡各种因素。
定量金融解决方案
定量金融解决方案
《定量金融解决方案》
在当今世界的金融市场中，定量金融解决方案扮演着重要的角色。
定量金融是一种利用数学、统计学和计算机科学等方法来进行金融分析和预测的方法。
这种方法可以帮助金融机构和投资者更好地理解市场和风险，提高投资决策的准确性和效率。
定量金融解决方案主要包括量化分析、风险管理和金融工程。
通过量化分析，金融机构和投资者可以利用大量的历史数据和数学模型来识别市场趋势和预测未来的价格走势。
同时，风险管理可以帮助金融机构评估和管理投资组合中的风险，以便更好地保护投资者的资产。
而金融工程则是利用数学方法和金融产品的创新来满足不同投资者的需求，例如衍生品交易和结构化产品设计等。
定量金融解决方案不仅在传统的股票和债券市场中得到应用，也在商品、外汇和加密货币等市场中日益重要。
随着金融市场的不断发展和变化，定量金融解决方案也在不断创新和完善，以适应不断变化的市场环境。
在实际应用中，定量金融解决方案需要高度的专业技能和严谨的数据分析能力。
金融机构和投资者需要通过招聘和培训来培养和吸引具有相关技能和经验的人才，以应对不断变化的市场和风险。
总的来说，《定量金融解决方案》对金融市场和投资者来说都
是非常重要的。
通过应用定量金融解决方案，可以帮助金融机构和投资者更好地理解市场和风险，提高投资决策的准确性和效率，从而实现更好的投资回报和风险管理。
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ＶａＲ主要有参数方法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法。 此外，绝大多数金融衍生产品的定价也需要采用数值分析技术，主要有｝ｃ）！Ｉ格分析法、有限差分 法和蒙特卡罗模拟法。 蒙特卡罗模拟法具有高度的灵活性，能解释各种风险，包括波动性风险和信用风险，很多银行 机构，例如银行信托公司、Ｂｚｗ等都采用蒙特卡罗模拟技术。随着计算机功能的日益提升，这种 方法越来越受到欢迎。但是，蒙特卡罗模拟法的主要缺点是计算量大、计算时问长，一般的微机 还不能胜任实时处理的要求。 因此，寻找一种廉价的具有超级计算机能力的风险管理模型的计算平台，对广大的发展中国家 和中小银行等均具有十分重要的现实意义．
法。
２金融风险管理信息系统
基１二ｖａＲ模！ｌ！！，Ｊ．Ｐ．Ｍｏｒｇａｎ公司于１９９４年推出了第一个市场风险量化管理软件系统——
ＲｉｓｋＭｅｔｒｉｃｓ，并由此开创了金融企业计算机应用从一般前台事务处理系统到后台决策支持系统的 新阶段。 金融风险管理信息系统主要由三部分组成：数据仓库、中间数据处理器和数据分析层。其中 数据分析层包括各种风险定量测量模型和风险管理模型，如ＶａＲ模型、压力测试模型和基于风险 调整的绩效评价模犁、金融衍生产品的定价模型等。还包括各种计算技术和方法，如数据挖掘技 术、并种统计技术、ｖａＲ的讣算方法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等。 ＶａＲ的讣算足数据分析层的最重要功能，是金融风险管理信息系统的核心技术之一。计算
盯ｉｔｈｍｅ“ｃ ｔｏ ｃｏｍｐｕｔｃ ｔｈｅ ＶａＲ ｈ私ｂｅｅｎ ｇｉｖｅｎ．
６
３
ＶａＲ的分布式并行算法设计
利用ＰｖＭ（ＰａｒａＩｌｅｌ Ｖｉｒｔｕａｌ ＭａｃｈｉＩｌｅ）和ＭＰｌ（Ｍｅｓｓａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ），人们可用多台微机系统来 建立并行计算环境，这就减少了应用ｖａＲ模型系统的成本，降低了应用风险管理定量模型系统的 门槛，也为许多无力购买超级计算机的高校和科研机构提供了一种廉价的超级计算机。也有利于 人才的培养和教育。 我们尝试建立的分布式并行计算环境是由多台微机组成的交换速度为每秒１００Ｍ的局域网。服 务器的操作系统是ｗｉｎｄｏｗｓ ２０００ Ｓｅｒｖｅｒ，微机的操作系统是ｗｉＩｌｄｏｗｓ ２０００ Ｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌ，分布式 并行编程软件环境是ＭＰＩＣＨ １．２．５ ｆｏｒ Ｗ血ｄｏｗｓ，编程语言是ＶＣ ６．０。 计算ｖａＲ的历史模拟法和蒙特卡罗模拟法可通过大颗粒的并行计算实现，需要的通信量较少， 适合在由多台微机通过网络互联而建立并行计算环境中进行计算。 （１）历史模拟法 其算法的核心是根据市场因子变化的历史数据来表示未来市场因子的波动性，计算出尺寸的 价值变化（损益）。将组合的损益从最小到最大排序。得到损益的分布，再由给定置信度下的分位 数求出ＶａＲ。例如，假设有一个市场指数基金经理，要计算当前价值为１０００万美元的基金在９５％ 的置信水平上的日ｖａＲ。已有今天之前的肌天（或小时）的指数的历史数据。分布式并行计算环境 为一个主计算节点。月个从计算节点。用历史模拟法计算ＶａＲ的分布式并行算法为： 主计算节点： ①把从（历加）（ｆ．１）＋ｌ到（所／聆）ｆ＋ｌ的（所，ｎ卜１个市场指数数据‘肜＝ｌ，２，…，（历厢）＋１），传给第ｆ个从计 算节点（卢ｌ，２，…，月）； ②分别从第ｆ个从计算节点接收基金价值的（册加）个模拟计算值（卢ｌ，２，…，＿『，），并把从刀个从计 算节点接收的共研个基金价值的模拟变化值排序，得到频度分布形状； ③找出全部模拟值最左侧的５％处的值，这个数值的绝对值就是基金在９５％的置信水平上的
金融风险管理定量模型及其分布式并源自计算元如林 上海金融学院，上海２０１２０９ ｙｕ柚ｒＩ＠ｓｈｆｃ．ｅｄｕ．ｃｎ
在现代金融理论基础上。金融工作者不仅创造了许多新金融产品而且创立了不少风险管理定 量模型和技术，这些产品、模型和技术被人们视为“金融领域的高科技”。金融风险的定量建模能 力是衡量金融机构的核心竞争力的重要标志之一。 金融全球化背景下的金融风险管理，无论是在风险来源上，还是在风险管理技术上，都变得 越来越复杂，风险管理定量模型的计算量也越来越大。同时，风险的识别、度量和反应在多变的 金融环境中又要求尽可能的迅速。因此，寻找一种廉价的具有超级计算机能力的风险管理定量模 型的计算平台，采用分布式并行算法，进行风险管理模型的大规模科学计算研究，对提高我国金 融机构的核心竞争力，尽快将上海建成国际金融中心，实现我国金融现代化具有十分重要的意．
参考文献：
ｆＩＪ １２】 【３】 【４】
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潘泽Ｐ．班塞尔著Ｖ Ｋ．用ＶａＲ度量市场风险．綦相译．北京：机械工业出版社．２００ｌ 马俊海．金融衍生证券定价的数值分析方法．浙江人民出版社，２００２ 潘志庚．分布式并行图形处理技术及其应用．ｊ匕京：人民邮电出版社．１９９７
Ｔｈｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｃｒ’ＶａＲ（ＶａＩｕｃ ｍ Ｒｊｓｋ）ｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅＩ ｏｆ ｔｈｅ ｆｉｎａｎｃｉａｌ ｍａｒｋｅｔ ｒｉｓｋ ｍｅ船ｕｒ懿ｈａｓ ｂｅｅｎ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ． ｃｏｒｅ ｔｃｃｈｎｉｑｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｎｎ卸ｃｉａｌ ｒｉｓｋ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎｆ．ｏｎ耵ａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｈ豳ｂｅｃｎ扑ａｌｙｚｃｄ．＾ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｐａｍＩｌｅｌ
义。
１金融风险定量模型
金融企业主要面临市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险和法律风险等金融风险。金
融风险管理一般包括风险辨识、风险测量、风险控制和风险防范，其中风险测量是关键。随着资 本市场的全球化，金融市场风险成为金融监管的重点。
目前，金融市场风险的测量模型和技术主要包括：灵敏度分析、波动性方法、ｖａＲ模型、压 力测试和极值理论等，其中ＶａＲ模型是目前金融市场风险测量的主流方法。 ＶａＲ模型具有对金融市场风险测量的科学、实用、准确和综合等许多优点，它获得了广泛的 应用，范围涉及证券、投资银行、商业银行、养老基金以及非金融企业等。目前，ｖａＲ模型的应 用己逐步应用到信用风险、流动性风险、现金流风险和操作风险等方面。 利用ＶａＲ模型还可确定内部风险资本需求、设定风险限额、在风险调整的基础上更合理地分 析业绩，扩展于金融监管等．ｖａＲ模型与返回检验和压力测试一起构成了巴塞尔协议的内部模型
５
②分别从第，个从计算节点接收组合价值的计算结果： ③根据模拟结果．计算出特定置信度下的ｖａＲ。 第，个从计算节点： ①从主计算节点接收参数： ②通过计算机模拟市场因子未来的各种可能的变化情形，即得到未来市场因子的各种可能的 取值： ⑨对未来市场因子的每一种可能的取值，利用资产定价公式或其他方法计算组合的价值及其 变化： ④将计算出的组合的价值结果传给主计算节点。 采用分布式并行计算技术，很好地克服了蒙特卡罗模拟法的计算量大、计算时间长，一般微 机的功能还不能胜任实时处理的缺点。减少了应用ＶａＲ模型系统的成本，降低了应用风险管理定 量模型系统的门槛，使广大的发展中国家和中小银行也能与发达国家和大银行处于平等的地位， 是一种具有广泛应用价值的关键技术．值得投入力量进一步进行研究开发，并设计开发基于此计 算平台的金融风险定量管理信息系统。
日ｖａＲ。
第ｆ个从计算节点：
①从主计算节点接收（研／疗）＋１个市场指数数据枷＝ｌ，２，…，（胂仿卜１）；
②把（用伪）＋１个市场指数数据似＝ｌ，２，…，（朋似＋１）转换成（蒯，１）个市场指数收益率数据尺｛『＝（口圹
１），，：ｆ厂１（『＝ｌ，２，…，（朋加）），得到历史单日收益率如，计算基金收益率的可能值，从而得出基金价值在 一天内的（ｍ，坊个模拟变化值； ③将计算山的基金价值的（胁加）个模拟计算值传给主计算节点。 （２）蒙特卡罗模拟法 计算原理与历史模拟法类似，不同之处是市场因子的变化不是来自历史观察值，而是首先选 择市场冈子的变化的随机过程和分布，通过随机模拟来得到。分布式并行算法为： 主计算节点： ①选择市场冈子的变化的随机过程和分布，估计其相应的参数，将参数传给第，个从计算节 ＾：