基于VaR方法的证券投资基金风险管理实证分析
基于VaR-GARCH模型的开放式基金风险实证分析
基于VaR-GARCH模型的开放式基金风险实证分析投资风格不同的开放式基金，其风险程度不同，而高收益对应高风险。
本文选取三只不同投资风格的开放式基金，基于广义自回归条件异方差GARCH模型，使用标准t(d)分布拟合方法分别计算各个基金的VaR值，结果表明三只样本基金的收益率序列都具有典型的金融数据统计特征，其中股票型基金风险最大，债券型风险最小，混合型风险居中，说明此模型具有一定的实际意义。
关键词：VaR GARCH模型开放式基金研究背景证券投资基金具有集合投资、利益共享、分散共担、专家管理、流动性强、安全性高等特点，自诞生以来就备受投资者的青睐，对社会经济的发展起到了重要作用。
与国外发达国家证券投资基金相比，我国证券投资基金发展时间较短，在风险管理上还存在诸多不规范、不合理之处，蕴藏着较大的风险。
VaR（Value at Risk）的含义是处于风险中的价值，是指在市场的正常波动下，在给定的置信水平下，某一金融资产或者证券投资组合在未来的特定的一段时间内的最大的可能损失。
由于VaR模型是按照随机变量的特征，通过随机变量的概率分布来刻画风险概念，并且把全部资产组合风险概括为一个以货币计量单位来表示的简单数字，具有综合性和概括性的优点，目前在金融界得到了广泛的运用，比如在基金风险管理中VaR就起到了很大作用。
VaR是描述一定目标时段下资产（或资产组合）的损益分布的分位点。
如果我们选择置信水平为p，则VaR是对应损益分布的上p分位点。
从统计角度上讲，VaR的定义如下：（1）其中，△p代表资产（或资产组合）在持有其△t内的损失，VaR（α）表示置信水平α下的VaR值。
例如，在95%的置信水平下，VaR（95%）对应于损益分布上的累计概率不超过5%的那一点。
在计算VaR时，常假设收益率服从某一特定分布，而最常见的是正态分布，然后根据这一分布的统计特征，如期望、方差，再进一步计算VaR，这种方法比较大的缺陷是，其暗含假设现在的收益变化与过去的收益变化一样等等。
基于VAR方法的我国股市风险管理实证研究
【 关
键
词 】风 险价值 ；Ｖ Ｒ；Ｇ Ｒ Ｈ模 型 Ａ ＡＣ
【 中图分类号 】Ｆ３．１ 【 ８０９ 文献标识码】Ａ 【 文章编号 】１０ ４４ ２ １）０ — ０３ ０ ０９— １８（００ ５ ０６ — ４
伴随着我 国金融机 构 自身业 务 的不 断发展 和创 新 ，我 国 金 融 市场 正 逐 步走 向成 熟 。根 据 中金 所
３ 、运用 Ｇ Ｒ Ｈ模型计算 Ｖ Ｒ的具体计算过程 ＡＣ Ａ 所观察数据是 日收益 率、周 收益率或者月收益率 等。 与 步骤 二是确定观察期 。观 察期是对 给定持 有期 限收益 波 第一步 ，根据所 选定 的置信水平 运用 核密度 法 动性和关联性 考察 的整 体时 间长度 ，是整个 数据选 取 的时 间范围 ，如在 未来 ６个 月或者 １年 的观 察期 内考察 回报率 的波动性 。三 是选择置 信水平 。置信 水平过低 ，会 导致损 失超过 Ｖ Ｒ值 的极端事件发生 Ａ 估计 。 第二步 ，估计 我 国沪深 ３０综合 指数 收益率 的 ０ 条件方差 。先假设收益率序ＹＩ 从正态分 布 ，接 ． ，Ｅ Ｊ ｌ
率和估计分布 临界值的过程和步骤 ，在 此基础 上，使 用 Ｇ Ｒ Ｈ模 型拟合 沪深 ３０综指 收益率 Ａ Ｃ ０
序 列 的 波动 率 ，并 用 以预 测 日 Ｖ Ｒ，估 计 结 果 显 示 我 国股 市 的 日 Ｖ Ｒ 值 仍 相 对 较 高 ， 与发 达 Ａ Ａ
国家金 融市场 的发展 水平仍然有很 大差距 ，监 管部 门应 该具备 风险 管理 意识 ，提 高风 险管理 能
布。股指期货 的正式 推 出为我 国对 冲市 场风 险 ，实 行套期保值 提供 了一个 良好 的途 径 ，进一 步完善 了
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。
VAR风险管理方法在我国证券市场的运用
VAR风险管理方法在我国证券市场的应用——基于基金、社保重仓股上个世纪90年代中期以来，国际金融界经受了很多重大的金融灾难。
从大范围的欧洲货币危机、墨西哥金融危机、亚洲金融危机、到美国加州奥兰治（Orange）县政府、日本大和银行、巴林（Barings）银行和长期资本基金（Long-Term Capital Management）的倒闭，金融机构不断经受着各种风险带来的考验。
监管当局也频频出台新的政策，特别是巴塞尔银行监管委员会于2002年推出的《巴赛尔新资本协议》，更是对金融机构的风险管理提出了严格的要求。
在国际金融领域频繁发生金融危机的同时，我国金融市场和金融活动中也出现了不少的金融问题和金融危机事件。
近年来商业银行的不良贷款居高不下，呆帐准备十分匮乏，1998年海南发展银行被中国人民银行宣布关闭；2003年以来，面对股市的大幅波动，大量中小证券公司由于对委托理财业务中的风险未加防范而导致亏损甚至破产，就连全国性的大券商——南方证券在2004年也未能逃脱被行政接管的命运，这些都对我国金融界在加入WTO 以后如何面对国际化的金融业竞争产生了巨大的压力。
2008年美国爆发了大规模的次贷危机，美国的次贷危机迅速蔓延到了全世界。
在这次次贷危机期间，我国的金融市场尤其是股市受到了巨大冲击，我国股指从2007年10月份的接近6000点一路跌落到1000多点。
许多投资者在这次大跌中损失惨重。
由此看来，证券市场的风险管理也变的越来越重要。
本文将用VAR风险管理方法来分析我国证券市场的风险管理。
根据有效市场假说，未来市场是无法预料的，由于股票未来的价格很难预测，因此投资于股票市场存在着很大风险。
本文选取我国股市的沪深300指数的日收益率的波动来衡量我国股票市场的风险状况。
我们知道我国股票市场有着较为明显的版块效应。
用VAR方法来对版块股票的风险情况进行研究。
本文选取了沪深300.指数，基金重仓股指数和社保重仓股指2010年的日收盘价指数，样本范围从2009年1月5日-2010年12月24日。
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
Ｖ ：ＶＲ＋ａｙ２ＶＲ＊ａｚ ］ （ ￣ ［ａｌＶＲ＋ ａｌ Ｒ ｐ Ｖ ＊ １ ）
计 算出建设 银行 （０ ９ ９ 与 中青 旅 ６ １ ３）
中青 旅 股 票 价 （０ １ ８ 组合 Ｖ Ｒ 为 ４３ ６０ ３ ） ａ ．４万 元 。 由于 建 设 银 行 的股 票 价 格 序 列 的 一 阶 差 差 分序 列 是 平 稳 的 。 因此 ， 其 中 ， １ 式 中 的 Ｐ为两 只 股 票 的 相 （） 分 中 Ｄ 一 ２ ． ７ ８ 小 于 显 著 性 水 平 格 服 从 随 机游 走 。 即 Ｐ＝ ｌ ８。 Ｆ １ ７３ ， ４ ｔＰ ｌ ｔ ＿ ＋ １％的 临 界 值 一 ． ０ ４ ， 因此 可 知 该 其 ０ ２５ ２ ０ ７
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
三 、Ａ 的 计 算方 法 Ｖ Ｒ值
险的常用方法 ， 本文介绍 Ｖ Ｒ ａ 模型 的一种 经 营 观 念 以及 管 理 观 念 都 发 生 了 巨大 变 是 最关 键 和 最 难 确 定 的 因素 。
为 ５３ ， ．４ 中青 旅最后
者进４－ 资提供参考。 ５ ＆
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
一
投 资 的 策 略 ，从 而 减 少 人 们 投 资 的 盲 目 单移动平均法、 指数移动平均法等 。本文 性 在 经 营 过程 中， 们 可 以对 各 种 潜 在 主要分析蒙特卡 洛模拟法在我 国证券投 人 的 变化 进 行 监控 ， 以防 止 和避 免 由于 某 些 资 风 险评 估 中 的应 用 。 因 素 的恶 化 而造 成 重 大损 失 。 管 理过 程 在
基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析
基于VaR-GARCH模型对我国基金市场风险的实证分析作者：孟根其木格来源：《北方经济》2012年第11期一、引言（一）研究背景证券投资基金有着规模经济下的专家理财和组合投资的分散风险，发挥机构投资者对上市公司的监督和制约作用，有利于证券市场的健康发展。
但证券投资基金仍要面对各种风险。
我国基金管理公司需要重视和加强风险管理，特别是要建立起自己的风险管理系统。
VaR是当今国际上新近发展起来的一种风险度量模型，已成为经济与金融系统中刻画风险的重要指标，该方法具有更大的适应性和科学性。
（二）文献综述1. VaR模型研究综述（1）VaR的含义VaR的定义为：在市场正常的条件下，在给定的置信度下，特定时期内某一资产组合可能遭受的最大潜在损失值。
Prob(ΔP＞VaR)=1-C(1)其中，ΔP为资产组合在Δt内的损失，VaR为在置信水平c下处于风险中的价值。
（2）VaR的度量方法——参数法参数法假设证券组合的未来收益率服从一定的分布，计算过程需要估计分布函数中各参数的值，最后据此计算VaR值。
2. ARCH模型和GARCH模型研究综述Engle(1982)在研究英国通货膨胀率时提出了ARCH模型。
ARCH模型是，若一个平稳随机变量xt可以表示为AR(p)形式，其随机误差项的方差可用误差项平方的q阶分布滞后模型描述。
(2)则称υt服从q阶的ARCH过程，记作υt～ARCH(q)。
其中第一个方程称作均值方程，第二个称作ARCH方程。
为保证σ2t是一个平稳过程，有约束0≤（α1+α2+…+αq）＜1。
ARCH(q)模型是关于σ2t的分布滞后模型。
为避免υ2t的滞后项过多，可采用加入σ2t的滞后项的方法，于是由Bollerslev(1986)将残差的方差滞后项引入ARCH模型的方差模型中，得到了广义自回归条件异方差模型GARCH(p,q)，即σ2t=α0+λσ2t-1+…+λpσ2t-p +α1υ2t-1+…αqυ2t-q（3）约束条件为：α0＞0，αi≥0，i=1,2…q；λj≥0，j=1,2…p；大量研究表明，GARCH类模型很好地刻画了金融时间序列数据的波动性和相关性。
VaR在风险管理中的应用及实证分析
VaR在风险管理中的应用及实证分析摘摘摘摘要要要要在过去的二十年里,风险管理作为一个独立领域出现在世界舞台上。
它的出现迅速引起了金融领域的学者和工作者的关注,对它的研究也如雨后春笋般开展起来。
风险度量作为风险管理的关键环节,不断受到人们的注意;对其度量方法的研究也不断地创新。
VaR(Value-at-Risk)作为度量风险的有效方法,在实际工作中受到重视。
VaR 即风险价值,是当代风险管理的理论基础,本文将基于 VaR 方法分析其在风险管理中的应用,并将对上海股票市场上进行实证分析。
首先,我们将通过分析 2008 年金融危机产生的原因及造成的后果,提出进行风险管理的重要性。
其次,简述风险及风险管理,并进一步说明风险度量的意义。
然后,将系统性的论述 VaR 方法及其在金融领域的应用,包括其适用条件、分布假设和模型建立等等。
最后,将使用 EGARCH(1,1)-GED 模型计算上证综合指数收益率的 VaR 值并分析上海股市的风险状况。
本文通过以上分析,将说明 VaR 方法在我国风险度量方面的有效性。
提出在使用 VaR 方法时,应该分析所要研究数据的特征,进而选择合适的模型。
文章最后将对我国风险管理和 VaR 方法使用提出相应建议。
关关关关键键键键词词词词: : : : 金融危机风险管理 VaR GARCH 模型 GED 分布指数收益率IAbstractIn the past two decades, the risk management as an independent field appearedon the world stage. It quickly caught the attention of the scholars and professionals inthe field of finance. The studying of it also has sprung up. Risk measurement as thekey part of risk management constantly gets the attention of the people. Also thestudying of the measurement method is constantly innovated. In the practical work,VaR Value at Risk is used as an effective method to measure riskThe VaR is the theoretical basis of contemporary risk management. Based on VaR method, this paper will analyze its application in the risk management, and carryon the empirical analysis on the Shanghai stock marketFirstly, through analyzing the causes of the financial crisis in 2008 and theconsequences of it we will put forward the importance of risk management. Secondly,risk and risk management will be briefly discussed, and further, the significance ofrisk measurement will be illustrated. Then, we will systematically discuss the VaRmethod and its application in the financial sector, including the applicable conditions,distribution hypothesis and model establishment, etc. Finally, we will use the modelof EGARCH 1, 1 - GED to calculate the value of VaR on the benchmark Shanghaicomposite index and analyze the risk status of the Shanghai stock marketThrough the above analysis, this paper will illustrate the effectiveness of VaRmethod in the aspect of risk measurement in China. In the using the VaR method, wewill study the characteristics of the data, and then choose the right model. Finally forrisk management in our country and the using of VaR method we will put forward thecorresponding suggestionsKey words: Financial CrisisRiskManagementVaRGARCH ModelGED DistributionReturn Series of IndexesII目目目目录录录录摘摘要要 I摘摘要要Abstract.II目目目目录录录录 III1 前前前前言言言言 11.1 研研研研究究究究背背背背景景景景及及及及意意意意义义义义 11.2 国国内内外外研研究究现现状状 1国国内内外外研研究究现现状状1.3 本本本本文文文文研研研研究究究究内内内内容容容容. 22222 2222000000007777----2222000000008888金金金金融融融融危危危危机机机机综综综综述述述述. 32.1 2007-2008金金金金融融融融危危危危机机机机回回回回顾顾顾顾. 32.2 2007-2008金金金金融融融融危危危危机机机机造造造造成成成成的的的的影影影影响响响响. 42.3 2007-2008金金融融危危机机成成因因. 5金金融融危危机机成成因因2.4 经经经经验验验验与与与与启启启启示示示示73 风风风风险险险险管管管管理理理理概概概概述述述述83.1 风风风风险险险险的的的的定定定定义义义义83.2 风风风风险险险险的的的的种种种种类类类类93.3 风风险险管管理理..11风风险险管管理理[]3.4 风风风风险险险险管管管管理理理理过过过过程程程程. 153.5 风风风风险险险险管管管管理理理理的的的的伦伦伦伦理理理理道道道道德德德德基基基基础础础础 164 VaR 综综述述. 18综综述述4.1 VaR的的的的起起起起源源源源 184.2 VaR 定定义义 18定定义义4.3 VaR的的的的参参参参数数数数选选选选择择择择.184.4 VaR的的的的数数数数学学学学表表表表达达达达.194.5 一一般般分分布布下下 VaR的的计计算算 19一一般般分分布布下下的的计计算算4.6 正正正正态态态态分分分分布布布布下下下下 VaR 的的的的计计计计算算算算 204.7 VaR的的计计算算方方法法. 20的的计计算算方方法法4.8 VaR模模模模型型型型的的的的事事事事后后后后检检检检验验验验255 GARCH模模模模型型型型及及及及其其其其应应应应用用用用28III5.1 厚厚厚厚尾尾尾尾分分分分布布布布. 285.2 ARCH模模模模型型型型 325.3 GARCH模模模模型型型型325.4 GARCH模模型型的的扩扩展展33模模型型的的扩扩展展5.5 GARCH模模模模型型型型的的的的参参参参数数数数估估估估计计计计 356 实实实实证证证证分分分分析析析析: : : : 上上上上证证证证综综综综合合合合指指指指数数数数的的的的风风风风险险险险度度度度量量量量. 376.1 数数数数据据据据选选选选取取取取. 376.2 数数数数据据据据检检检检验验验验. 376.3 模模型型选选择择. 40模模型型选选择择6.4 上上上上证证证证综综综综合合合合指指指指数数数数收收收收益益益益率率率率 VaR的的的的计计计计算算算算416.5 后后后后验验验验测测测测试试试试. 426.6 上上上上海海海海股股股股市市市市风风风风险险险险波波波波动动动动分分分分析析析析. 436.7 结结结结论论论论与与与与建建建建议议议议 447 综综述述. 45综综述述参参参参考考考考文文文文献献献献. 46致致致致谢谢谢谢 (48)IV VaR 在风险管理中的应用及实证分析1 前前前前言言言言1.1 研研研研究究究究背背背背景景景景及及及及意意意意义义义义自上世纪 90 年代以来,金融危机在世界范围内不断涌现。
基于VaR模型的证券投资基金风险管理研究
基于VaR模型的证券投资基金风险管理研究作者：袁娅来源：《大经贸》 2020年第4期袁娅华东交通大学随着经济全球化的进程，投资者所面临的经济、社会、政治环境日益复杂，其投资经营也面临着日益不确定的金融风险。
所谓财务风险，是指投资机构在融资和经营中发生亏损的风险。
市场风险、信用风险、经营风险和流动性风险是金融风险的主要表现形式，其中市场风险最为重要。
因此，如何有效地控制金融市场的风险，已经成为投资者、金融机构和金融监管机构应解决的问题。
同时，传统的风险度量方法，如delta、工期、比率、凸度、gamma等风险度量工具，大多是线性的，不适用于非线性金融衍生品，无法测量各种金融产品投资组合的风险。
将VaR模型应用于证券投资基金的风险度量和风险管理上,层层展开论述,对市场经济条件下证券投资基金的风险识别、风险测度以及风险管理进行了系统研究。
运用实证研究的方法对基金的部分投资组合进行风险测量及分析,并对结果进行分析和探讨。
在证券投资基金风险测度和风险管理的基本框架下进行微观机制的研究,并以VaR模型应用于其中为重点进行分析。
(1)首先用传统的参数法计算的VaR值，然后利用几种不同的ARCH模型分析股票波动收益的条件异方差，预测每天的VaR值。
将计算结果与实际损失进行比较，发现基于EGABCH（1，1）-N和EGARCH（1，1）-GED模型计算的VaR值可以预测恒天财富的风险。
也就是说，EGARCH模型可以更准确地衡量恒天财富的风险。
（2）以私募基金为样本，在均值方差模型、VaR模型和Sharpe比率的基础上，对我国私募基金风险进行了测度，得知本文选用的CAViaR模型估计得到的VaR值在各方面的检验下均不亚于传统的估计方法，表明了CAViaR模型更加准确地反映了私募基金的风险情况，体现了CAViaR模型测量的精确性，能够在金融领域风险测量中进行推广运用。
在资产管理研究方面，许多国际专家和科学家取得了突出的成果。
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。
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。
VaR风险管理方法在证券市场上的实证研究的开题报告
VaR风险管理方法在证券市场上的实证研究的开题报告课题背景：随着全球经济快速发展，金融市场的波动性和复杂性越来越高，金融风险日益成为投资者和金融机构必须面对和解决的问题。
因此，寻找一种适合风险管理、组合配置和决策制定的方法成为了当前研究的重要方向。
VaR（Value at Risk）是一种常用的风险管理方法，已经广泛应用于证券市场，但其实际效果仍有待进一步探究。
研究目的：通过实证研究，探究VaR风险管理方法在证券市场上的实际效果，并对其进行分析和评价，为投资决策提供理论支持。
研究内容：1. 概述VaR风险管理方法的理论基础及其在证券市场上的应用2. 介绍VaR计算方法以及引入VaR的投资组合管理方法和风险控制方法3. 选取样本数据，对VaR模型进行实证研究，比较不同模型的优缺点4. 探究VaR风险管理方法在证券市场上的应用效果，并进行分析和评价5. 结合实例分析VaR方法在证券市场中的风险应用，为投资决策提供参考依据研究结论：1. VaR方法在证券市场上可以起到有效的风险控制作用2. 在应用VaR方法时，需要根据不同的市场情况进行适当调整3. 在实践中，VaR方法也存在一些局限性，需要慎重使用4. 随着证券市场的发展，VaR方法还有待进一步完善和改进，以更好地服务于投资和风险管理。
论文创新点：1. 综合分析VaR风险管理方法在证券市场上的实际效果，对其优缺点作出评价2. 对不同的市场情况，提出了适当的VaR方法应用建议3. 通过实例分析，探索VaR风险管理方法在证券市场中的具体应用4. 设计一套完整的VaR风险管理方法，在风险控制和组合配置上达到更好的效果。
研究实用价值：该研究可为证券市场的投资者、管理机构和监管部门提供一定的参考意见，也可为学术界提供相关研究方向和思路，同时对交易员对于整个股市行情的风险把握和对其持仓量的管理有很好的指导和约束作用。
对VaR方法在证券基金的研究论文
对VaR方法在证券基金的研究论文对VaR方法在证券基金的研究论文一、对正态性假设的检验VaR(Value-at-Risk:风险价值)是指在一定的置信度下,在一定的持有期内的最大可能损失。
VaR有相对和绝对之分,绝对VaR是指相对于当前头寸的最大可能损失,相对VaR是指相对于未来收益期望值的最大可能损失,不难发现,在未来收益零均值的假设条件下,绝对VaR与相对VaR是相等的。
计算VaR值的方法有方差—协方差方法、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法,其中方差—协方差方法以其简洁性、准确性而更多地被采用,J.P.Morgan集团推出的名为RiskMetrics的方法和数据为运用方差—协方差方法计算VaR提供了极大的便利,但是这种方法通常假设几何收益率服从独立异方差的正态分布,即:rt=㏑Pt-㏑Pt-1~N(0,σt2)(1)其中rt为几何收益率,即对数价格变化,它与算术收益率Rt=(Pt-Pt-1)/Pt-1的关系为rt=㏑(Pt/Pt-1)=㏑(Rt+1),用T aylor级数展开,取一阶近似,可得rt≈Rt,但几何收益率具有比算术收益率更好的性质,所以此处常用几何收益率表示;Pt为t期价格,随着时间改变而波动;0表示的是收益率的零均值假设,显然此时绝对VaR等于相对VaR;σt为收益率的标准差,这里考虑了标准差的时变性。
这个公式反映的就是收益率的正态性假设。
在对很多金融工具的收益情况进行分析时,发现这种正态性假设存在偏误,因为大多数金融资产收益的实际分布相对于正态分布而言具有厚尾的特征,这里就将对中国私募证券基金收益率进行正态性检验。
此处正态性检验中价格的波动使用的是融智·中国对冲基金指数的变动,并据此计算收益率,采用2007年1月至2012年6月的月度统计数据,共66个收益率数据,其时变标准差采用周期为12个月的收益率进行估算,即:σt=,(2)也就是用过去12个月的数据估计未来一期的标准差,从而可以消除月份、季节等变化的影响,这样可以计算出2008年1月至2012年6月共54个月的标准差数值。
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。
基于VaR-GARCH模型的开放式基金风险实证分析
最 小 ，混合 型 风 险居 中 ，说 明此 模 型具 有 一定的 实际意义。 关 键词 ：ｖ Ｒ Ｇ ＲＣ 模 型 ａ Ａ Ｈ
次 大 的波 动 后伴 随着较 大幅 度 的波 动 ；
一
享、 分散共担 、 专家管理 、 流动性强 、 安全 性高等特点 ，自诞 生以来就备受投资者的 青睐 ， 对社会经济 的发展起到 了重要作 用。
与国外发达 国家证券投 资基金 相比 ，我国 证券投资基金发展 时间较短 ，在风 险管理
２ ． 口 ６ 口２ １ 田 ８ 口Ｄ０ Ｄ １ 自 口 Ｊ ３ 口口６ 口 ＯＳ １ 咀 ７ 口叩 ： ３ Ｂ ４ ４ 口０５ 口 ０ Ｂ ４Ｂ ‘ ４５ 口０１ ７７ Ｄ ５ 口０２ 口 口１ ’ ５ ｎ００ ６ ９ 日 ２Ｂ ：
５ 口０ ４ 口Ｄ ９ ９皓 目 ｎ叩 ３ ３ １
其中 ， Ｐ △ 代表资产 （ 或资产组合 ） 在
持有其△ ｔ 内的损失 ，Ｖ Ｒ（ ） ａ 表示 置信 水平 下的 Ｖ Ｒ值 。例如 ，在 ９ ％ 的置信 ａ ５ 水平 下 ， ａ ９ ％ ） Ｖ Ｒ（ ５ 对应于 损益 分布 上的 累计概率 不超过 ５ 的那一点 。 ％
１ Ｕ 口 Ｉ Ｕ９ ＿ｕ归 日 １ＵＵ 目ｂ Ｊ ５ ２
就越精确 ，而且 时间越长也 越能看 出一个
基金的价值 ，所 以本 文选取 的样本都是发 布的上 Ｐ 分位点 。 从统计 角度上讲 ， ａ Ｖ Ｒ的
定义如下 ：
行时间在２ ０ 年 以前 的。 ０４ 数据样本选取 了
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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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
金融市场风险管理新方法-VaR的计算与实证分析
摘要金融市场风险管理新方法—VaR的计算与实证分析学科：应用数学答辩日期：作者：林美艳作者签名：导师：赵凤群（副教授）导师签名：导师：薛宏刚（讲师）导师签名：摘要本文研究了金融市场风险价值（Value at Risk，简称VaR）的计算并结合中国证券市场进行了实证分析。
首先介绍了一些静态、无条件分布下的VaR计算方法，在此基础上，利用ARCH及其模型对方差的时变性进行了细致分析。
考虑到中国证券市场收益率序列分布的非正态性，本文使用了既能描述方差时变性又能反GARCH−模型计算市场指数的VaR值，实证映收益率分布的尖峰、厚尾特征的t结果表明该模型是有效的。
全文共分为七章。
第一章回顾了金融风险管理的发展历史，特别对风险价值的发展历史与现状作了详尽的综述，同时给出了本文实证分析所用数据，介绍了一些常用的统计分析软件，提出了本文所要研究的问题。
第二章介绍了风险价值的概念与计算原理，以及目前常用的几种计算方法，比较其优缺点，指出了不同方法各自的适用范围。
第三章研究了风险价值模型的准确性检验，给出了三种检验方法。
应用巴塞尔委员会的检验方法，得到了所给样本数据的分区结果。
第四章对我国股票市场收益率序列进行了正态性检验，结果表明我国股票市场收益率不服从正态分布，具有明显的尖峰、厚尾特征，然后解释了出现尖峰、厚尾的原因。
检验了均值、方差的时变性，结果表明均值序列的时变性不明显，但方差西安理工大学硕士学位论文序列的时变性非常明显。
同时检验了收益率序列的随机性，检验结果说明沪深股票市场基本达到弱式有效。
第五章研究了收益率的波动性。
应用相关性分析，得出了收益率序列之间不存在明显的序列相关性，而收益率平方序列存在显著的相关性，即方差序列存在相关性，因此我们使用GARCH 模型建模来估计条件方差，计算出了模型中的相应参数。
第六章使用不同方法计算了上证综合指数和深圳成份指数在不同置信水平下的VaR 值，并与实际损益作了比较。
我国证券投资基金的风险管理——应用极值理论计算VaR的开题报告
我国证券投资基金的风险管理——应用极值理论计算VaR的开题报告一、选题的背景和意义：随着我国资本市场的不断发展和证券投资基金行业的逐步壮大，风险管理越来越受到投资者和监管机构的关注。
作为一种重要的风险管理工具，VaR（Value at Risk）已经被广泛应用于全球资本市场，成为金融机构和投资者进行风险控制和决策制定的重要指标。
VaR是指在一定的置信水平下，资产或投资组合在未来一段时间内可能出现的最大损失。
因此，VaR既能够帮助投资者和管理人员评估风险水平，也能够帮助监管部门评估基金公司风险水平是否符合相关法规和监管要求。
然而，由于我国证券投资基金面临的市场环境和风险管理体系与西方国家存在差异，传统的VaR计算方法可能不足以应对其风险管理的需要。
因此，本文拟研究如何应用极值理论计算VaR，并探讨其在我国证券投资基金风险管理中的应用。
二、研究目标和内容：本研究的目标是建立基于极值理论的证券投资基金VaR计算模型，探讨其在我国证券投资基金风险管理中的应用。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 回顾和分析VaR的基本理论和方法，探讨VaR在证券投资基金风险管理中的应用。
2. 研究极值理论在VaR计算中的应用，分析其理论基础和实际应用方法，并与传统的VaR计算方法进行比较分析。
3. 建立基于极值理论的证券投资基金VaR计算模型，包括数据处理、模型选择、参数估计和模拟预测等环节。
4. 运用实际数据进行案例分析，验证基于极值理论的证券投资基金VaR计算模型的有效性，并与传统的VaR计算方法进行比较分析。
5. 探讨基于极值理论的证券投资基金VaR计算模型在我国证券投资基金风险管理中的应用前景和可行性，并提出相关建议和措施。
三、研究方法和思路：本研究采用文献研究法、理论分析法、实证研究法和比较研究法相结合的方法进行。
具体思路包括：1. 对VaR的基本理论和方法进行系统回顾和分析，了解其概念、特点、计算方法和应用领域等。
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。
VaR在中国证券投资风险管理中的应用的开题报告
VaR在中国证券投资风险管理中的应用的开题报告【开题报告】一、研究背景随着中国证券市场的不断发展，如何对投资风险实现有效的控制和管理是关键问题之一。
然而，在面对市场波动剧烈、信息不对称等风险因素时，投资者需要准确地做出判断，制定适当的风险管理策略。
在这种情况下，VaR（Value at Risk）作为一种常用的风险测量方法，吸引了越来越多的关注。
VaR是指在一定的时间范围内，以一定的置信水平下，某个资产组合的投资价值可能损失的最大金额。
它是一种基于统计方法的风险测量工具，能够较为准确地反映出资产的风险水平，对于投资风险管理具有重要意义。
然而，VaR也面临着一些挑战和问题，比如缺乏考虑各种复杂的行为模式和市场条件的分布假设、敏感性分析的不足等。
因此，如何适当地运用VaR进行风险管理，同时综合考虑各种不确定性因素，具有较高的理论和实践意义。
二、研究内容本研究旨在探讨VaR在中国证券投资风险管理中的应用，主要包括以下内容：1. VaR的基本原理和不足之处。
2. VaR在中国证券市场的应用现状和存在的问题，包括在不同市场状况下的VaR 结果的差异、VaR测量误差的来源、敏感性分析的不足等。
3. 提出对VaR应用的改进和完善方案，包括基于波动性预测的VaR模型、应用蒙特卡罗方法进行VaR敏感性分析等。
4. 对VaR在中国证券投资风险管理中的应用进行实证研究，包括使用VaR进行不同风险管理策略下的投资组合优选、利用VaR进行投资组合风险控制等。
三、研究方法和手段本研究采用文献综述和实证研究相结合的方法，具体包括以下步骤：1. 对已有的相关文献和研究进行系统性的梳理和总结，分析其优缺点，为本研究提供理论基础和实证数据。
2. 基于文献综述和研究成果，提出基于波动性预测的VaR模型、应用蒙特卡罗方法进行VaR敏感性分析等改进和完善方案。
3. 对VaR在中国证券投资风险管理中的应用进行实证研究，收集相关数据，比较不同风险管理策略下的VaR结果和投资组合表现，探讨VaR在投资风险管理中的优越性和局限性。
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ri，t= ln
pi，t pi，t- 1
其中，ri，t 是第 i 支股票在 t 时刻的收益率，pi，t 是第 i 支股票
在 t 时刻的收盘价。
这里，把 9 支重仓投资股票作为一个投资组合，该组合的
【12】Kohut， G.F.and A. H. Segars. the presidents letter to shareholders: an examinationof corporate communication strategy，journal of business communication，Vol. 20. 1992.
VaR 各支股票对组合 VaR 的贡献率按照招商银行、兴业银行、 浦发银行、深发展 A、中国平安、苏宁电器、大秦铁路、唐钢股份、 神 火 股 份 的 顺 序 依 次 为 ：21.9453% ，14.8244% ，14.1594% ， 5.9237% ，11.4297% ，6.4393% ，10.0105% ，4.8858% ， 10.3820% 。 从上述实证数据看，无论单个 VaR 数值，还是对组合 VaR 的贡献率，股票招商银行对投资组合的 VaR 都有很大的影响， 它是股票投资组合的主要潜在风险来源；相反唐钢股份 从上述实证数据看，在投资组合的风险值 247366165 元 中，招商银行的 VaR 是 54285146.31 元，占股票投资组合的 VaR 的 21.9453% ，而其市场价值只占股票投资组合总价值的 18.7331% ，即占基金 18.7331% 的招商银行带来了 21.9453% 的风险，这说明招商银行是股票投资组合主要的潜在风险源，作 为投资的管理者，必须重点关注这只股票的基本面情况和市场 走势；当然，这只股票的单独带来的风险与市场近期的行情和宏 观经济走势也有关联，但管理者仍然应当考虑对这只股票适当 减持；相反，占基金 11.1756% 的深发展 A 只带来了 5.9237% 的风险，管理者可以将这只股票作为增持的考虑对象。 四、实证结论 通过对基金国投瑞银核心中 9 只重仓股在 2007 年 10 月 8 日至 12 月 31 日的 VaR 值，边际 VaR 值以及成分 VaR 值的计 算，得出了该投资组合在 2007 年 10 月 8 日至 12 月 31 日主要 的潜在风险源是招商银行股票，当然从随后的市场实际情况来 看，由于观察时间区间较短的原因，所得结论并不一定代表的长 期的趋势。然而，这只股票的股价的可能性下跌会给基金带来较 大的打击，所以在持有这样的股票时，需要谨慎对待。 在实际投资中，基金公司会针对潜在的风险设计出不同股 票组合的备选方案，在操作中，风险管理部门也可以对组合进行 实时监控。组合日 VaR 值以及个股的成分日 VaR 值就是进行风 险监控的关键指标。风险管理部门对券商内部各个部门的投资 风险日 VaR 值进行监测，并与每天的实际损益进行对照。券商 可以在风险监控系统中设定预警线，如果 VaR 值超过一定的额 度，系统就会报警，风险管理部则有权要求相关部门给出合理解释，
CVaRi= (△VaRi)*Ww i= VaRβiw i 可得组合中各支股票的成分 VaR 组成的向量为: CVaRi=（54285146.31 36670444.95 35025637.28 146532 26.14 28273121.16 15928709.22 24762631.67 12085802.41 25681445.86） 组合中某一资产的成分 VaR 是指该资产的 VaR 在整个投 资组合 VaR 所占的比例。成分 VaR 一般应具备以下几个特征： 一是成分 VaR 之和应等于投资组合的 VaR (通过投资组合分散 风险后的 VaR)：二是若把某一资产从组合中去掉，则该成分 VaR 可以反映组合 VaR 的变化：三是若某一资产的成分 VaR 为 负数，则增加该资产的投资可以对冲投资组合的风险。 上述括弧内依次是招商银行、兴业银行、浦发银行、深发展 A、中国平安、苏宁电器、大秦铁路、唐钢股份、神火股份等各支股 票的成分 VaR 值，单位为元。 若按各支股票成分 VaR 值的由大到小排序，则九支股票的 排列顺序依次为：招商银行、兴业银行、浦发银行、中国平安、神 火股份、大秦铁路、苏宁电器、深发展 A、唐钢股份。 可以看出，在该投资组合中，招商银行的成分 VaR 最大，由 成分成分 VaR 的定义可知，如果从组合中剔除招商银行，投资 组合的风险值日 VaR 将减少 54285146.31 元。 根据 VaR 贡献率的计算公式： 成分为 i 的 VaR 贡献率＝ CVaR
【19】Porter， M， Competitive Strategy: Techniques For AnalyzingIndustries and Competitions 1980
【20】Miles， R . E， & Snow C. C， Organizational strategy，struc2ture and p rocess，1978
【13】Frazier， K. B.， R . W. Ingramand B. M. Tennyson. a methodology for the analysis of narrative accounting disclosures journal of accounting research，Vol. 22.1984.
按照上述排列顺序，由 Exce l 得出的，各支重仓股票收益序
列之间的协方差矩阵为:
二、样本介绍以及选取
本文选取的基金为国投瑞银核心企业股票型证券投资基
金，简称国投瑞银核心。由于各基金具体的投资组合是不公开 的，只在每一季度末公布所投资的十大重仓股票，所以本节的
研究样本只能选取基金在季度末的十大重仓组合为研究对象。
【14】Tennyson， B. M.， R . W. Ingramand M. T. Dugan. assessing the informationcontent of narrative disclosures in explaining bankruptcy，journal
ofbusiness finance&accounting，Vol. 17，1990
总投资额为 423101.56 万元。该投资组合中，按招商银行、兴业
银行、浦发银行、深发展 A、中国平安、苏宁电器、大秦铁路、唐钢
股份、神火股份的排列顺序，各支重仓股票的投资权重向量为：
w T= (0.187331 0.128301 0.125333 0.111756 0.100307
0.097167 0.096885 0.077166 0.075754)
不少的成就。值得一提的是实际操作中基金的风险很复杂，并
三、实证分析
且主要面临的是市场风险，然而我国学者的研究主要集中在对
本节所用数据处理软件 Exce l 2003。9 支重仓股票收益
基金起源和历史的描述、对基金投资组合一般性理论及基金运 率的计算采用几何收益率计算方法:
作概况的介绍上，对基金风险管理的系统性研究很少，这说明 我国对于基金的认识还处于发展阶段。
理论与实践
基于 VaR 方法的证券投资基金风险管理实证分析
刘毅佳
摘 要：近年来，我国证券投资基金发展迅猛，基金总规模和数量都快速增长，已经为成我国证券市场的重要组成部分。然而，由 于我国证券市场起步较晚，发展时间短暂，目前还不是一个成熟的市场。存在着投资品种混杂、投机氛围浓厚、市场风险 大等诸多问题。本文通过运用 VaR 模型对基金投资组合实例进行风险分析及管理，希望能尽一文之力推动 VaR 在我国 证券投资基金中的运用。
environmental disclosures of BHP from1983- 1997 ：a
test of legitimacy theory. Accounting，
Auditing&AccountabilityJournal. .2002
【18】陈传明，刘海建 企业战略变革：内涵与测 量方法论探析 科研管理 2006 (03)
通过上面的计算我们可以看出，投资组合的风险价值 VaR247366165 元要小于 225610510.9 元，构建投资组合可以 大大降低我们平时所面临的风险。
VaR
Σ 根据边际 VaR 的计算公式：△VaRi=αβiσp= *βi W
其中各支股票相对投资组合的 βi 系数组成的向量 β 可由 如下公式求出：
在 95% 的置信水平下，正态分布上分位数 α=1.65，由此可 以计算出投资组合的风险值日 VaR=247366165 元。这九只个 股的日 VaR 分别如下表：
从上表可以看出，在这九只股票的投资组合中，单个风险最 大的是招商银行 34937384.05 元，而风险最小的是神火股份 20694003.84 元。其中，这九只股票 VaR 简单加总的和为： 225610510.9 元。
关键词：证券投资基金 VaR 方法 风险管理
一、引言
日收益率。由于中信证券在这个阶段数据不全，只有 50 个收盘
我国对证券投资基金的研究，从 20 世纪 90 年代开始，盛 价数据，而其他股票都有 58 个收盘价数据，所以在数据处理中
行于 1997 年《暂行办法》颁布以后，时间虽然很短，但是取得了 将去除掉中信证券，只分析其他 9 支重仓股票。
【21】Madique，M， & Patch， P， Corporate strategy and technologicalpolicy，1982
（作者单位：东北财经大学经济与社 会发展研究院）
38
时代金融
理论与实践
Σ VaR=Wασp，σ2p=w T w ，
其中 W 为期初投资额，σp 为组合的标准差，w 为组合的投 资权重。
【15】MalcolmSmith. R ichard J.Taffler. The