浅谈基于VaR模型的证券投资组合风险分析(1)
中国证券市场风险分析与VAR模型
中国证券市场风险分析与VAR模型一、中国证券市场风险分析金融风险是世界各个市场经济国家所面临的共同问题，它不但破坏了一个国家乃至世界经济发展的秩序，而且也直接威胁着一个国家或地区的政治稳定。
从墨西哥金融危机、美国南加州橘县的破产到巴林银行倒闭及日本大和银行的惨重损失都充分地说明了这一点。
金融活动总是存在着金融风险，这是因为人类经济活动中①信息总是不完备、不对称的；②人的理性是有限的。
并且，由于金融领域知识的专门性及技术的复杂性，加之信息传播手段的现代化，金融活动中信息的不完备性及人的有限理性更为突出，这就使得金融活动具有更大的不确定性特征。
但这种较大的不确定性使得金融活动具有较高风险的同时，也具有获得较高收益的可能，即所谓高风险高收益。
从金融业的整体来看，金融业越活跃，越多样化，其不确定性空间也就越大，因而金融业的风险也就越高。
1、中国证券市场风险的总体特征：目前，中国正处于由计划经济体制向市场经济体制转轨的过程之中，旧的体制尚未完全消退，新的体制正在建立，还远不完善。
新旧体制处于相互交错的状态之中。
一方面，旧的计划体制依然在社会经济的许多领域发挥着种种作用，干扰甚至阻碍着新的市场经济体制的建立和运行；另一方面，新的市场经济体制脱胎于旧的计划经济体制，还很不完善，尚不能有效地规范和调节自身的运行，有时还不得不求助于旧的计划经济体制，使得中国证券市场不仅具有成熟证券市场所具有一般风险因素和证券市场发展初期的特殊风险因素，更具有经济转轨时期特有的体制性风险因素，主要表现为：①由于证券市场中的机构投资者利用经济转轨时期法律法规制定和执行过程中存在着的种种不完善，利用新旧体制交替过程中管理方式方法，甚至管理权限中出现的某些真空地带，利用旧体制下形成的权力系统对新体制的合法干预等，人为地操纵市场，兴风作浪，牟取暴利以及“寻租行为造成的证券市场的震荡；②由于管理机构缺乏管理经验而对证券市场干预不及时、不果断或进行不正常干预而造成的证券市场的震荡；③由于相当一部分证券发行企业业绩较差，缺乏对证券价格的业绩支持造成的证券市场基础不牢固所酝酿的潜在风险；④由于中国各行业企业与经济走势之间密切的相关关系所造成的证券市场上很高的系统风险。
基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系
基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系一、VaR模型综合评述（一）VaR模型简介VaR模型建立在统计学方法基础之上，是在某个置信区间，衡量投资组合未来可能发生的最大损失的可能性。
VaR方法是基于一些传统方法无法满足现代投资风险管理目标而产生的。
传统计算方法例如ALM资产负债管理方法存在对报表过分依赖的问题，CAPM资本资产定价模型又无法融合金融衍生品，由于这些方法的局限性，G30集团提出了VaR风险价值方法，随着该方法的应用推广和不断改进，已经逐渐发展成为控制市场风险的主要方法。
VaR方法的特点在于用一个简单的市场风险来对投资风险进行评估，并且该方法直观明了，没有任何专业背景的投资者都可以通过对此值的观察做出判断；其次与传统风险测评方式的不同之处在于VaR风险指标可以衡量在事前对风险进行预测；再者该指标既可以对单一金融产品或工具进行风险评估，还能够对投资组合风险进行评估，而传统金融风险评估工具则无法对投资组合进行评估。
VaR方法还有一个优点在于为监管机构提供监管依据，将多种风险因素包含到模型设计当中，包括利率风险、汇率风险、股票和商品价格风险等多种市场风险，为金融监管机构提供了科学统一公平的标准，为各机构提供风险信息交流渠道，也有利于最高层管理机构随时掌握风险状况，制定可参考的风险资本充足率标准对证券机构进行统一管理。
（二）VaR的计算方法VaR方法的通用公式为P（ΔPΔt≤VaR）=a，其中，P代表的是资产价值损失比可以承受的损失上限还低的概率，ΔP表示的是某种金融资产一定时期的价值损失，Δt表示的就是这个时间期限，VaR（Value at Risk）就是在某个置信水平下可能的损失上限。
从这个定义出发，VaR模型的确定必须确定投资资产组合的时间期限、置信区间范围以及观察期。
持有期的确定，需要参考投资资产的特点和状况作为计算依据，持有期确定之后能够帮助计算投资组合产生最大损失的时间段，对于流动性较大的交易头寸，需要以日为单位计算风险收益，对于流动性较弱，或者是风险暴露程度较低的资产则采用保守稳健的态度以两周或4个工作日为期限。
基于VaR模型的证券投资组合风险分析
而根据 组合 Ｖ Ｒ的公式： ａ
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基于ＶＲ ａ 模型的证券投资组合风险分析
口文 ／ 王丹丹 李 明
提要 ｇＲ ａ 方法是分析证券投资风
Ｖ Ｒ模型的产生使人们的投资观念 、 加 以选 择 ； ａ 未来 资产 缉 合 价值 的分 布 特 征
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关 键 词 ：ａ ； 特 卡 洛 模 拟 法 ； 资 Ｖ Ｒ蒙 投 组合 ； 险 风 中 图分 类 号 ：８ 文 献 标 识码 ： Ｆ３ Ａ
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浅议基于VaR模型的证券投资组合风险浅析
浅议基于VaR模型的证券投资组合风险浅析一、VaR模型是什么？VaR模型是一种衡量风险的工具，它通过统计方法计算出某一投资组合在指定时间内可能出现的最大亏损，也就意味着投资组合该时间内的风险。
VaR模型的核心思想在于，通过历史数据和市场环境的分析，计算出预期风险，从而更准确地预测未来的风险。
二、证券投资组合的风险是什么？证券投资组合的风险是指投资者在进行证券投资时所具有的潜在损失。
这种风险既包括市场风险，也包括投资者自身的风险。
一个证券投资组合的风险取决于很多因素，比如证券数量、证券持有期限、行业背景、利润预期等等。
三、VaR模型如何应用于证券投资组合风险测量？VaR模型的应用可以使投资者更好地对证券投资组合风险进行评估。
在测量证券投资组合风险时，VaR模型会考虑证券价格波动的历史数据，并通过数学和统计分析方法预测未来的风险。
在此基础上，投资者可以做出更明智的投资决策，降低包括市场风险以及投资者自身的风险。
四、如何有效使用VaR模型？有效使用VaR模型不仅要了解这种模型本身，还要了解证券市场环境以及投资组合的特点。
在使用VaR模型的时候，需要收集大量的历史数据，对数据进行整理和分析，寻找适合的数学模型来对数据与风险进行预测。
在使用VaR模型的过程中，需要根据投资者的风险承受程度以及风险预期的不同，来选择不同的参数，如置信水平、持有期限等。
五、VaR模型的局限性是什么？尽管VaR模型已经被广泛地应用于证券投资领域，但是它仍然存在一些局限性。
例如，在使用VaR模型预测未来的风险时，很难预测不可预测的事件发生，比如战争、金融危机等等。
此外，如果投资者在使用VaR模型时没有收集完整的数据或者选择了错误的模型参数，这些也会对VaR模型的预测结果造成影响。
案例一：使用VaR模型预测A公司的风险。
假设A公司目前持有一份价值为50000元的股票投资组合，并且希望了解其在未来一周内的风险。
我们通过VaR模型来预测该投资组合风险。
基于VaR模型的证券投资风险分析
门发放工资的重要依 据。
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投 资者对风险 的不 同偏好程度 和承受能力 来确定 ； 持有期 的
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值的分布特征是最关 键和最难确定 的因素 。
摩根银行为代表的大型金融机构开发 的基 于风 险价值原 理的
风 险管 理 模 型 ，它 是一 种 组合 潜 在 损 失 的 总结 性 的 统 计 测 度 对 成 本 责 任 的 消 极 影 响 ， 基 层 员 工 的 能 动ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ性 得 到 更 有 效 的 使 发挥 ， 而 提 高基 层 员 工 降 低 成 本 的 积 极 性 。 从
目和不 可控 成 本 项 目。 体 步 骤 如 下 ： 具 １ 目标 成 本 的 分 解 。 务 科 根 据 集 团 公 司 下 达 的 年 产 量 ． 财
指 标 、 润 指 标 和 成本 指 标 确 定 企 业 目标 成 本 指 标 ， 括 可 利 包 控 成本 指 标 和 不 可 控 成本 指 标 。
基于VAR模型的股票市场波动风险评估
基于VAR模型的股票市场波动风险评估股票市场对于投资者来说是一个充满机会和风险的领域。
没有人可以准确预测股票市场的走势，但是我们可以通过对市场变化的研究和分析，来评估市场的波动风险。
其中一种方法就是利用VAR模型来进行风险评估。
1. 什么是VAR模型？VAR模型是一种广泛应用于金融领域的统计模型，它可以分析多个变量之间的关系和相互作用，从而预测未来的市场走势和波动。
VAR模型的核心是矩阵代数，通过对多个变量的观测值进行线性组合，得出它们之间的相关性和因果关系。
2. VAR模型在股票市场中的应用在股票市场中，VAR模型通常用于评估风险和波动性。
以某个股票为例，我们可以通过收集多个相关变量的数据，如股价、成交量、市值、财务指标等，建立一个VAR模型，来预测未来的股价走势和波动。
VAR模型的一个重要输出结果是价值-at-风险（VaR）指标。
VaR是指在一定置信水平下，某个投资组合或资产在一定时间内可能面临的最大损失。
例如，我们可以预测某个股票在5个交易日内的VaR为10%，这意味着在95%的置信水平下，该股票在未来5个交易日内最多会下跌10%。
3. 如何建立VAR模型？建立VAR模型的关键在于选择合适的变量和时间段。
一般来说，需要选择与特定股票相关的多种指标，并收集相应的历史数据。
例如，对于某家公司的股票，我们可以选择该公司的财务数据、行业指标、市场数据等。
同时，需要考虑时间段的选择，一般来说，需要选取足够长的时间段来覆盖多个市场情况和周期性变化。
建立VAR模型后，我们可以通过模型的输出结果来评估股票市场的风险和波动性。
例如，我们可以预测一只股票在未来三个月内的VaR为8%，这意味着在95%的置信水平下，该股票在接下来的三个月内最多会下跌8%。
4. VAR模型的局限性尽管VAR模型在股票市场中广泛应用，但它也存在一定的局限性。
首先，VAR模型假设变量之间是线性的，并且假设变量之间的相关性是稳定的。
然而，在现实中，经济变量之间的关系往往是非线性的，并且可能因为外部因素的影响而发生变化，这会影响VAR模型的预测准确性。
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究
基于GARCH—VaR模型对股市风险研究股市风险是指投资股市所面临的不确定性和潜在损失。
对于投资者而言，了解股市的风险情况是至关重要的，因为要在风险与收益之间取得平衡。
过去，投资者主要采用历史模拟法来估计股市风险，但由于其忽略了股市波动性的动态变化，因此不能很好地适应市场的变化。
随着金融市场的复杂性和不确定性的增加，基于GARCH-VaR模型的风险管理模型逐渐受到关注。
GARCH-VaR模型是一种通过对股票价格波动性的动态变化进行建模来进行风险管理的方法。
它是基于自回归条件异方差(ARCH)模型的进一步发展，可以捕捉波动性聚集的现象。
GARCH模型允许股票价格波动性随时间而变化，即波动性具有记忆属性。
VaR则是一种衡量风险的方法，它表示可能发生的最大损失，例如，在95%信心水平下，VaR表示可能发生的最大损失为5%。
GARCH-VaR模型的优点是可以反映波动性的动态性和非线性特征，可以更好地适应市场的变化，从而提高风险管理的效果和准确性。
同时，它还可以为投资者提供更高的投资收益和更低的风险。
在使用GARCH-VaR模型时，需要根据历史数据估计模型的参数，并使用模型来计算VaR。
例如，在计算95%的VaR时，将收益率的分布转换为标准正态分布，然后计算第五个百分位数即可。
在股市风险管理中，GARCH-VaR模型的应用主要包括以下几个方面。
首先，它可以用于风险量化和监测，帮助投资者了解自己的风险承受能力和风险控制水平。
其次，它可以用于投资组合管理，帮助投资者优化投资组合，降低风险，并提高收益。
最后，它可以用于金融交易和风险管理，例如，对于期货和期权交易者，使用GARCH-VaR模型可以帮助他们计算出交易的风险和潜在损失。
综上所述，基于GARCH-VaR模型的股市风险研究为投资者提供了一种更有效、更准确地估计股市风险的方法。
它可以帮助投资者更好地理解市场变化和趋势，优化投资组合，减少风险，并提高收益。
然而，GARCH-VaR模型并不是万能的，它对于股市中的黑天鹅事件和其他不可预见的风险仍然存在局限性。
评估金融市场风险的VaR模型分析
评估金融市场风险的VaR模型分析金融市场的波动和风险一直是投资者所关注的重要问题。
虽然市场波动本质上是不可预测和不确定的，但是量化金融领域中的VaR模型却提供了一种对市场风险进行测量和评估的方法。
本文将对VaR模型进行分析和评估，探讨其优缺点以及在金融市场中的应用。
VaR模型全称为Value at Risk，即在一定置信水平下，一个投资组合的最大可能损失。
这个置信水平一般由投资者自行选择，通常是95%或99%。
VaR模型基于历史数据和波动率进行计算，是一种概率统计方法，其输出结果是一个损失数值，表示在给定时间段内，投资组合受到损失的最大可能值。
VaR模型一般用于衡量金融市场中股票、债券、期货等不同种类资产组合的风险。
VaR模型的优点在于其简单易懂、直观、方便。
投资者可以通过VaR值了解他们的投资组合在不同风险水平下的最大可能损失，从而准确判断风险与收益的平衡。
此外，VaR模型可以应用于不同类型的资产，包括股票、债券、外汇等，从而使投资者能够对不同的风险因素进行比较和评估。
尽管VaR模型具有许多优点，但也存在一些局限性和缺点。
首先，VaR模型是基于历史数据和波动率进行计算的，因此无法完全反映市场未来的风险水平和不确定性。
其次，VaR模型是一种概率性方法，其输出结果是概率分布，不一定能够准确预测实际损失。
第三，VaR模型忽略了各种非线性关系和偏单边性，因此对于一些极端事件和不确定性因素，其预测能力可能有所不足。
如何有效地利用VaR模型进行风险评估是金融市场参与者需要面临的问题。
在使用VaR模型时，需要根据具体情况选择适当的历史数据和波动率，特别是对于投资组合的新资产和多样性风险，需要进行适当的修正和校正。
此外，VaR模型的使用需要结合其他风险管理工具，如压力测试、蒙特卡洛模拟等，从不同角度，全面评估投资组合的风险。
另外，VaR模型的使用也需要结合投资期限、目标回报率以及资产的流动性等因素，从而建立更合理的风险评估标准。
投资组合的VaR风险价值分析
投资组合的VaR风险价值分析投资组合的VaR风险价值分析一、引言在投资领域中，风险是无法回避的，投资者必须面对自身资产的风险。
为了有效地管理风险，投资组合的VaR（Valueat Risk）风险价值分析成为一种常见的方法。
本文将探讨投资组合的VaR风险价值分析的原理、计算方法以及应用。
二、VaR风险价值的概念VaR是指在特定的置信水平下，投资组合的预期最大损失。
换言之，VaR是对投资组合在给定时间段内可能遭受的最大亏损的度量。
VaR通常以货币单位表示，在一定的置信水平下，投资者能够有多大的把握确保其投资组合不会超过一定的亏损额度。
例如，置信水平为95%的VaR为100万元，那么投资者有95%的把握确保其投资组合不会在特定时间段内亏损超过100万元。
三、VaR计算方法1. 历史模拟法历史模拟法是最常用的VaR计算方法之一，它基于历史数据对未来风险进行估计。
具体的计算步骤如下：（1）收集投资组合相关的历史数据，包括每日收益率或价格。
（2）对历史数据进行排序，按照从小到大的顺序排列。
（3）确定置信水平和时间段，例如95%置信水平的VaR计算。
（4）根据置信水平和时间段，选择对应的历史数据，确定VaR值。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种常用的VaR计算方法，它基于投资组合的协方差矩阵来估计风险。
具体的计算步骤如下：（1）确定投资组合的权重分配。
（2）计算投资组合的预期收益率和协方差矩阵。
（3）确定置信水平和时间段，例如95%置信水平的VaR计算。
（4）根据置信水平和时间段，利用投资组合的收益率和协方差矩阵计算VaR值。
3. 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机模拟的VaR计算方法。
具体的计算步骤如下：（1）确定投资组合的权重分配。
（2）利用历史数据或概率分布函数生成随机数，模拟未来的收益率。
（3）根据模拟的收益率和权重分配计算投资组合的价值。
（4）根据模拟的价值排序，确定置信水平和时间段，计算VaR值。
基于VaR的证券投资基金风险分析与实证研究的开题报告
基于VaR的证券投资基金风险分析与实证研究的开题报告一、研究背景和意义随着近年来证券市场的发展和国内外经济情况的波动，证券投资基金的重要性日益凸显。
然而，证券投资基金的投资风险也越来越受到投资者和监管机构的关注。
如何准确地评估和控制基金的风险，是基金管理人所面临的重要问题之一。
基于VaR的风险评估方法已成为国际上广泛应用的风险管理工具，通过测量基金的VaR值，可以帮助基金管理人更好地掌握基金的风险状况，提高基金的风险控制能力。
因此，开展基于VaR的证券投资基金风险分析和实证研究具有重要意义。
二、研究内容和目标本研究旨在通过对某一证券投资基金进行分析，探讨基于VaR的方法在基金风险评估中的应用和效果，并进一步分析影响基金风险的因素。
具体研究内容和目标如下：1. 基于VaR的证券投资基金风险评估。
借助数学模型和统计方法，计算基金的VaR值，测量基金的风险水平。
2. 实证分析基金风险与市场环境的关系。
通过对基金风险与市场指数的相关性分析，研究市场环境对基金风险的影响。
3. 探讨基金风险受到的主要因素。
通过回归分析，探讨基金风险与基金规模、股票仓位等因素的关系。
三、研究方法和步骤本研究将采用定量和定性相结合的研究方法，具体步骤如下：1. 收集和整理研究所需的数据，包括基金净值、市场指数数据等。
2. 基于VaR的方法，计算基金的VaR值，分析风险水平。
3. 对基金风险与市场环境的关系进行相关性分析。
4. 对基金风险与基金规模、股票仓位等因素的关系进行回归分析。
5. 编写研究报告，总结研究成果，提出相关建议和措施。
四、预期成果和贡献本研究预期能够深入探讨基于VaR的证券投资基金风险评估方法，在实际运用中的效果和局限性，并通过案例分析，探索基金风险与市场环境和基金规模、股票仓位等因素的关系，为基金管理人提供科学的风险控制建议和决策依据，为投资者提供更为科学的基金选择参考。
同时，本研究可为国内证券投资基金行业风险管理提供参考和借鉴，并为相关研究提供新的思路和方法。
基于VaR模型的证券投资组合风险管理
金融监管机构 的广泛认可和支持 ， 巴塞 尔 的管理， 也使得风险度量 的结果具有可 比 合的未来损益 的统计分布 或概率密度 函 委 员 会 允 许 金 融 机 构 采 用 标 准 化 方 法 和 性 ， 但是直接获取未来损益的分布是几乎 对金 融 市 场 的稳 定 和 现代 金 融 风 险 管 数，
这 就 是 Ｖ Ｒ方 法 。随 着 Ｖ Ｒ技 术 的 日渐 Ｖ Ｒ值 以概 括 反 映 整个 金 融 机 构 的风 险 ａ ａ ａ 成熟， ａ Ｖ Ｒ方法得 到了世界各金融机构及 状 况 ， 有 利 于金 融 机构 对 风 险进 行 统 一 这 二 、 ａ 获 取方 法 Ｖ Ｒ的
计算 Ｖ Ｒ的关键在于确定证券或组 ａ
风 险管理人员研 发出一种能够度 量不 同 包 括 利 率 风 险 、 率 风 险 、 票 价 格 风 险 方 面 如 果 出现 错 误 ，将 给 Ｖ Ｒ 的 计 算 带 汇 股 ａ 交 易 、 同 业 务 部 门 的 市 场 风 险 ， 将 这 以及 商 品价 格风 险 、 生 金 融 风 险 在 内 的 来风 险，也使得 Ｖ Ｒ不能很好地度量金 不 并 衍 ａ 些 风 险体 现 为 一 个数 值 的风 险 度 量 方 法 ， 各 种 市场 风 险 ， 融 机构 可 以定 期 地 计 算 融风 险。 金
内部模 型 法 来 度 量 市 场 风 险 ， 中就 是 以 理 的发 展 具有 重 要 意义 。 其 Ｖ Ｒ作 为 内 部模 型 的核 心 技 术 。 ａ
一
不 可 能 的事 ，因 此 ， ａ 的获 取 通 常 要 经 ＶＲ
３ Ｖ Ｒ方 法 不 像 以往 的风 险 管 理 方 过下述分解过程 ： 一步 ， 、ａ 第 识别市场 风险 法 只是 在 事 后衡 量 投 资组 合 风 险 的 大 小 ， 的因子，将资产表示为市场因子的函数 ，
基于VaR模型的证券投资组合风险管理
基于VaR模型的证券投资组合风险管理提要本文在介绍VaR基本概念的基础上，着重分析VaR的三种获取方法，并以沪深300指数为样本，对VaR方法在我国证券市场上的应用进行实证研究。
关键词：证券市场；风险管理；VaR20世纪七十年代以来，随着全球经济活动的日趋国际化，金融创新尤其是金融衍生工具的迅猛发展，使得金融市场的波动性日益加剧，金融风险不断加大。
日趋严重的金融风险不仅影响了微观经济主体的正常运营，而且还对整个金融与经济体系的稳定性构成了威胁。
为了有效地控制和降低金融风险，各种风险管理方法相继出现。
20世纪八十年代末，JP摩根的风险管理人员研发出一种能够度量不同交易、不同业务部门的市场风险，并将这些风险体现为一个数值的风险度量方法，这就是VaR方法。
随着VaR技术的日渐成熟，VaR方法得到了世界各金融机构及金融监管机构的广泛认可和支持，巴塞尔委员会允许金融机构采用标准化方法和内部模型法来度量市场风险，其中就是以VaR作为内部模型的核心技术。
一、VaR概述（一）VaR的定义。
VaR（Value at Risk），中文可译为受险价值、在险价值、风险价值等，它是指在一定置信水平和一定持有期内，某一金融资产或组合在正常的市场条件下所面临的最大损失额。
更严格地说，VaR描述了在一定的持有期内收益和损失的预期分布的分位数。
用数学公式可以表示为：1-c=prob（R＞VaR）=f（R）dR其中，1-c代表所选举的置信水平，R代表损益。
假设某公司交易的有价证券某日置信度为95%的日VaR值为100万元，根据VaR的定义，它是指在未来24小时内该有价证券在正常的市场条件下，发生大于100万元亏损的可能性为5%。
（二）VaR方法的优点1、VaR方法是建立在概率论和数理统计的基础之上的，为全面综合地度量市场风险提供了规范的计量技术，它摒弃了主观判断的随意性，能够更加准确地计量金融机构所面临的风险状况，不仅具有很强的科学性，同时又表现出方法操作上的简便性。
基于VaR的融资融券投资组合市场风险分析
用∑ 表 示 协 方 差 矩 阵 ， 式 （ ４ ） 可 以 转 化 为 ： ． ０ １ ＝ ｗ ’ ∑ 盯（ ５ ）
假定投资组合符合正态分布， 在一定的置信水平 Ｃ下（ 仅 置 信水平对应的临近值 ） ， 投资组合的市场风险 Ｖ ａ Ｒ值可以表示为：
Ｖ ａ Ｒｐ ＝ ａ 、 ｖ ／ ｗ’ ∑ （ ６ ） 在投资组合市场风险 Ｖ ａ Ｒ值的基础上 ， 我们可以得出投资
１ 、 计 算 单 一 资产 收益 率
本文选取统计性质较好 的几何收益率 ：
Ｒ ＝ Ｉ Ｎ（ Ｐ ／ Ｐ 一 １ ） （ ８ ）
、
模 型 构 建
投资组合的 Ｖ ａ Ｒ值可 由所 包含的各种资产的风险 组合得 出。投资组合的市场风险模型由收益率 、 方差 、 协方差和置信水 平所决定。 首先， 来定义投资组合的收 益率。以 Ｎ表示资产数量 ， ｒ ｉ ． 。 表示资产 ｉ 的收益率 ， ｗ 为权 重 ， 在ｔ 时期内投资组合的收益率 可以定 义为 ：
由于 方差 盯 和Ｐ 构成一 个矩 阵 ， ｗ 和ｗ ， 可 以由 向量表
示， 公式（ ３ ） 可以转化为 ：
仃１ ０＂ １ ２ ０ ＂ １ ３…
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图 ３ 海通 证 券 收 益 率 直方 图 图 ４ 长 江证 券收 益 率 直 方 图
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增量 Ｖ ａ Ｒ 和 成 分 Ｖａ Ｒ 等 三种 Ｖ ａ Ｒ 工具 对投 资 组 合 市 场 风 险 进 行 分析 ， 考 察 四 只 融 资 融 券 标 的 证 券 对 投 资 组 合 市场 风 险 的
影响。
【 关键词 】Ｖ ａ Ｒ 投 资组合 融资融券 市场风险 投资 组合是指 以某一基 础货 币表示某些 种类资产构成 头 寸的组合 。如果这些头寸在整 个投资期是固定的 ， 那么在投资 组合收益率时期相关资产收益率的线性组合中 ， 资产的权重是 由各资产投资金额的相对数量决定 的。哈 利 ・ 马克 维茨 （ １ ９ ５ ２ ） 研究投资组合时指出如果 难以预测未来的情景 ， 谨慎 的投资者 就应该对各种金融风险的来源进行分散 化。投资者为了降低市 场风险 ， 可以一个投 资组合的角度来从事融资融券的交易 。
浅谈基于VaR模型的证券投资组合风险分析
浅谈基于VaR模型的证券投资组合风险分析浅谈基于VaR模型的证券投资组合风险分析浅谈基于VaR模型的证券投资组合风险分析提要VaR方法是分析证券投资风险的常用方法，本文介绍VaR模型的一种分析及计算方法，即蒙特卡洛模拟法。
通过介绍如何利用VaR模型理论分析我国证券市场中存在的投资风险，为我国投资者进行投资提供参考。
关键词：VaR;蒙特卡洛模拟法；投资组合；风险一、VaR模型产生的背景VaR（Value at Risk）模型是国际上近几年发展起来的一种卓有成效的风险量化技术，中文通常译为风险价值、在险价值等。
它的一种较为通俗的定义是：未来一定时间内，在给定的条件下，任何一种金融工具和品种的市场价格的潜在最大损失。
在这个定义中包含了两个基本因素：“未来一定时间”和“给定的条件”.前者可以是一天、一周、一个月或一年等；后者是经济条件、市场条件、上市公司及所处行业、信誉条件等的概率条件。
概率条件是VaR中的一个基本条件，也是最普遍使用的条件，它的发布与天气预报的发布相类似。
VaR模型是JP摩根公司用来计量市场风险的产物，当时JP.Morgan公司的总裁韦瑟斯通要求下属每天下午在当天交易结束后的4点15分，交给他一份报告说明公司在未来24小时内总体潜在的损失是多大。
于是风险管理人员开发了一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险，并将这些风险体现为一个数值的VaR方法。
从VaR 模型的起源不难看出，它最早是用来度量市场风险的，目前VaR的分析方法正在逐步被引入金融风险管理的各个领域。
VaR模型的产生使人们的投资观念、经营观念以及管理观念都发生了巨大变化：在投资过程中，人们可以应用VaR对投资对象进行风险测量，使人们根据风险的大小以及自己承受风险的能力来决定投资的策略，从而减少人们投资的盲目性。
在经营过程中，人们可以对各种潜在的变化进行监控，以防止和避免由于某些因素的恶化而造成重大损失。
在管理过程中，VaR模型不仅仅只是对机构内部管理有着巨大的作用，诸如投资策略的制定、交易员评价和管理以及资金合理配置等各方面；同时，对于市场管理者也是非常有用的工具。
基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系
基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系【摘要】本文主要探讨基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系。
引言部分介绍了研究背景和研究意义。
正文包括VaR概念与原理、证券投资组合风险评估方法、VaR在证券投资组合风险评估中的应用、VaR在证券投资组合风险管理中的意义以及VaR的优缺点。
结论部分提出了基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系的建议和未来研究方向。
通过对VaR理论和应用进行分析，可以有效评估和管理证券投资组合的风险，提高投资组合的收益和风险控制效果。
未来的研究可以进一步探讨VaR在不同市场环境下的有效性和应用范围，为投资者提供更多的参考和决策依据。
【关键词】关键词：VaR、证券投资组合、风险评估、风险管理、建议、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景传统的风险评估方法往往只能提供风险的一个点估计，无法提供风险的分布情况，而VaR则能够提供风险在一定置信水平下的上限损失值，帮助投资者更好地了解风险的范围和可能面临的风险程度。
基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系的研究具有重要的理论和实践意义。
通过深入探讨和研究VaR的概念、原理以及在证券投资组合风险评估与管理中的应用，可以为投资者提供更加有效的风险管理工具，帮助其更好地把握投资风险，提高投资组合的稳健性和收益率。
本文旨在探讨基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系，为投资者提供更多的思路和方法。
1.2 研究意义证券投资组合风险评估及管理是投资领域中的关键问题，对投资者、资产管理公司和金融机构来说具有重要意义。
随着金融市场的不断发展和风险的不断增加，如何科学、有效地评估和管理投资组合风险成为了投资者面临的重要挑战。
基于VaR的证券投资组合风险评估及管理体系可以为投资者提供一种全面、科学的风险管理工具。
VaR作为衡量投资组合风险的重要指标，能够帮助投资者了解其面临的市场风险，从而做出相应的风险管理决策。
通过对VaR概念和原理的深入研究，可以更好地理解VaR 在证券投资组合风险评估和管理中的应用和意义，进而提升投资组合的风险管理水平。
投资组合的VaR风险价值分析
投资组合的VaR风险价值分析投资组合的VaR风险价值分析引言：在金融市场中，风险是不可避免的。
投资者和资金经理在决策过程中，必须对投资组合的风险有一个清晰的认识。
Value at Risk（VaR）是一种衡量投资组合风险的方法，它通过使用统计和数学技术，量化投资组合在一定时间内可能遭受的最大损失。
本文将介绍VaR的概念和计算方法，并通过实例分析投资组合的VaR风险价值。
一、VaR的概念：VaR是一个度量投资组合风险的数值。
它表示在某一时间段内，以一定置信水平（通常为95%或99%）投资组合可能面临的最大损失额。
VaR的概念可以用以下公式表示：VaR = 投资组合价值× 标准差× 分位数其中，投资组合价值表示投资组合的总价值，标准差表示投资组合收益的波动性，分位数表示置信水平对应的数值。
二、VaR的计算方法：1. 历史模拟法历史模拟法是最简单直观的计算VaR的方法。
它通过使用历史数据来估计投资组合未来收益的概率分布。
具体计算步骤如下：（1）收集并整理投资组合涉及的历史数据，包括资产收益率或投资组合价值。
（2）计算投资组合的日收益率。
（3）根据日收益率计算投资组合的日VaR。
（4）通过将日VaR乘以置信水平对应的标准正态分位数得到所需的VaR。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种常用的计算VaR的方法。
它基于均值-方差模型，将投资组合的收益率视为一个多元正态分布。
具体计算步骤如下：（1）计算投资组合的均值和协方差矩阵。
（2）根据均值和协方差矩阵，计算投资组合的标准差。
（3）根据标准差和置信水平对应的标准正态分位数计算VaR。
三、投资组合的VaR风险价值分析实例：为了更好地理解VaR的应用，我们以一个投资组合为例进行分析。
假设投资组合价值为1,000,000美元，标准差为50,000美元，置信水平为95%。
根据方差-协方差法计算，该投资组合的VaR为：VaR = 1,000,000 × 50,000 × 1.645 ≈ 82,250美元换句话说，95%的概率下，该投资组合在一定时间内的最大损失不会超过82,250美元。
基于var的债券投资交易风险评价研究-以招商银行为例
摘要VAR（Value at Risk）模型作为一种符合未来风险管理发展方向的风险度量方法，近年来得到了金融领域内的普遍认可和支持。
我国银行间债券交易市场近年来发展迅速，但VAR方法在债券交易风险方面的应用仍然处在探索和实践阶段，同世界一流风险计量技术还有一定距离。
因此，如何借鉴国际上比较成熟的风险定量测度交易风险的方法，并将风险计量结果应用到交易绩效的评价中去，在目前的招商银行金融市场风险计量规划中显示出重要的应用价值和现实意义，这也是本文主要的研究目的和应用目标。
本文开篇介绍了招商银行债券交易品种与范围，随后对研究的核心债券交易风险作了详细定义，并同其他传统风险进行多层次对比，从而明确了交易风险与信用风险，流动性风险，利率风险的不同；随后，进行基于VAR的交易风险计量的背景研究，从VAR的模型的原理到数学意义，从国内研究应用发展到国外应用水平的提升，最后结合招商银行的现状，引出基于VAR的债券投资交易评价研究的意义所在。
此后便开始基于VAR的债券交易计量方法研究，并对不同方法对比，为实证分析做准备；在实证分析中，引入样本进行统计分析和验证。
由于金融交易存在的‚厚尾‛‚尖峰‛现象，本文特意验证了GARCH模型的系列模型进行演算，结合样本数据选出最优模型计算招商银行债券交易VAR值，从而应用于招商银行交易风险评价中。
在评价研究中，设计了VAR总量，交易员的VAR，交易风险RAROC,加权的RAROC,交易员RAROC等一系列指标对交易风险进行研究和管理，并创新了基于VAR的中债全债指数相对指标，对交易员的交易绩效进行管理，参考中债券债指数，结合VAR风险调整进行评价研究，达到对交易员交易风险综合评价的研究目的。
最后，本文总结了交易员交易风险评价方法的价值，并分析了文中的不足之处，对招商银行乃至全国商业银行在基于VAR的风险计量工作方面的发展前景进行了展望。
关键词：VAR；债券交易；交易风险；交易员；评价AbstractThe VAR（Value at risk）model is gradually prevailing in the field of the calculation on capital risks, especially in the circle of finance institutes. In the China inter-bank bond market, the application of VAR has been improved much, but the level of the risk measurement still had a long way to go. Therefore, in the finance market department plan, it has been significant and meaningful job on the Risk quantification. Also how can we learn from the mature international methods on trade-risk measurement and avail of these models to improve our trade performances evaluations, has been the target of the research.The essay started with the introduction of the types and transaction range of CMB's bonds. Then the article defines the core risk of bonds transaction and compares the risk with the traditional risk in multiple levels. The comparison clearly shows how the trade-risk differs from credit risk, liquidity risk and interest rate risk. The author analyzed the significance of the research of bonds investment evaluation based on VAR by research on background of transaction risk measurement based on VAR, on VAR model's principle and mathematical meaning, on application development in China and improvement on application in foreign countries, and current situation of CMB.Key Words:Thesis; Abstract; Chinese key words; English目次浙江大学研究生学位论文独创性声明 (I)学位论文版权使用授权书 (II)致谢 (III)摘要 (IV)Abstract (V)1 引言 (1)1.1选题背景与意义 (1)1.2 本文的研究安排 (1)1.3 本文的创新 (2)2 招商银行债券投资及风险计量概况 (3)2.1 招商银行债券投资概况 (3)2.1.1 招商银行债券投资概况 (3)2.1.2 招商银行债券投资品种概况 (6)2.1.3 债券投资关联产品概况 (6)2.2 招商银行风险计量概况 (7)2.2.1 招商银行风险计量概况 (8)2.2.2 债券投资交易风险识别 (8)2.3基于V AR的债券投资风险计量意义 (10)3 基于VAR风险计量的背景综述 (12)3.1 V AR模型的原理 (12)3.1.1 VAR的统计定义 (12)3.1.2 VAR的数学描述 (13)3.2 国内V AR模型的风险计量应用发展 (14)3.3 国外V AR模型的风险计量应用发展 (15)3.4 V AR模型的计量方法 (15)3.4.1 历史模拟法 (16)3.4.2 蒙特卡洛模拟法 (16)3.4.3 DELTA-正态分布法 (17)3.4.4 GARCH模型族参数计量法 (17)3.5 计量方法对比分析与选型 (18)3.6 基于V AR模型计量结果的验证方法 (19)4 基于VAR模型的招商银行债券交易风险计量的实证研究 (20)4.1 研究数据样本描述，获取 (20)4.2 基于V AR模型的实证分析 (21)4.2.1 置信度选取 (21)4.2.2 存续期选取 (21)4.2.3 描述性统计分析 (22)4.2.4 正态性检验 (22)4.2.5 平稳性检验 (23)4.2.6 自相关检验 (25)4.2.7 条件异方差检验 (26)4.3 基于GARCH模型的V AR计量研究 (27)4.3.1 模型建立 (28)4.3.2 最佳GARCH模型计量的筛选 (30)4.3.3 GARCH族模型参数估计 (31)4.3.4 债券交易日间VAR计量 (32)4.4 计量结果回测检验 (32)4.5 计量结果显示 (33)5 关于招商银行债券投资交易风险评价研究 (34)5.1 债券交易风险计量的管理目的 (34)5.2 债券交易风险计量的指标研究 (34)5.2.1 VAR总量指标 (35)5.2.2 VAR均值指标 (36)5.2.3 基于交易员的VAR指标 (37)5.2.4 交易风险的RAROC 指标 (38)5.2.5 基于交易员的RAROC指标 (41)5.3 基于中债相对指数的指标研究 (41)5.3.1 计算中债指数收益率 (42)5.3.2 基于中债相对指数的指标 (43)5.4 评价体系研究 (44)5.4.1 V AR总量评价 (44)5.4.2 V AR均值评价 (44)5.4.3 基于交易员的V AR评价 (45)5.4.4 基于RAROC的评价 (48)5.4.5 基于中债相对指数的交易评价 (49)5.4.6 综合评价体系 (49)6 结论与展望 (51)6.1结论 (51)6.2展望 (52)参考文献 (53)1 引言1.1选题背景与意义近年来商业银行利用理财产品渠道融资规模大幅增加，大量转移金融市场运营资金成本，利用各类理财产品募集或输出资金的业务发展迅速。
基于VaR的投资组合风险度量模型分析的开题报告
基于VaR的投资组合风险度量模型分析的开题报告一、选题背景投资组合风险度量是投资管理中的关键问题之一。
如何有效的度量投资组合风险，在保证资产安全的前提下获取最大的收益，是投资者和资产管理人员需要解决的难题。
虽然有很多风险管理模型，但是VaR模型是目前最被广泛应用的风险管理模型之一。
VaR模型的核心思想是利用历史数据分析资产价值的日常波动情况，从而对未来价值变动的概率进行估计。
因此，VaR模型不仅可以应用于单一资产的风险度量，而且也能够应用于投资组合的风险度量。
二、研究目的和意义本研究旨在通过基于VaR的投资组合风险度量模型的分析，探索对投资组合进行有效的风险度量方法，以实现优化资产配置，最大化资产收益，降低投资风险。
同时，本研究的方法也可以应用于任何类型的投资组合，包括股票、债券、货币市场、期货等，从而具有广泛的参考价值和推广意义。
三、研究内容和方法本研究主要分为以下几个部分：1. 理论概述：首先介绍VaR模型的概念和基本原理，以及VaR模型在投资组合中的应用。
2. 投资组合构建：选择一组投资标的，构建一个包含多种资产的投资组合。
3. 数据收集和处理：收集历史数据，对数据进行处理和整理。
4. VaR模型的建立：使用历史数据，估计资产价值的日常波动情况，建立投资组合的VaR模型。
5. 风险度量和结果分析：通过模型计算投资组合的VaR，并根据结果进行风险度量和风险分析。
本研究采用的方法主要是文献研究、理论分析和实证分析。
通过查阅相关文献，探讨VaR模型和投资组合构建的理论基础；利用历史数据分析投资组合的波动情况，建立VaR模型并进行实证分析。
四、预期成果通过本研究，预期可以获得以下成果：1. 构建出一个包含多种资产的投资组合，并完成历史数据的收集和整理。
2. 基于VaR模型建立投资组合风险度量模型，并进行实证分析。
3. 评估该方法的优点和不足之处，并提出改进建议。
4. 推广投资组合风险度量方法，提高投资者和资产管理人员的风险意识，实现更有效的资产配置和风险控制。
VaR模型及其在证券投资管理中的应用
的风险水平处于可控范围内，实现稳健的投资收益。
05
VaR模型在证券投资管理中的局限性
数据依赖性强
VaR模型的有效性高度依赖于历史数 据的准确性和完整性。如果历史数据 存在缺陷或不足，那么VaR模型的预 测结果可能会产生较大误差。
在某些情况下，历史数据可能无法反 映未来的市场变化，从而导致VaR模 型的预测结果失效。
VaR模型定义
VaR（Value at Risk）模型，即风险价值模型，是一种用于量化 和评估金融资产组合潜在损失风险的统计技术。
VaR模型旨在估计在给定置信水平下，某一金融资产或组合在未 来特定时间内的最大可能损失。
VaR模型原理
VaR模型的计算基于历史数据或模拟数据，通过对收 益率波动性的统计分析和建模，来预测未来潜在损 失。
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感谢聆听
VaR模型及其在证券投资管理 中的应用
汇报人:XX
20XX-01-27
目
CONTENCT
录
பைடு நூலகம்
• VaR模型概述 • VaR模型在证券投资管理中的应用 • VaR模型计算方法 • VaR模型在证券投资管理中的优势 • VaR模型在证券投资管理中的局限
性 • VaR模型在证券投资管理中的实践
案例
01
VaR模型概述
蒙特卡罗模拟法
优点
可以模拟大量情景，得到较为精确的VaR值，且可 以处理非线性、非正态分布情况。
缺点
计算量大，需要高性能计算机支持，且存在模型 风险。
适用性
适用于复杂资产组合和非线性风险因子的情况。
04
VaR模型在证券投资管理中的优势
量化风险，提高决策科学性
02
01
基于VAR模型的证券投资基金风险管理
要点二
详细描述
根据VAR模型计算出的风险值，设定各资产的风险限额和 止损点。当投资组合的风险超过设定的限额或触及止损点 时，采取相应的措施，如减仓或平仓，以降低风险暴露。 同时，定期回顾并更新风险控制策略，以确保其与投资目 标和风险承受能力相匹配。
06
基于VAR模型的证券投资基金 风险管理实证分析
风险度量流程
数据处理
对数据进行清洗、整理和标准化 ，消除异常值和缺失值对风险度 量的影响。
模型选择
根据投资组合的特点和市场环境 选择合适的VAR模型，如方差-协 方差模型、历史模拟模型或蒙特 卡洛模拟模型。
参数估计
根据选择的VAR模型，估计模型 参数，如置信水平、持有期等。
数据收集
收集投资组合的收益率数据，确 保数据的准确性和完整性。
风险计算
利用估计的参数计算投资组合在 不同置信水平下的潜在损失，得 出风险度量结果。
风险度量结果分析
风险敞口分析
01
分析投资组合在不同资产类别、行业和地区的配置比例，了解
潜在的风险敞口。
风险集中度分析
02
评估投资组合在特定资产或市场上的集中度，识别潜在的风险
集中区域。
风险敏感性分析
03
分析投资组合对市场风险因素的敏感性，如利率、汇率、商品
的资金流动性。
04
基于VAR模型的证券投资基金 风险度量
风险度量方法
方差-协方差法
通过计算组合收益率的方差和协方差来度量风险，反映投资组合 的整体波动情况。
历史模拟法
基于历史数据模拟组合收益率的变化，通过计算不同置信水平下的 潜在损失来度量风险。
蒙特卡洛模拟法
通过随机抽样模拟组合收益率的可能变化，计算不同置信水平下的 潜在损失，考虑更广泛的市场风险因素。
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浅谈基于VaR模型的证券投资组合风险分析
提要VaR方法是分析证券投资风险的常用方法，本文介绍VaR模型的一种分析及计算方法，即蒙特卡洛模拟法。
通过介绍如何利用VaR模型理论分析我国证券市场中存在的投资风险，为我国投资者进行投资提供参考。
关键词：VaR；蒙特卡洛模拟法；投资组合；风险
一、VaR模型产生的背景
VaR（Value at Risk）模型是国际上近几年发展起来的一种卓有成效的风险量化技术，中文通常译为风险价值、在险价值等。
它的一种较为通俗的定义是：未来一定时间内，在给定的条件下，任何一种金融工具和品种的市场价格的潜在最大损失。
在这个定义中包含了两个基本因素：“未来一定时间”和“给定的条件”。
前者可以是一天、一周、一个月或一年等；后者是经济条件、市场条件、上市公司及所处行业、信誉条件等的概率条件。
概率条件是VaR中的一个基本条件，也是最普遍使用的条件，它的发布与天气预报的发布相类似。
VaR模型是JP摩根公司用来计量市场风险的产物，当时JP．Morgan公司的总裁韦瑟斯通要求下属每天下午在当天交易结束后的4点15分，交给他一份报告说明公司在未来24小时内总体潜在的损失是多大。
于是风险管理人员开发了一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险，并将这些风险体现为一个数值的VaR方法。
从VaR模型的起源不难看出，它最早是用来度量市场风险的，目前VaR 的分析方法正在逐步被引入金融风险管理的各个领域。
VaR模型的产生使人们的投资观念、经营观念以及管理观念都发生了巨大变化：在投资过程中，人们可以应用VaR对投资对象进行风险测量，使人们根据风险的大小以及自己承受风险的能力来决定投资的策略，从而减少人们投资的盲目性。
在经营过程中，人们可以对各种潜在的变化进行监控，以防止和避免由于某些因素的恶化而造成重大损失。
在管理过程中，VaR模型不仅仅只是对机构内部管理有着巨大的作用，诸如投资策略的制定、交易员评价和管理以及资金合理配置等各方面；同时，对于市场管理者也是非常有用的工具。
市场管理者的一个中心任务就是防止由于市场风险的过度积累并集中释放而造成对整个市场乃至经济体系的消极影响。
对于市场风险积累程度的量化揭示正是VaR模型的主要任务，这种新的科学的VaR技术以及VaR模型基础上的风险管理模型对我国金融机构改善业务将有所帮助，使投资大众的投资行为更趋理性，也使监管机构多了一种监测市场的有效工具。
二、VAR模型的原理
VaR模型是以JP摩根银行为代表的大型金融机构开发的基于风险价值原理
的风险管理模型，它是一种组合潜在损失的总结性的统计测度方法，这种方法通过计算已知投资或投资组合经过某一时间间隔具有一定置信度的最大可能损失来评估投资风险。
计算VaR值需要考虑置信区间的大小或置信度、持有期的长短、未来资产组合价值的分布特征三个因素。
一般来说，置信度反映了金融资产管理者对风险的厌恶程度，可以根据投资者对风险的不同偏好程度和承受能力来确定；持有期的长短可以根据投资者的不同特点加以选择；未来资产缉合价值的分布特征是最关键和最难确定的因素。
三、VAR值的计算方法
VAR值的计算方法有很多，通常有历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、参数法、简单移动平均法、指数移动平均法等。
本文主要分析蒙特卡洛模拟法在我国证券投资风险评估中的应用。
蒙特卡洛模拟是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的方法。
具体的，当系统中各个单元的可靠性特征量已知，但系统的可靠性过于复杂，难以建立可靠性预计的精确数学模型或模型太复杂而不便应用时，可用随机模拟法近似计算出系统可靠性的预计值；随
着模拟次数的增多，其预计精度也逐渐增高。
我们以下面两只股票为例说明VaR方法的应用：建设银行（601939）、中青旅（600138）。
选定的数据为2009年1月5日至2010年11月4日每个交易日收盘价（共439个数据），选定的置信度为99%，假设两只股票的初始投资均为100万元。
利用蒙特卡洛模拟法计算VaR值，首先要判断股票价格的平稳性，然后模拟第二天股票价格，即通过考察期末价格加上一个随机数来模拟第二天股票价格，当模拟次数相当多时，模拟价格就会逼近“真实”价格（我们选择模拟10，000次）。
具体操作。