VAR方法及测定方法简介
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VaR=ω0[μ-(μ-ασ)]
假设持有期为荭t，则均值和标准差分别为 μ荭t 和 σ姨荭t ，
这时上式则变为：VaR=ω0*α*σ姨荭t 因此，我们只要能计算出某种资产组合的标准差 αp，则可wenku.baidu.com
求出其 VaR 的值，一般情况下，某种资产组合的标准差可通过 如下公式来计算。
其中，n 为资产组合的金融工具的种类；ωi 为第 i 种金融 工具的资产组合中的比例；σi，σj 为第 i，j 种金融工具的标准 差；pij 为金融工具 i，j 的相关系数。
二、VAR 定义与方法简介
1.V aR 定义 VaR 按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定 置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资 产价格波动下所面临的最大损失额。 2.V A R 基本方法简介 历史模拟方法(HSM)计算 VaR 值 历史模拟法是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险 收益的频度分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益以及 在既定置信水平 α 下的最低收益率，计算资产组合的 VaR 值。 历史模拟法假定收益随时间独立同分布，以收益的历史数 据样本的直方图作为对收益真实分布的估计，分布形式完全由 数据决定，不会丢失和扭曲信息，然后用历史数据样本直方图 的 P—分位数据作为对收益分布的 P—分位数波动的估计。 3.方差—协方差分析方法(V ar—C ov)计算 V aR 值 方差—协方差法同样是运用历史资料，计算资产组合的 VaR 值。其基本思路为： 首先，利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准 差、协方差； 其次，假定资产组合收益是正态分布，可求出在一定置信 水平下，反映了分布偏离均值程度的临界值； 第三，建立与风险损失的联系，推导 VaR 值。 设某一资产组合在单位时间内的均值为 σ，标准差为 R~ (Nμ,σ2)，又根据正态分布的性质，在置信水平 α 下，可能发生 的偏离均值的最大距离为 ω0=μ-ασ。 根据 AaR=ω0[E(R)-R*]，因为 E（R）=μ，有
[关键词]：V aR 值 历史模拟 方差—协方差 蒙特卡洛模拟 收益率
一、引言
自资本市场兴起以来，人们就一直努力寻找一个更能测 定 风 险 的 方 法 ， 传 统 资 产 负 债 管 理 ALM (Asset-Liability Management)过于依赖报表分析，缺乏时效性；而利用方差及 β 系数来衡量风险太过于抽象，不直观，而且反映的只是市场 （或资产）的波动幅度；而 CAMP（资本资产定价模型）又无法揉 合金融衍生品种。上述几种方法都无法准确定义和度量金融 风险时，G30 集团在研究衍生品种的基础上，于 1993 年发表 了题为《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风 险的 VaR(Value at Risk：风险价值)方法，已成为目前金融界测 量市场风险的主流方法，稍后由 J.P.Morgan 推出的用于计算 VaR 的 Risk Metrics 风险控制模型历史模型法(HSM)，是被众多 金融机构广泛采用，经过十多年的发展，对 VaR 求值又出现 了：方差—协方差分析方法(Var—Cov), 蒙特卡拉罗模拟方法 (Monte—Carlo)等。
4.蒙特卡拉罗模拟方法(M onte—C arlo)计算 V aR 值 蒙特卡罗模拟方法可以较好地处理非线性、非正态问题。 其主要思路是反复模拟决定金融工具价格的随机过程，每次 模拟都可以得到组合在持有期的一个可能值，如果进行大量 模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布。这 样通过模拟分布可以导出真实分布，求出 VaR 值。 蒙特卡罗模拟法与历史数据模拟法在很多方面有相似之 处，但最大的不同之处在于，历史数据模拟法需要用到考察期 内市场因子的变化数据，以生成 N 个模拟的投资组合盈亏。而 蒙特卡罗模拟法则不然，它只需根据市场因子历史变化的数 据，选定一个合理的分布，然后在此基础上用虚拟变量生成器 (pseudo random generator)来模拟市场因子的各种可能变化。 接着在此基础上构造投资组合的假设盈亏，最后确定 VaR 值。 除了选定特定分布并以此来模拟市场因子的变化以外，其余 步骤都大体与历史数据模拟法相同。
三、VAR 特点及应用
1.V aR 方法的特点 第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何 技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过 VaR 值对金融风险进行评判； 第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是 在事后衡量风险大小； 第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个 金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不 能做到的。 2.V aR 的应用 第一，用于风险控制。目前已有超过 1000 家的银行、保险 公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用 VaR 方法作为 金融衍生工具风险管理的手段。利用 VaR 方法进行风险控制， 可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有 多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置 VaR 限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的 VaR 管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。 第二，用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着 高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司 出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进 行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。 第三，估算风险性资本（Risk－based capital）。以 VaR 来 估算投资者面临市场风险时所需的适量资本，风险资本的要 求是 BIS 对于金融监管的基本要求。 参考文献： [1] 周大庆,风险管理前沿[ M ] .北京: 中国人民大学出版 社, 2003 [ 2] 阎庆民,中国银行业风险评估及预警系统研究[ M ] .北 京:中国金融出版社, 2005 [3] 章彰,商业银行信用风险管理 - 兼论巴塞尔新资本协 议[ M ] 北京:中国人民大学出版社, 2002
技术市场
VAR 方法及测定方法简介
刘旭羽 1 常雯 2 湛辉 3 （1.电子科技大学自动化工程学院 610081；2.安徽财经大学统计与应用数学学院 272000； 3.西南财经大学金融学院 611130)
[摘要]：本文介绍了 V A R 风险管理技术以及三种测定方法：历史模拟法、方差—协方差分析方法(V ar—C ov), 蒙特卡拉罗模 拟方法(M onte—C arlo)。同时对对 V A R 方法的特点和应用进行了说明。
假设持有期为荭t，则均值和标准差分别为 μ荭t 和 σ姨荭t ，
这时上式则变为：VaR=ω0*α*σ姨荭t 因此，我们只要能计算出某种资产组合的标准差 αp，则可wenku.baidu.com
求出其 VaR 的值，一般情况下，某种资产组合的标准差可通过 如下公式来计算。
其中，n 为资产组合的金融工具的种类；ωi 为第 i 种金融 工具的资产组合中的比例；σi，σj 为第 i，j 种金融工具的标准 差；pij 为金融工具 i，j 的相关系数。
二、VAR 定义与方法简介
1.V aR 定义 VaR 按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定 置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资 产价格波动下所面临的最大损失额。 2.V A R 基本方法简介 历史模拟方法(HSM)计算 VaR 值 历史模拟法是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险 收益的频度分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益以及 在既定置信水平 α 下的最低收益率，计算资产组合的 VaR 值。 历史模拟法假定收益随时间独立同分布，以收益的历史数 据样本的直方图作为对收益真实分布的估计，分布形式完全由 数据决定，不会丢失和扭曲信息，然后用历史数据样本直方图 的 P—分位数据作为对收益分布的 P—分位数波动的估计。 3.方差—协方差分析方法(V ar—C ov)计算 V aR 值 方差—协方差法同样是运用历史资料，计算资产组合的 VaR 值。其基本思路为： 首先，利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准 差、协方差； 其次，假定资产组合收益是正态分布，可求出在一定置信 水平下，反映了分布偏离均值程度的临界值； 第三，建立与风险损失的联系，推导 VaR 值。 设某一资产组合在单位时间内的均值为 σ，标准差为 R~ (Nμ,σ2)，又根据正态分布的性质，在置信水平 α 下，可能发生 的偏离均值的最大距离为 ω0=μ-ασ。 根据 AaR=ω0[E(R)-R*]，因为 E（R）=μ，有
[关键词]：V aR 值 历史模拟 方差—协方差 蒙特卡洛模拟 收益率
一、引言
自资本市场兴起以来，人们就一直努力寻找一个更能测 定 风 险 的 方 法 ， 传 统 资 产 负 债 管 理 ALM (Asset-Liability Management)过于依赖报表分析，缺乏时效性；而利用方差及 β 系数来衡量风险太过于抽象，不直观，而且反映的只是市场 （或资产）的波动幅度；而 CAMP（资本资产定价模型）又无法揉 合金融衍生品种。上述几种方法都无法准确定义和度量金融 风险时，G30 集团在研究衍生品种的基础上，于 1993 年发表 了题为《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风 险的 VaR(Value at Risk：风险价值)方法，已成为目前金融界测 量市场风险的主流方法，稍后由 J.P.Morgan 推出的用于计算 VaR 的 Risk Metrics 风险控制模型历史模型法(HSM)，是被众多 金融机构广泛采用，经过十多年的发展，对 VaR 求值又出现 了：方差—协方差分析方法(Var—Cov), 蒙特卡拉罗模拟方法 (Monte—Carlo)等。
4.蒙特卡拉罗模拟方法(M onte—C arlo)计算 V aR 值 蒙特卡罗模拟方法可以较好地处理非线性、非正态问题。 其主要思路是反复模拟决定金融工具价格的随机过程，每次 模拟都可以得到组合在持有期的一个可能值，如果进行大量 模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布。这 样通过模拟分布可以导出真实分布，求出 VaR 值。 蒙特卡罗模拟法与历史数据模拟法在很多方面有相似之 处，但最大的不同之处在于，历史数据模拟法需要用到考察期 内市场因子的变化数据，以生成 N 个模拟的投资组合盈亏。而 蒙特卡罗模拟法则不然，它只需根据市场因子历史变化的数 据，选定一个合理的分布，然后在此基础上用虚拟变量生成器 (pseudo random generator)来模拟市场因子的各种可能变化。 接着在此基础上构造投资组合的假设盈亏，最后确定 VaR 值。 除了选定特定分布并以此来模拟市场因子的变化以外，其余 步骤都大体与历史数据模拟法相同。
三、VAR 特点及应用
1.V aR 方法的特点 第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何 技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过 VaR 值对金融风险进行评判； 第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是 在事后衡量风险大小； 第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个 金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不 能做到的。 2.V aR 的应用 第一，用于风险控制。目前已有超过 1000 家的银行、保险 公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用 VaR 方法作为 金融衍生工具风险管理的手段。利用 VaR 方法进行风险控制， 可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有 多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置 VaR 限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的 VaR 管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。 第二，用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着 高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司 出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进 行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。 第三，估算风险性资本（Risk－based capital）。以 VaR 来 估算投资者面临市场风险时所需的适量资本，风险资本的要 求是 BIS 对于金融监管的基本要求。 参考文献： [1] 周大庆,风险管理前沿[ M ] .北京: 中国人民大学出版 社, 2003 [ 2] 阎庆民,中国银行业风险评估及预警系统研究[ M ] .北 京:中国金融出版社, 2005 [3] 章彰,商业银行信用风险管理 - 兼论巴塞尔新资本协 议[ M ] 北京:中国人民大学出版社, 2002
技术市场
VAR 方法及测定方法简介
刘旭羽 1 常雯 2 湛辉 3 （1.电子科技大学自动化工程学院 610081；2.安徽财经大学统计与应用数学学院 272000； 3.西南财经大学金融学院 611130)
[摘要]：本文介绍了 V A R 风险管理技术以及三种测定方法：历史模拟法、方差—协方差分析方法(V ar—C ov), 蒙特卡拉罗模 拟方法(M onte—C arlo)。同时对对 V A R 方法的特点和应用进行了说明。