金融风险测度VaR
金融风险测度指标及其含义
金融风险测度指标及其含义
金融风险测度指标是衡量金融市场或金融机构风险的一种工具，常用于评估金融资产的风险水平。以下是一些常见的金融风险测度指标及其含义：
1. 波动率（Volatility）：衡量资产价格或市场指数在一定时期
内的价格波动情况。波动率越高，代表资产风险越大。
2. 历史回撤（Historical Drawdown）：衡量资产价格或投资组
合在曾经的最高点到最低点之间的下跌幅度。历史回撤越大，代表资产风险越高。
3. 市场beta值（Market Beta）：衡量资产或投资组合对整个
市场的敏感性。beta值大于1代表资产或投资组合的波动性超
过市场平均水平，风险较高。
4. 价值 at Risk（VaR）：衡量在特定置信水平下，资产或投资组合在一定时间段内可能的最大亏损。VaR越高，代表资产
风险越大。
5. 杠杆（Leverage）：衡量资产或投资组合的借贷比例。杠杆
越高，代表资产承担的债务风险越大。
6. 信用违约风险（Credit Default Risk）：衡量借款人或发行实
体违约的可能性。信用违约风险越高，代表资产风险越大。
7. 汇率风险（Exchange Rate Risk）：衡量由于外汇汇率波动
引起的资产价值波动。汇率风险越高，代表资产风险越大。
8. 利率风险（Interest Rate Risk）：衡量由于利率变动引起的资产价值波动。利率风险越高，代表资产风险越大。
这些指标可以帮助投资者或金融机构评估投资组合或资产的风险，并采取相应的风险管理策略。
金融风险控制中的VAR模型简介
金融风险控制中的VAR模型简介金融风险是指投资者在金融市场进行投资时所面临的潜在的产
生亏损的危险。因此，金融风险控制对于投资者和金融机构而言，是非常重要的。VAR（Value-at-Risk）也就是风险价值模型，是一种简单而又广泛应用于金融风险控制中的风险测度方法，它适用
于许多种不同的金融市场工具，不管是股票、债券、外汇，还是
衍生品，都可以适用。
VAR的本质是对所能承受的风险进行测量。通过VAR模型，
投资者或金融机构可以知道他们面临的潜在风险大小，这有助于
他们进行风险控制和资产配置。这种方法最初是用于评估对冲基
础风险，如股票价格波动或汇率的波动等，并在过去二十多年中
得到了广泛的应用，这也是因为它是直观、方便、易于理解和计
算的。
VAR模型的计算方式非常简单。一般地，VAR是指在一定置
信水平下，投资者或金融机构在未来某一时期内所能承受的最大
亏损。以95%的置信水平举例来说，在一天或一周内，投资者或
机构市值最大损失的可能性为5%。我们按此方法计算利润和损失
的上限，就能够明确计算出所能承受的风险。
举个例子，比如说，一位投资者有一个投资组合，里面有10
只股票，他认为置信水平为95%，因此他可以承受的亏损在一天
之内不超过5%。那么他就可以使用VAR模型计算出，这个投资
组合在一天内所能承受的最大亏损为10万元。这样，在实际交易中，他可以根据VAR模型的计算结果，制定出适当的风险控制策略，以保证他的投资组合不会承受超过最大亏损额度的风险。
VAR模型的应用还逐渐扩展到了其他领域。比如，在保险、信贷等领域，也可以通过VAR模型来控制风险。在保险领域，VAR 可以帮助保险公司确定他们在不同的投资组合和情况下所面临的最大风险。在信贷领域，VAR可以帮助银行确定他们在不同的借款组合和情况下所面临的最大风险。总的来看，VAR模型可以帮助投资者和金融机构对他们的风险进行分析和控制。
风险价值(VaR)模型简介
风险价值（VaR ）模型
一、VaR 的产生背景
公司的基本任务之一是管理风险。风险被定义为预期收益的不确定性。自1971年固定汇率体系崩溃以来，汇率、利率等金融变量的波动性不断加剧，对绝大多数公司形成了巨大的金融风险。由于金融衍生工具为规避乃至利用金融风险提供了一种有效机制，从而在最近30年来获得了爆炸性增长。然而衍生工具的发展似乎超越了人们对其的认识和控制能力。衍生工具的膨胀和资产证券化趋势并行促使全球金融市场产生了基础性的变化—市场风险成为金融机构面临的最重要的风险。在资产结构日益复杂化的条件下，传统的风险管理方法缺陷明显，国际上众多金融机构因市场风险管理不善而导致巨额亏损，巴林银行更是因此而倒闭。风险测量是金融市场风险管理是基础和关键，即将风险的特征定量化。因此，准确的测度风险成为首要的问题。在这种情况下，VaR 方法应运而生。
二、VaR 的定义
VaR 的英文全称为Value at Risk ， 它是指资产价值中暴露于风险中的部分，可称为风险价值。VaR 模型用金融理论和数理统计理论把一种资产组合的各种市场风险结合起来用一个单一的指标（VaR 值）来衡量。VaR 作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构面临“正常”的市场波动时，其金融产品在未来价格波动下可能或潜在的最大损失。
一个权威的定义：在正常的市场条件下和给定的度内，某一金融资产或证券组合在未来特定一段持有期内的最大可能损失。用统计学公式表示为：
。其中x 为风险因素（如利率、汇率等），为置信水平，为持有期，为损益函数，是资产的初始价值，是t 时刻的预测值。
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用共3篇
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管
理中的应用共3篇
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用1
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用
风险是商业活动中难以避免的一个关键因素。为了保护投资者利益和企业的稳定性，需要对风险进行评估、量化和管理。VaR （Value at Risk ）与 CVaR（Conditional Value at Risk）是目前被广泛使用的风险管理工具。本文将介绍VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用。
VaR是指在一定置信水平下，某一金融产品在未来某一时间内
的最大可能亏损额。VaR的计算有三种方法：历史模拟法、蒙
特卡洛模拟法和分布法。历史模拟法是从历史数据中寻找与现实情况相似的数据，计算亏损额的百分位数。历史模拟法的优点在于简单易行，但是对于极端事件的处理能力较弱。蒙特卡洛模拟法是通过模拟大量随机事件来计算VaR，能够应对各种
非线性关系，但是计算耗时长。分布法是通过假定亏损额的分布概率分布，从而计算VaR，它是计算VaR最常用的方法之一。
CVaR是指在VaR达到一定值时，超过这个值亏损额的平均值。CVaR是对VaR方法的补充，因为VaR无法提供亏损超过VaR
的期望值。CVaR的计算就是在求VaR的基础上，计算亏损额
大于VaR的次数与实际亏损的平均值。CVaR的计算需要VaR
的基础上再做进一步计算，因此比VaR的计算更加复杂。
VaR和CVaR对风险管理有着广泛的应用。比如在投资组合中，VaR的计算可以帮助投资者衡量风险，制定投资策略。例如，
数量金融学中的风险评估模型
数量金融学中的风险评估模型数量金融学是研究金融市场中的各种数量与金融资产之间关系的一
门学科。在金融市场中，风险评估是非常重要的一环，它可以帮助投
资者了解投资的风险程度，并做出相应的决策。本文将介绍数量金融
学中常用的风险评估模型。
一、VaR模型
VaR模型（Value at Risk）是衡量投资组合风险的一种方法。它基
于历史数据分析，通过计算投资组合在给定信心水平下的损失额度，
来预测投资的风险程度。VaR模型的计算通常分为参数法和无参数法
两种。
参数法是根据历史数据的统计指标，如均值和标准差，来进行风险
评估。这种方法简单且易于理解，但对于非正态分布的资产价格变动
可能不够准确。
无参数法则采用历史数据的分位数来估计投资组合的VaR。通过选
择适当的分位数水平，可以在一定程度上降低模型的不确定性。然而，该方法也存在对极端事件的忽视的缺陷。
二、CVaR模型
CVaR模型（Conditional Value at Risk）是对VaR模型的一种改进。CVaR模型不仅考虑了投资组合的损失额度，还考虑了损失发生的概率。通过计算在给定信心水平下的平均损失额，CVaR模型能够更全面地评
估投资组合的风险。
CVaR模型的计算通常需要使用数学优化方法，如线性规划或二次
规划。这些方法能够考虑不同投资组合权重的情况，并找到使CVaR
最小的最优权重配置。
三、GARCH模型
GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）是一种常用的时间序列模型，用于描述金融资产价
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。
市场风险测度之VaR方法
市场风险测度之VaR方法
VaR方法是一种基于统计学和概率论的市场风险测度方法，其核心思想是通过测量投资组
合或资产的价格变动范围，来估计在一定置信水平下的最大可能损失。VaR方法通过考虑
价格波动、相关性和分布假设等因素，将市场风险以单一的数值表示，为投资者提供了一
个快速且直观的衡量标准。
VaR方法的测算过程相对简单，通常可以通过历史数据、模拟分析和风险度量模型等多种
方式来完成。其中，历史数据法是最常用的方法之一，它通过分析过去一段时间的市场价
格变动情况，计算得出投资组合或资产的VaR值。模拟分析法则是基于随机模拟的方法，通过生成大量随机价格路径，从中计算得出VaR值。风险度量模型则是建立在统计学和数理金融理论的基础上，通过建立适当的数学模型，计算得出VaR值。
VaR方法的测度结果可以为投资者提供一定的参考信息，帮助他们更好地识别和管理市场
风险。通过测算VaR值，投资者可以了解到在特定置信水平下的最大可能损失，从而对投资组合或资产的风险水平进行评估和控制。例如，当VaR值较高时，投资者可以采取适当的对冲或风险管理策略来降低风险暴露；反之，当VaR值较低时，投资者可以考虑适度增加投资组合的风险敞口以追求更高的回报。
然而，需要注意的是，VaR方法存在一定的局限性。首先，VaR方法是基于历史数据和假
设的，对于极端市场事件的预测能力有限。其次，VaR方法只提供了风险的下限，并不能
绝对保证投资组合或资产的损失不会超过VaR值。因此，在使用VaR方法进行风险测度时，投资者应该结合其他市场风险测度方法和风险管理工具，综合分析和评估风险暴露。
金融风险管理的VaR方法及其应用
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目录
一、VaR 方法的产生................................................
(三(一(二)(三(一) 用于金融监管 ...................................................
(二) 用于风险控制 ...................................................
(三) 用于业绩评估 ...................................................
六、实证分析 ......................................................
金融风险的测度和评估
金融风险的测度和评估
金融风险是指在金融投资和金融业务过程中以及货币市场、证券市场、期货市场、金融衍生品市场等领域中所面临的各种潜在风险。金融风险具有不确定性、不可预测性、不对称性和高度相关性的特点，如果不能进行有效的测度和评估，将会直接影响到个人和企业的稳定和可持续发展。
金融风险的测度方法有很多种，最常见的是价值风险、流动性风险、信用风险
和操作风险。
价值风险是指投资组合根据市场变化所面临的损失，价值风险测度主要采用“VaR（Value at Risk）”方法，即风险价值，市场风险测试方法的公认标准，其核
心是对某一个未来交易日损失的概率进行测算，如果损失超过某一个阈值，则进行预警，采取相应的避险措施。
流动性风险是指机构在满足资产负债表需求时，无法以合理的成本、规模和时
间获取和满足现金流需求的可能性，通常流动性风险的测度采用“Liquidity Coverage Ratio（LCR）”和“Net Stable Funding Ratio（NSFR）”两个指标。
信用风险是指一个组织或个人在交易、投资、贷款等过程中，由于出现对方无
力或不愿意履行合约的情况而面临的财务损失，信用风险测度常用的方法是“Credit VaR（信用风险价值）”，根据历史数据统计出违约概率，为用户提供预测服务，
还有“CreditMetrics”和“更贴近市场情况的波动风险资本占用模型”，其中波动风险
模型是针对复杂金融交易的风险测量。
操作风险是指由于人为失误、系统黑客攻击等突发事件导致机构损失的可能性，操作风险常用的测度方法是“基本贝塔（Basic Indicator）”、“标准法（Standardized）”和“内部模型法（Advanced）”。
风险：用VaR度量风险
风险：用VaR度量风险
提高金融风险控制水平的需求催生了统一的风险度量方法——风险价值法（VaR），而私人部门越来越多地采用其作为抵御金融风险的第一防线。监管机构和央行也为VaR提供了推动力。巴塞尔银行监管委员会于1995年4月宣布对商业银行资本充足率的要求也将建立在VaR的基础上。[1]1995年12月，美国证券交易委员会发出提议，要求美国上市公司披露有关衍生工具的活动信息，而VaR即为披露的三种可选方法之一。因此，显而易见的趋势是采用基于VaR的更透明化的金融风险报告方法。
VaR是指在给定的置信水平下，一段时间内最坏的预期损失。VaR用一个数字测量了全球范围内市场风险的敞口和金融变量朝不利方向变动的可能性。VaR用于测量风险的单位为美元。比如说，信孚银行曾经在其1994年的年报中透露，其日VaR的平均值在99%的置信度下为3500万美元；人们很容易就会将这个数字与信孚银行6.15亿美元的年利润或47亿美元的权益总额相比较。在这样的数据基础上，股东们和经理人们可以决定他们是否对这个程度的风险感到舒适。如果答案是否定的，那么计算VaR的过程就可以被用来确定该从哪些方面减少风险。
除了金融报告，VaR还可用于很多别的目标，比如说为交易员设定头寸限额，以及在风险调整的基础上衡量回报率和模型评估等。机构投资者们也把VaR作为一种衡量他们对风险敞口控制的动态方法，特别是在很多外部基金经理也参与其中的时候。非金融公司，特别是那些参与期货交易的机构，也在考虑建立以VaR 为中心的风险管理系统。VaR提供了一种对冲总风险效果的连续测量，相较过去那些传统的、通常关注个别交易的对冲方案，这种方案在适用性方面的提高相当显著。不用怀疑，这些理想的特质说明了当前全盘偏向VaR趋势的缘由。
VaR模型在风险管理中的应用
ＶａＲ模型在风险管理中的应用
VaR技术是目前市场上最为有效的风险管理技术。此方法建立在科学的基础上，为人们提供了一种关于市场风险的综合性度量。通过该方法，银行可以使用同一单位（如美元）去测度银行可以承受的风险底线。与传统的风险衡量方法相比，VaR提供一种考虑杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整体观点。因此，这的确是一种有远见的风险衡量方法。
一、何谓VaR
美国加州大学金融学教授菲利普乔瑞指出：VaR是一定时期内的最大损失，它使得实际损失超过这个值的概率小于一个我们预先设定的值。换言之，VaR是指在正常的市场条件和给定的置信水平下，一种金融资产或资产组合在既定时期内所面临的最大潜在市场价值损失额。其数学定义如公式为：Prob(Δp>VaR)=1－c。其中，c为置信水平，Δp为金融工具或其组合在风险持有期间内的实际损失。例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，证券市场正常波动的情况下，VaR值为800万元。其含义是指，该公司的证券组合在一天（24小时）内，有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在800万元以内，或者说，由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5%。
二、VaR的优点
银行风险管理过程中难度最大的工作就是风险的测算问题，只有对市场风险进行精确量化，才能使商业银行风险管理者能够实现对风险的把握，提高银行对市场风险的控管理水平，避免类似巴林银行倒闭事件的再次发生。与过去传统的市场风险管理方法相比，VaR方法在对市场风险的衡量方面具有明显的优点，是一种更有效的市场风险衡量方法。
金融风险的测度与管理策略
金融风险的测度与管理策略
在当今全球化、多元化的金融市场中，金融风险管理是企业和个人不可或缺的
一部分。本文将探讨金融风险的测度与管理策略，帮助读者更好地理解和应对这一关键领域。
首先，我们需要了解金融风险的本质和分类。金融风险是指金融市场中的不确
定性，可以表现为价格波动、信用违约、流动性风险等。常见的金融风险包括市场风险、信用风险和操作风险。市场风险是由金融市场价格波动引起的风险，信用风险是指借款方或交易对手违约的风险，操作风险则是由操作失误和管理漏洞导致的风险。
在测度金融风险时，我们需要采用合适的指标和模型。其中，价值-at-风险（VaR）是最常用的风险测度指标之一。VaR是一种度量风险损失程度的指标，通常以概率的形式呈现。例如，一个1%的VaR意味着在正常市场条件下，有1%的
概率出现超过VaR的损失。除了VaR，条件风险测度（CVaR）也被广泛使用。CVaR衡量的是超过VaR损失的平均值，因此可以获得更全面的风险测度。
为了有效管理金融风险，我们必须采取一系列的管理策略。首先，分散化投资
是降低市场风险的常见方法。通过在不同的资产类别、行业和地区进行投资，投资者可以减少因单一投资波动而导致的损失。此外，建立有效的风险管理框架，包括设定适当的风险限制和风险监控系统，也是金融机构和投资者应采取的重要措施。
在信用风险管理方面，一个有效的策略是进行良好的信用评级和违约概率估计。通过评估借款方或交易对手的信用状况，我们可以更好地衡量信用风险并采取适当的措施。此外，可以建立信用衍生品市场，通过交易信用违约互换、信用违约掉期等金融工具，对冲或转移信用风险。
VaR的定义及算法
VaR的定义及算法
当前应用广泛的VaR技术（V alue-at-risk)是1993年J·P·Morgon,G30集团在考察衍生产品的基础上提出的一种风险测度方法。VaR方法一经提出便受到广泛欢迎：巴塞尔银行监管委员会于1996年推出的巴塞尔协议的补充规定中，明确提出基于银行内部VaR 值的内部模型法，并要求作为金融机构计量风险的基本方法之一；美国证券交易委员会(SEC)1997年1月规定上市公司必须及时披露其金融衍生工具交易所面临风险的量化信息，指出VaR方法是可以采用的三种方法之一；目前美国一些较著名的大商业银行和投资银行，甚至一些非金融机构已经采用VaR方法。V AR之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。
VaR的基本含义是在某一特定的持有期内，在给定的置信水平下，给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。这一含义体现了VaR 度量技术的综合性。JP.Morgan定义为：V aR 是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。其数学定义式为：
Prob(△p≥-VaR)=1-α其中：△p 表示在△t时间内，某资产或资产组合的损失；α为给定的置信水平。
对某资产或资产组合，在给定的持有期和给定的置信水平下，VaR给出了其最大可能的预期损失。VaR计算主要涉及两个因素：目标时段和置信水平。目标时段是指我们计算的是未来多长时间内的VaR，它的确定主要依赖于投资组合中资产的流动性而定，一般取为1天，1周，10天或1月；置信水平的确定主要取决于风险管理者的风险态度，一般取90％一99.9％。
金融风险的多维度测度与监控研究
金融风险的多维度测度与监控研究
金融风险是指金融机构在开展业务过程中所面临的可能导致损失的不确定性。
对于金融机构而言，有效地测度和监控风险是确保其可持续发展的关键。本文将探讨金融风险的多维度测度与监控研究，介绍一些常见的风险测度方法，并分析其优缺点。
首先，我们需要了解金融风险的不同维度。金融风险可以分为市场风险、信用
风险、操作风险和流动性风险等。市场风险是指金融资产的价值受市场变动影响而导致的风险，信用风险是指债务人无法按时偿还债务或无法履行合约的风险，操作风险是指金融交易执行过程中出现的错误或过失所导致的风险，流动性风险是指金融机构无法及时以合理的价格进行交易的风险。
针对这些风险维度，研究人员和从业者开发了各种风险测度方法。其中，常见
的市场风险测度方法包括价值-at-Risk (VaR) 和预期的失利(Expected Shortfall, ES)。VaR是用来度量金融资产或投资组合在给定信心水平下的最大可能损失，它考虑
了市场的波动性和相关性。ES是VaR的一种扩展，它衡量的是超过VaR水平时的平均损失。这些方法在金融机构的风险管理中得到广泛应用。
信用风险的测度方法包括违约概率，违约相关性以及违约损失。违约概率是指
某个债务人在未来一段时间内发生违约的概率。违约相关性是指债务人违约的可能性是否与其他债务人的违约相关。违约损失是指一旦发生违约，债权人可能遭受的损失。这些指标对于银行等金融机构来说至关重要，可以帮助他们评估客户的信用风险水平。
操作风险的测度方法较为复杂，因为它涉及到内部和外部因素。常见的操作风
var在商业银行风险管理中的应用
var在商业银行风险管理中的应用
《var在商业银行风险管理中的应用》
在商业银行的经营中，风险管理是至关重要的环节。而在风险管理中，价值-at-risk（VaR）是一个重要的指标，它在商业银行的风险管理中
起着至关重要的作用。本文将深入探讨Var在商业银行风险管理中的
应用，帮助读者更好地理解这一概念。
1. Var的概念
在探讨Var在商业银行风险管理中的应用之前，我们首先需要了解
Var的概念。Var是一种衡量风险的方法，可以帮助我们估计在一定置信水平下的最大可能损失。它通过对投资组合的价值进行统计分析，
得出在未来一段时间内可能出现的最大亏损额。这对于商业银行来说
尤为重要，因为它们需要在风险可控的范围内开展业务。
2. Var在商业银行中的应用
Var在商业银行中有着广泛的应用。它可以帮助银行更好地衡量市场
风险。通过对各种金融工具和投资组合进行VaR计算，银行可以更好地了解自己的市场风险敞口，从而采取相应的对冲措施。Var还可以
用于信用风险的管理。商业银行在放贷和信用担保中都存在着一定的
信用风险，而Var可以帮助银行更好地评估和管理这一风险。Var还
可以应用于操作风险和流动性风险的管理，帮助银行更好地防范各种
风险，保障自身的稳健经营。
3. Var的局限性
然而，需要指出的是，Var作为一种风险测度方法并不是没有局限性的。Var是基于历史数据和统计假设得出的，所以在某些情况下可能
无法准确地反映风险的真实情况。Var只能衡量投资组合的潜在亏损，而不能给出亏损发生的概率。在实际应用中，商业银行还需要结合其
金融风险控制中VaR模型的使用方法
金融风险控制中VaR模型的使用方法
金融市场的波动性和不确定性可能会给投资者和金融机构带来巨大的风险。为了有效地控制风险，金融机构采用各种方法和工具来衡量和管理市场风险。其中，价值-at-风险（Value-at-Risk，VaR）模型是一种广泛应用的方法，被视为一种风险控制的标准工具。
VaR模型的基本原理是通过统计方法和数学模型来评估金融资产组合的风险程度。它是一种度量金融市场风险的方法，可以帮助投资者和金融机构了解其投资组合的潜在损失。VaR模型的主要优势在于能够提供一个简单而直观的风险度量指标，以及在不同市场条件下的灵活性。
为了使用VaR模型进行风险控制，首先需要确定一个风险度量的时间段。常用的时间段包括每日、每周或每月。这个时间段决定了计算VaR所使用的历史数据的长度。一般来说，VaR模型的结果是一个表示潜在损失的金额，例如，“95% VaR为100万美元”，表示在95%的时间内，该投资组合的潜在损失不会超过100万美元。
对于一个已经建立的投资组合，计算VaR主要分为两个步骤：数据收集和模型构建。在数据收集阶段，需要搜集相关的金融资产价格数据，包括股票、债券、外汇等。一般来说，历史收益率是计算VaR所需的最常用数据。根据所选择的计算时间段，需要收集足够的历史数据来进行VaR计算。
模型构建阶段是VaR模型的核心。VaR模型有多种类型，其中一种常用的方法是历史模拟法。历史模拟法根据历史数据的分布情况来估
计未来的风险。另一种常用的方法是正态（或对数正态）分布法，它
假设资产收益率服从正态（或对数正态）分布。其他著名的VaR模型
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VaR作为一个统计概念，本身不过是个数字，它衡量的是在一 定的时期和正常的市场条件下，一个机构投资者可能遭受的最 大损失。与其他的风险测量技术不同的是，它试图对投资组合 的价值变化提供一种比较清晰的概率描述。
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选择持有期时，往往需要考虑四种因素:流动性、正态性、头寸 调整、数据约束。
l)流动性。影响持有期选择的第一个因素是金融机构所处的金 融市场的流动性。在不考虑其他因素的情况下，理想的持有期 选择是由市场流动性决定的。如果交易头寸可以快速流动，则 可以选择较短的持有期;但如果流动性较差，例如寻找交易对手 的时间较长，则选择较长的持有期更加合适。实际中，金融机 构大多在多个市场上持有头寸，而在不同市场上达成交易的时 间差别很大，这样，金融机构很难选择一个能最好地反映交易 时间的持有期。因此，金融机构通常根据其组合中比重最大的 头寸的流动性选择持有期。
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2)正态性。在计算VaR时，往往假定回报的正态分布性。金融 经济学的实证研究表明，时间跨度越短，实际回报分布越接近 正态分布。因此，选择较短的持有期更适用于正态分布的假设 。
3)头寸调整。在实际金融交易中，投资管理者会根据市场状况 不断调整其头寸或组合。持有期越长，投资管理者改变组合中 头寸的可能性越大。而在VaR计算中，往往假定在持有期下组 合的头寸是不变的。因此，持有期越短就越容易满足组合保持
不变的假定。
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3)头寸调整。在实际金融交易中，投资管理者会根据市场状况 不断调整其头寸或组合。持有期越长，投资管理者改变组合中 头寸的可能性越大。而在VaR计算中，往往假定在持有期下组 合的头寸是不变的。因此，持有期越短就越容易满足组合保持 不变的假定。
4)数据约束。VaR的计算往往需要大量的历史样本数据，持有 期越长，所需的历史时间跨度越长。例如，假定计算VaR所需 的数据为1000个观测值，如果选择持有期为一天，则需要至少 4年的样本数据(每年250个交易日);而如果选择持有期为一周( 或一个月)，则历史样本采用的是周(或月)数据，需要20年(或 80年)的数据才能满足基本要求。这样长时间的数据不仅在实际 中无法得到，而且时间过早的数据也没有意义。因此，VaR计 算的数据样本量要求表明，持有期越短，得到大量样本数据的 可能性越大。
VaR可以回答这样的问题:在某一段时间内，在X%(如99%或 95%)的把握下，投资者至多会损失多少。它的计算需要考虑三 个基本因素:①时间长度(即持有期):如天数或周数②置信度(即 把握程度)③损益的概率分布。
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1.2 VaR参数的选择
在VaR的定义中，有两个重要参数—持有期和置信水平。任何 VaR只有在给定这两个参数的情况下才有意义。下面分析影响 这两个参数确定的重要因素。
金融风险测度：VaR方法
1 VaR概述 2 VaR计算的基本原理 3 VaR计算的主要方法 4 VaR工具 5 VaR应用的一个案例
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1 VaR概述
1.1 VaR的基本概念
VaR的英文全称是Value at Risk，即“处于风险中的价值”，是 指市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失 。更为确切地说法是，在一定的概率水平下(置信度)，某一金 融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。 在数学上可表示为: Prob(△P>VaR)=1一a
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(2)置信水平的选择 置信水平的选择依赖于对VaR验证的需要、内部风险资本的需
要、监管要求以及在不同机构之间进行比较的需要。同时，正 态分布或其他一些具有较好分布特征的分布形式(如t分布)也会 影响置信水平的选择。
1)有效性验证。如果非常关心VaR实际计算结果的有效性，则 置信度不应选得过高。置信度越高，则实际中损失超过VaR的 可能性越少。这种额外损失的数目越少，为了验证预测结果所 需的数据越多。因此，实际中无法获取大量数据的约束，限制 了较高置信水平的选择。
其中，△P为资产组合在持有期△t内的损失；VaR为置信水平a 下处于风险中的价值。注意，本文中VaR以及收益或损失的取 值均取正数形式(事实上取正负都无关紧要，只需做一个变换即 可)，这里取正数只是为了与日常习惯一致。
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假定J.P.Morgan公司1994年置信度95%的日VaR值为960万 美元，根据VaR的定义，其含义是指，该公司可以以95% 的可能性保证，1994年每一特定时点上的证券组合在未来 24小时内，由于市场价格变动而带来的损失不会超过960 万美元。
(l)持有期的选择
持有期是计算VaR的时间范围。由于波动性与时间长度呈正相 关，所以VaR随持有期的增加而增加。通常的持有期是一天或 一个月，但某些金融机构也选取更长的持有期，如一个季度或 一年。在1997年底生效的巴塞尔委员会的资本充足性条款中， 持有期为两个星期(10个交易日)。一般来讲，金融机构使用的 最短持有期是一天，但理论上可以使用小于一天的持有期。
3)监管要求。金融监管当局为保持金融系统的稳定性，会要求 金融机构设置较高的置信水平。如巴塞尔委员会1997年底生效 的资本充足性条款中要求的置信
度为99%o
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4)统计和比较的需要。不同的机构使用不同的置信水平报告其 VaR数值。如果存在标准的变换方法，将不同置信度下的VaR转 换成同一置信水平下的vaR进行比较，则置信水平的选择就无 关紧要了。因此，在正态分布假定下可以选择任意水平的置信 度，不会影响不同金融机构间的比较。
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2)风险资本需求。当考虑内部资本需求时，置信水平选择依赖 于金融机构对极值事件风险的厌恶程度。风险厌恶程度越高， 则越需准备更加充足的风险资本来补偿额外损失。因此，用 VaR模型确定内部风险资本时，安全性追求越高，置信水平选 择也越高。置信水平反映了金融机构维持机构安全性的愿望与 抵消设置风险资本对银行利润不利影响之间的均衡。