金融风险测度
金融风险测度理论发展及评价论文
金融风险测度理论发展及评价论文金融风险测度理论发展及评价引言：金融风险是指在金融活动中可能产生的损失或不确定性，金融风险管理是金融市场发展过程中逐渐形成并重视的一个领域。
金融风险的测度理论的发展对于金融机构和投资者来说具有重要的实际意义。
本文将分三个部分对金融风险测度理论的发展进行综述，并对其进行评价。
一、金融风险测度理论的发展历程1.1 传统金融风险测度方法传统金融风险测度一般采用统计学方法，如方差、协方差等。
1966年，Markowitz提出了均值-方差模型，将收益和风险相结合，为金融风险的测度提供了一个重要的思路。
然而，传统方法忽视了金融市场中存在的非线性和偏态分布特性，同时对极端事件的测度也不准确，因此不足以适用于金融市场的实际情况。
1.2 风险价值理论1994年，风险价值理论（Value at Risk，VaR）的提出，使风险测度理论发生了重大的转变。
VaR用在给定的置信水平下，测度投资组合的最大损失金额，是一种通过概率统计方法度量风险的方法。
VaR的优势在于可以将风险测度转化为金融市场的收益分布，且能够解决传统方法不确定性和非线性的问题。
VaR的推广也促使了一系列的风险度量方法的出现，如条件风险价值（Conditional VaR），不对称风险价值（Semi-deviation），尾部风险价值（Tail Risk Value）等。
1.3 风险评估模型随着金融市场的不断发展，风险评估模型也在不断创新与完善。
如基于极值理论的风险测度模型（Extreme Value Theory，EVT）通过极值分布对极端事件进行建模，可以提供更准确的风险测度。
此外，还有基于时间序列模型的风险测度方法，如VAR-GARCH模型，通过考虑金融市场的波动率来测度风险。
二、金融风险测度理论的评价2.1 优点金融风险测度理论的发展为金融市场的参与者提供了一种量化风险的方法，使其能够更好地评估自己的投资组合风险。
VaR等方法的引入使金融机构可以更好地管理风险暴露，减少金融危机的发生概率。
我国系统性金融风险的测度与防范
我国系统性金融风险的测度与防范随着金融市场的不断发展和金融创新的不断推进，我国金融体系也面临着越来越大的系统性金融风险。
系统性金融风险是指金融体系中的一项或多项风险，在发生或恶化时，可能引发金融市场的系统性崩溃，对整个经济产生严重的负面影响，甚至导致系统性金融危机。
对我国系统性金融风险的测度与防范显得尤为重要。
一、系统性金融风险的测度系统性金融风险的测度是金融监管和政策制定的重要依据，主要包括以下几个方面的内容：1. 金融机构的系统性重要性测度。
通过评估金融机构在金融体系中的地位和影响程度，从资产规模、交易活动、关联度等多个角度来测度其系统性重要性，判断其在金融市场中的潜在风险。
2. 金融市场的流动性风险测度。
通过分析金融市场上各类资产的流动性情况，包括市场上的市场摩擦、流动性冲击、市场深度和广度等指标，评估金融市场的整体风险水平。
3. 金融市场的杠杆率测度。
通过测度金融市场上的杠杆率情况，包括杠杆资产和杠杆资产占比等指标，评估市场的杠杆率水平和潜在的系统性风险。
针对系统性金融风险的测度结果，要采取一系列有效的防范措施，以降低金融市场发生系统性危机的可能性，包括：1. 完善金融监管体系。
建立健全金融监管制度，加强市场准入和退出机制，严格监管金融机构的设立、运营和退出，防范金融市场的垄断和滥用市场权力。
2. 强化金融市场风险管理。
要制定并执行严格的风险管理规定，包括资本充足、流动性管理、市场风险控制等，引导金融机构规范经营，防范系统性风险。
3. 提高金融市场的透明度。
加强金融市场信息披露，完善市场监管，提高市场的透明度和公平性，防范市场操纵和内幕交易。
4. 健全风险监测和预警机制。
建立系统性风险的监测和预警体系，及时发现风险信号，采取相应的风险管理措施。
5. 健全金融危机处置机制。
提高金融危机的处置能力，建立健全的金融市场稳定维护机制，切实应对金融危机发生的可能性。
我国系统性金融风险的测度与防范工作任重而道远，需要政府、金融监管机构和金融机构等各方通力合作，共同降低金融市场的系统性风险水平，保障金融市场的稳定和健康发展。
金融风险管理第3章 金融风险测度工具与方法
（3-5） （3-6）
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1.统计学基础
常用的期望与方差线性变换规则包括：
E(a bX ) a bE(X )
（3-7）
D(a bX ) b2D( X )
（3-8）
E(X Y ) E(X ) E(Y )
（3-9）
D( X Y ) D( X ) D( X ) 2Cov( X ,Y )
（3-10）
Cov(X ,Y ) 为协方差，表示风险变量 X 与 Y 的相关程度。
Cov( X ,Y ) E{[ X E( X )][Y E(Y )]}
（3-11）
定义 XY为变量 X 与Y 的相关系数，有：
XY
Cov( X ,Y ) D( X ) D(Y )
（3-12）
易证 XY 1 ，且有 XY 越大，X 与 Y 相关程度越高。
第3章金融风险测度工具与方法
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本章目录
1
统计学基础
2
金融风险测度概述
3 风险价值VaR计算与应用
4
极值理论计算VaR
5
历史模拟法计算VaR
6
蒙特卡洛法计算VaR
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本章要点
❖ 1.金融风险与收益数据的主要分布形式与特征 ❖ 2.金融风险度量方法的发展与演变过程 ❖ 3.风险价值方法的原理及应用 ❖ 4.基于极值理论的风险价值计算原理及方法 ❖ 5.基于历史模拟法的风险价值计算原理及方法 ❖ 6.基于蒙特卡洛法的风险价值计算原理及方法
F(x) f (t)dt
（3-1)
其中，f (t)称为变量x的概率密度函数，简称概率密度。
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1.统计学基础 （10pages)
金融风险管理中的定量分析方法
金融风险管理中的定量分析方法金融行业涉及大量的投资和贷款等活动，存在着各种风险。
为了避免风险造成的损失和影响，金融机构需要采用有效的风险管理措施，并运用定量分析方法来评估和控制风险。
下面将介绍金融风险管理中常用的定量分析方法。
一、价值-at-风险（VaR）测度价值-at-风险（VaR）是金融风险管理中经常使用的一种量化方法，用于测量风险敞口的最大潜在损失。
VaR 将风险与收益之间的关系相结合，确定一个具有特定置信度的最大可能损失值。
VaR 的目标是确保风险承担者在特定置信水平下（通常为95%或99%）不会损失超过某个限度的财富，保护金融机构不会遭受巨大的损失。
VaR 的计算方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、参数化模型法等。
其中，历史模拟法是最常用的方法之一，它基于过去的市场数据来计算风险价值。
蒙特卡洛模拟法则是以预测未来市场价格波动的随机性以及各种风险因素的不确定性为基础来计算风险价值。
参数化模型法则使用模型来估计价格波动和各种风险因素之间的关系，以便更准确地计算风险价值。
二、方差-协方差（VaC）方法方差-协方差方法是一种基于风险收益关系的定量分析方法，可用于计算投资组合的风险。
通过分析资产的历史价格和收益率，可以确定不同资产之间的相关性以及整个投资组合的风险敞口。
考虑到各种风险因素的相互作用，方差-协方差方法可以提供一种覆盖各种情况的综合风险分析方法。
通过使用此方法，金融机构可以根据其特定风险偏好和预期收益率，选择最合适的投资组合。
VaC 方法的主要优点是使用简单、易于理解和计算成本较低。
但该方法主要的缺点是它不考虑非线性的风险和控制风险的其他方法，如对冲和多项式规则。
三、条件风险测度（CVar）方法条件风险测度方法是另一种测量风险敞口的方法，它基于 VaR 方法，但是更注重风险的杠杆效应和暴露度。
除了计算最大可能损失，CVar 还可以确定在损失事件发生后，风险负担者暴露于风险程度。
CVar 可以提供一种综合性的风险分析，可用于评估不同投资组合和交易的风险。
中国家庭金融风险的测度
中国家庭金融风险的测度中国的家庭金融风险是指那些由于家庭负债、家庭人均收入和支出、家庭资产、家庭投资等因素的影响而导致家庭资产减少、家庭储蓄缩减、家庭债务增加等情况的一种风险。
家庭的经济状况对于社会的发展至关重要，而测量家庭金融风险的大小则可以为家庭提供更好的经济支持和帮助。
一、家庭债务测度家庭债务是家庭金融风险的重要组成部分，其负担的大小直接影响家庭的经济状况和财务健康。
家庭债务的测度可以采用家庭财务比例分析法，包括家庭贷款、信用卡债务和其他负债的总和与家庭纯收入的比例和家庭总资产的比例。
在这里，我们采用总债务收入比（DTI）来衡量家庭债务水平。
DTI反映了家庭经济状况越严重，家庭的负债越高。
在经济快速发展背景下，中国家庭债务的增长速度较快，需要加强测量和监测。
二、家庭财富测度家庭财富是包括家庭资产和负债在内的净价值，它反映了家庭风险暴露的程度。
家庭财富测度可以采用家庭资产负债表法。
首先，将家庭所有的资产进行测量，包括现金、股票、基金、存款、房产等，然后再减去负债，包括房贷、车贷、信用卡债务等，得到家庭的净资产。
例如，一个家庭的资产总值为100万元，负债总值为50万元，那么该家庭的净资产为50万元。
此外，我们还可以采用财富个体差异测量来评估家庭的财富测度，财富个体差异测量的方法是将一个家庭的财富与其他家庭的财富进行比较。
三、家庭收支平衡测度家庭收支平衡是指家庭收入和支出之间存在稳定的平衡状态。
如果家庭的支出超过收入，则代表着家庭面临财务困难和风险增加。
因此，家庭收支平衡测度非常重要。
家庭收支平衡测度包括家庭收入和支出的比较、家庭储蓄与家庭债务的关系等。
我们可以通过制定家庭预算制度或家庭财务计划来管理家庭的收支，在确保家庭基本生活需要的情况下，减少消费支出，增加储蓄，避免负债过高，从而降低家庭金融风险。
四、家庭投资风险测度家庭投资是为了增加家庭财富而进行的一种风险投资，其中涉及到的风险包括市场风险、政治风险、利率风险等。
对系统性金融风险的测度与防范分析
对系统性金融风险的测度与防范分析随着经济全球化的不断深入和当前国际金融市场的快速发展，国际金融市场面临的系统性金融风险也日益凸显。
系统性金融风险是指金融体系中的一个或多个关键部分发生风险事件，导致整个金融体系甚至整个国家乃至全球金融体系发生连锁反应，从而引发金融市场的系统性崩溃。
对系统性金融风险的测度与防范显得尤为重要。
一、对系统性金融风险的测度1. 宏观经济指标法宏观经济指标法是通过对宏观经济发展情况的监测，包括国民收入、生产总值、居民消费水平等指标，来预测金融市场发生系统性风险的可能性。
这种方法主要依赖于对宏观经济形势的判断，可以辅助政府和金融监管机构及时采取措施防范系统性金融风险。
2. 金融市场波动指标法金融市场波动指标法是通过对金融市场的波动情况进行监测和分析，包括股市指数、债券价格、货币市场利率等指标，来判断市场风险状况和系统性风险程度。
这种方法通过监测市场波动情况来预判系统性风险，能够及时发现风险，并采取相应措施。
3. 金融机构风险暴露指标法金融机构风险暴露指标法是通过监测金融机构的资产负债情况、信用风险、流动性风险等指标，来评估金融机构的系统性风险暴露程度。
这种方法能够及时了解金融机构的风险状况，为监管机构制定风险防范政策提供依据。
系统性金融风险测度的意义在于及时了解金融市场的风险状况，为政府和金融监管机构采取相应措施提供依据。
只有及时发现系统性金融风险，才能及时采取措施加以防范，避免金融市场发生系统性崩溃，从而有效维护金融市场的稳定和健康发展。
（一）增强金融监管力度加强金融监管，是防范系统性金融风险的关键环节。
金融监管机构应加强对金融市场的监测和监管，对于存在风险隐患的金融机构要进行及时跟踪和干预，对可能引发系统性风险的金融交易行为要进行限制和规范，以防止风险蔓延。
（二）建立系统性风险监测预警机制建立系统性风险监测预警机制，是预防系统性金融风险的有效手段。
金融监管机构和相关部门应建立完善的系统性风险监测预警机制，及时发现金融市场的潜在风险，对可能引发系统性风险的因素进行全面评估和预警提示，为政府和相关部门采取预防措施提供依据。
金融风险评估中的风险测度方法
金融风险评估中的风险测度方法随着金融市场的不断发展和全球金融一体化的加速推进，金融风险评估已经成为了金融机构管理的重要环节。
在金融市场中，风险是不可避免的。
金融风险评估的目的就是通过量化和测度风险，为金融机构提供有效的风险管理工具和决策支持。
在风险测度方法中，风险测度是其中最为核心和关键的环节之一。
风险测度方法是对金融风险进行定量分析和测度的方法和工具。
不同的风险测度方法适用于不同的风险类型和风险模型，因此在进行金融风险评估时，选择合适的风险测度方法至关重要。
下面将介绍几种常见的金融风险测度方法：1. Value at Risk (VaR) 法VaR 法是目前金融市场上最为常用的风险测度方法之一。
VaR 指的是在给定的置信水平下，资产或投资组合在未来一段时间内可能发生的最大损失额。
VaR 将金融风险从统计学的角度进行定量化，能够对金融投资的风险进行有效的衡量。
VaR 法的优点是简单易懂、计算速度快，但在极端情况下存在一定的不足，因为VaR 法无法衡量极端风险。
2. Expected Shortfall (ES) 法ES 法是对 VaR 法的一种改进和补充。
ES 指的是在给定的置信水平下，资产或投资组合在发生损失时的平均损失额。
与 VaR 法只关注可能的最大损失额不同，ES 法更重视损失发生之后的后果。
ES 法通过考虑不同损失情景的概率加权平均来提供更全面和准确的风险测度。
3. Stress Testing (压力测试) 法压力测试是一种通过对金融机构的风险承受能力进行模拟和分析的方法。
该方法通过在不同的市场环境下进行模拟，以评估金融机构在不同风险情景下的风险敞口和资本充足度。
压力测试法主要用于评估金融市场的系统性风险和机构特定风险。
4. 成分分析法成分分析法是一种基于因子模型的风险测度方法。
该方法通过将投资组合的风险分解为与不同因子相关的组成部分，来分析和测度风险源。
成分分析法适用于对投资组合的风险进行深入分析和定量测度，帮助投资者识别并管理投资组合中的特定风险。
对系统性金融风险的测度与防范分析
对系统性金融风险的测度与防范分析系统性金融风险是指金融系统面临的风险，可能对整个经济产生重大影响甚至引发系统性风险的风险。
测度和防范系统性金融风险是金融监管和政策制定的重要任务，本文将从测度和防范两个方面对系统性金融风险展开分析。
测度系统性金融风险的目的是为了更好地理解和评估金融系统面临的风险，为政策制定和风险管理提供依据。
常见的测度系统性金融风险的方法包括指标法、模型法和网络分析法等。
1. 指标法指标法是利用一些经济和金融指标来测度系统性金融风险。
常用的指标包括金融杠杆、信贷违约率、银行间市场利率等。
指标法的优点是简单易懂，能够通过观察指标的变化来判断风险水平，但是也存在指标选择的主观性和指标之间相互关联性的问题。
2. 模型法模型法是利用经济和金融模型来测度系统性金融风险。
常用的模型包括VAR模型、GARCH模型和网络模型等。
模型法的优点是能够通过建立数学模型来对系统性风险进行定量分析，但是也存在模型选择的问题和模型假设的不准确性。
3. 网络分析法网络分析法是将金融体系看作复杂网络，通过分析网络的结构和关联性来测度系统性金融风险。
常用的网络分析方法包括复杂网络理论、债务连锁法和关联度分析等。
网络分析法的优点是能够考虑到金融机构之间的相互关联性和连锁效应，但是也存在网络数据的获取和分析的难度。
防范系统性金融风险的目的是为了保护金融体系的稳定和促进经济的可持续发展。
防范系统性金融风险需要从制度设计、监管政策和风险管理等方面进行。
1. 制度设计制度设计是防范系统性金融风险的基础。
需要建立适应金融体系特点的制度设计，包括金融监管制度、金融市场体系和金融机构治理等。
制度设计需要明确金融机构的责任和义务，规范金融市场的运作，增强金融机构的风险管理能力。
2. 监管政策监管政策是防范系统性金融风险的重要手段。
需要建立完善的监管制度和政策，包括风险监测、风险评估和风险管控等。
监管政策需要加强对金融机构的监管力度，防范潜在风险，及时发现和处置风险事件。
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）”。
金融风险的评估是一项持续性的工作，通常要对风险的本质、程度、承受能力、严重性等方面进行评估。
评估的核心在于制定合理的风险管理策略，根据实际情况进行风险分配和控制，避免风险的扩大和传播。
总之，金融风险测度和评估是金融行业中非常重要的一项工作，只有通过科学有效的方法，及时处理和控制各种风险，才能保证金融市场的稳定和发展。
金融风险分析与测度PPT课件
1) 风险因子的选择 风险因子为两种股票的价格： S1和S2
故 R v V V n V 1 S 1 S S 1 1 n V 2 S 2 S S 2 2 1 R 1 2 R 2 i 2 1i R i( 4 )
其中 RV ：资产组合的收益率
蒙特卡罗模拟法是要重复地模拟那些决定市场价格和收 益率的随机过程。每一个模拟值都会得到资产组合价值 在目标区间（如10天）内的一个可能值。如果得出的情 形足够多，资产组合的模拟分布就会接近于真实分布。
3） 情景分析
情景分析采用市场因子波动的特定假定（如极端市场事 件）定义和构造视察国内因子的未来变化情景。压力测 试是最为常用的情景分析法。
当
c 9 % 5 1 . 6 ,c , 5 9 % 9 2 . 3,3
故
V R E a ( P ) P R * P 0 ( R * ) P 0 t
其中 , 是以一天时间间隔来计算，
VaRR为 t 时间的在险价值， 对绝对VaR，有
V A P a 0 P * R P 0 R * P 0 ( t t )
3) 流动性风险：因金融市场流动性不足或金融交易的资金 流动性不足而产生的风险。
如：商业银行无力为负债的减少 和/或资产的增加提供融 资而造成损失或破产的风险.
4) 操作风险：因无法进行预期的交易而产生的风险. 包括: 操作结算风险，技术分险，内部失控风险
5) 法律风险：因交易一方无合法的或未按管理规定的权利 的权利进行交易而产生的风险. 如：指政府有关证券市场的政策发生重大变化或是有重要 的举措、法规出台，引起证券市场的波动，从而给投资者 带来的风险。
金融市场风险测度模型及其应用
金融市场风险测度模型及其应用随着全球经济的发展和金融业的蓬勃发展，金融市场的风险也随之增加。
金融机构和投资者需要了解市场的风险状况和趋势，以便做出更明智的投资决策。
本文将讨论金融市场风险测度模型及其应用。
一、风险测度模型1.历史模拟法历史模拟法是一种简单的风险测度方法。
这种方法基于过去的经验，通过重现一段时间内的历史数据来评估将来的风险。
历史模拟法的优点是简单易行，而且可以根据数据周期的长度来控制预测期。
缺点是它不能捕捉到市场的新变化，因为它仅基于已知的历史数据。
2.蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于概率模型的风险测度方法。
它基于建立代表未来发展可能性的模型，这些模型包括概率分布，因此可以使用随机数生成器模拟未来价格变化的多个可能性。
这种方法的优点是能够考虑到不确定性和非线性历程。
缺点是需要使用复杂的数学模型，而且计算成本很高。
3.价值风险测量价值风险测量是一种以市场价值为基础计算风险的方法。
这种方法基于价值-at-Risk(VaR)模型，用于计算可能亏损的区间范围，即风险水平。
VaR基于给定的置信水平，定义亏损的最高价值。
价值风险测量的优点是适用性广泛，容易计算。
缺点是只能根据过去的数据计算风险，因此不能预测未来风险。
二、风险测度模型的应用1.风险管理金融机构和投资者需要进行风险管理以减少投资组合的风险。
风险测度模型可以用于评估不同投资方案的风险水平，有利于投资者选择合适的投资方式。
2.投资决策风险测度模型可以帮助投资者做出更明智的投资决策。
通过使用模型，他们可以在不同风险水平下比较不同投资组合的表现，从而选择最佳的投资策略。
3.金融监管金融监管机构可以使用风险测度模型来监测不同市场的风险水平，并确定可能的风险因素。
这有助于监管机构制定适当的监管政策，以减少市场的风险水平。
总之，风险测度模型在金融市场中发挥着重要的作用。
这些模型可以帮助金融机构和投资者评估他们的风险，从而做出更明智的投资决策。
金融风险测度
VaR为:
相对 V a R R E (p ) p * p 0 ( R * )
12
如果不以资产组合价值的均值期望回报为基础;可以定义绝对 VaR为:
V a R Ap 0p * p 0R *
根据以上定义;计算VaR就相当于计算最小值P或最低的回报率R 考虑资产组合未来日回报行为的随机过程;假定其未来回报的概
率密度函数为 ;则对于某置信水平c下的资产组合最低值P;有
f(p)
或
c f ( p)dp p*
无论分布是离散的还是p*连续的;肥尾还是瘦尾;这种表示对于任何
分布都是有效1的c f (p)dp
b 正态分布下的VaR计算 如果假定分布是正态分布形式;则可以简化VaR的计算 在正态分
布条件下;可以根据置信水平选择一个对应的乘子;用组合的标准 差与该乘子相乘;就可求得VaR 这种方法是基于对参数标准差的 估计;而不是从经验分布上确定百分位数;因此称这种方法为参数 方法
入累计标准分布函数;
累计密度函数Nd;它是从0d→ ∞ 到1d → + ∞的单调增 函数 d为标准正态变量;当d为0时函数值为0 5 在标准正态分布下;当给定一个置信水平如95%;则对应的
=1 65;于是就可以计算出相应的最小回报R和VaR 最小回报
可以表示为
15
假定参数群和 是一天的时间间隔上计算出来的;则时间间隔为 △t的相对VaR为：
计分布或概率密度函数 大多数情况下;直接估算资产组合的未来 损益分布几乎是不可能的;因为金融机构的资产组合往往包含种 类繁多的金融工具;且无法保留估计过程中所需要的所有相关金 融工具的历史数据 因此;通常将资产组合用其市场因子来表示资 产组合价值是其所有市场因子的函数
所谓映射mapping;就是通过市场因子的变化来估计资产组合的 未来损益分布或概率密度函数 计算vaR时;首先使用市场因子当 前的价格水平;利用金融定价公式对资产组合进行估值 盯市market一to一market;然后预测市场因子未来的一系列可能 价格水平是一个概率分布;并对资产组合进行重新估值;在此基础 上计算资产组合的价值变化—资产组合损益;由此得到资产组合 的损益分布 根据这一分布就可以求出给定置信水平下资产组合 的VaR 这一过程可以用图来表示
金融风险测度方法
这里通过一个简单的例子来更直观地认识 VaR。假定
一个投资组合，测算出其在一年内95%的置信水平下 的 VaR 值为 100 万美元，那么我们可以认为，该投资 组合在一年内每天由于价格变动所引起的损失有 95% 的可能低于 100 万美元。
由定义可知，计算 VaR 的前提是选取持有期和置信水
在实际金融市场中，数据的分布大多具有（尖峰厚尾）
的特性，故很多学者认为 VaR 并不是一个适当的风险 测度。然而，在实际应用当中，我们将极值理论、压 力测试等引入 VaR 测度的计量当中，就有效避免风险 被低估的可能，因此目前 VaR 测度仍然普遍应用于实 际的风险管理和控制中。
CVaR 测度(Condition Value at Risk)
2.VaR 测度的缺点 尽管 VaR 在理论和实际应用中有很多优点，它也存在着一系列
的缺陷。Artzner et al.就曾指出 VaR 测度存在一些理论上的不足： 一方面 VaR 测度只是考虑了单一的分位数，没有考虑 VaR 水 平以上的任何损失，即存在的“尾部风险”。因此当损失分布 存在厚尾现象时，会严重低估风险。 另一方面 VaR 不满足次可加性，不是一致性风险度量。这蕴涵 了组合多样化可能导致风险的增加，资产组合可能达不到分散 和降低风险的效果，显然这与风险分散化理论相违背。 同时，所有 VaR 测度计算方法都在假定“历史会重新上演”的 基础之上，试图用过去的数据预测未来的可能的损失，因此 VaR 在实际应用中同样也存在很多限制。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 由于 VaR 不满足次可加性，因此它不是一致性风险测
度。金融学者们也就开始了探索新的测度来对其进行 改进。Rockafellar and Uryasev 于 1999 年提出了新的 风险测度—— CVaR测度。 其定义为：在一定的置信水平下，损失超过 VaR 测度 值的条件均值，可以用数学表达 为：
金融风险学知识点总结
金融风险学知识点总结一、金融风险的概念和分类金融风险是指金融机构和金融市场在运作过程中受到的各种可能导致损失的风险。
金融风险可以分为市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险和法律风险等几种主要类型。
1. 市场风险市场风险是指由于市场价格的波动而导致的损失。
市场风险主要包括利率风险、汇率风险、股票价格风险和商品价格风险等。
2. 信用风险信用风险是指债务人或交易对手由于违约或者信用质量下降导致的损失。
信用风险主要包括个人信用风险、企业信用风险、主权风险和违约风险等。
3. 流动性风险流动性风险是指金融市场或金融资产在交易时因为无法及时完成交易而导致损失。
流动性风险主要包括市场流动性风险和个别资产流动性风险等。
4. 操作风险操作风险是指由于内部人员、系统、流程或外部事件导致的损失。
操作风险主要包括人为错误风险、管理风险和技术风险等。
5. 法律风险法律风险是指因为法律规定或者诉讼等原因导致的损失。
法律风险主要包括立法风险、合同风险和诉讼风险等。
二、金融风险的测度和管理1. 金融风险的测度金融风险的测度是指利用各种指标和模型来对金融风险进行评估和衡量的过程。
常用的金融风险测度方法包括价值-at-风险、风险价值、条件价值-at-风险和风险调整回报等。
2. 金融风险管理金融风险管理是指金融机构和投资者通过对风险的识别、测度、监控和控制来降低金融风险的过程。
金融风险管理的方法主要包括风险转移、风险分散、风险控制和风险避免等。
三、金融风险与金融市场1. 金融风险对金融市场的影响金融风险会对金融市场造成一定的影响。
市场风险、信用风险和流动性风险会导致金融市场的价格波动和流动性变差，从而影响资产价格和交易成本。
操作风险和法律风险则会导致交易的失败和法律诉讼，从而影响市场交易秩序。
2. 金融市场对金融风险的影响金融市场的特性和运行机制会对金融风险的产生、传播和化解产生影响。
金融市场的价格发现功能和流动性提供功能可以减少金融风险的影响。
金融风险测度VaR 课件
VR模型监控与更新
更新原因：市场环境变化、 模型参数调整、数据更新等
监控频率：定期监控VR模 型的准确性和稳定性
更新方法：重新估计模型参 数、调整模型结构、引入新
的风险因子等
更新效果评估：对比更新前 后的VR值和实际损失评估 更新效果
VR与其他风险管理工具的比较
VR：基于历史数据预测未来风险 情景分析：基于假设情景预测未来风险 压力测试：模拟极端情况预测风险 风险值（RROC）：衡量风险与收益的关系 风险矩阵：评估风险发生的可能性和影响程度 风险地图：可视化展示风险分布和关联关系
VR模型有效性检验
模型参数估计：估计模型参 数如风险因子、波动率等
数据收集：收集历史数据包 括市场价格、交易量等
模型选择：选择合适的VR 模型如历史模拟法、蒙特卡 洛模拟法等
模型检验：进行模型检验如 拟合优度检验、预测准确性
检验等
模型调整：根据检验结果调 整模型参数提高模型准确性
模型应用：将调整后的模型 应用于实际风险管理中如风
参数估计结果： 根据估计结果确 定风险因子的权 重和参数
参数调整：根据 实际情况对参数 进行调整以更准 确地反映风险情 况
历史模拟法与蒙特卡洛模拟法
历史模拟法：基于历史数据通过模拟历史数据来预测未来风险 蒙特卡洛模拟法：基于随机数生成通过模拟随机数来预测未来风险 历史模拟法的优点：简单易行易于理解 蒙特卡洛模拟法的优点：能够处理非线性、非平稳性等复杂情况 历史模拟法的缺点：依赖于历史数据的准确性和代表性 蒙特卡洛模拟法的缺点：计算量大需要大量的随机数生成和模拟
01
金融风险测度VR计算基础
概率统计基础
概率论：研究随机事件及其概率 统计推断：根据样本数据推断总体特征 随机变量：描述随机现象的数学工具 概率分布：描述随机变量取值的概率规律 期望与方差：描述随机变量取值的集中趋势和离散程度 正态分布：最常见的连续概率分布用于描述许多自然现象和社会现象
基于综合指数法的金融系统性风险测度
基于综合指数法的金融系统性风险测度在金融领域中，系统性风险是指金融市场或金融机构面临的风险，当这些风险发生时，可能会对整个金融系统产生重大影响。
对金融系统性风险的测度和评估对于金融稳定和风险管理至关重要。
综合指数法是一种常用的测度金融系统性风险的方法，它通过综合考虑多个指标，对金融系统性风险进行定量化测度。
本文将对基于综合指数法的金融系统性风险测度进行详细探讨。
一、综合指数法的基本原理综合指数法是一种通过将多个指标进行综合加权，得出综合指数来测度某一现象或问题的方法。
在测度金融系统性风险时，可以选择多个代表不同方面的指标，比如市场风险、信用风险、流动性风险等，通过综合考虑这些指标的情况，得出一个综合指数，来反映金融系统性风险的整体状况。
二、综合指数法的指标选择在测度金融系统性风险时，需要选择代表不同方面的指标来进行测度。
常见的金融系统性风险包括市场风险、信用风险、流动性风险等，因此可以选择相应的指标来代表这些风险。
在测度市场风险时，可以选取市场波动率、股票市场收益率等指标；在测度信用风险时，可以选取信用违约概率、债券违约率等指标；在测度流动性风险时，可以选取资产流动性、市场流动性等指标。
通过选择这些指标，并对它们进行综合考虑，可以得出对金融系统性风险的综合测度结果。
三、综合指数法的权重确定在使用综合指数法进行金融系统性风险测度时，需要确定不同指标的权重。
权重的确定需要考虑到不同指标对金融系统性风险的影响程度，以及实际情况和需求。
一般来说，可以通过专家咨询和实证分析等方法，来确定不同指标的权重。
比如可以采用层次分析法、模糊综合评价法等方法，来对不同指标的权重进行定量测度，或者也可以通过专家调查、问卷调查等方法来获取不同指标的权重。
通过确定不同指标的权重，可以更准确地进行综合测度，得出对金融系统性风险的准确评估结果。
四、综合指数法的计算方法在确定了各指标的权重之后，可以使用一定的计算方法来计算综合指数。
金融市场的风险测度
金融市场的风险测度金融市场的风险测度一直以来都是金融行业中非常重要的一个议题。
了解和测度风险，可以帮助投资者做出明智的决策，同时也有助于金融机构提高风险管理能力。
本文将介绍金融市场的风险测度方法，并探讨其优势和局限性。
一、历史波动率历史波动率是一种经典的风险测度方法。
它通过分析资产价格的历史波动情况来评估未来风险水平。
这种方法基于一个假设：未来的风险水平与过去的风险水平存在一定的相关性。
投资者和研究人员可以使用历史波动率来评估不同资产的风险水平，并根据结果做出相应的投资决策。
然而，历史波动率也存在一些局限性。
首先，它仅仅基于过去的数据，无法考虑到未来可能发生的新因素。
其次，历史波动率假设未来的风险与过去的风险相似，但实际上市场情况经常发生变化，风险水平也可能随之变化。
二、价值风险测度除了历史波动率外，还有一种常用的风险测度方法是价值风险测度。
价值风险测度是通过分析资产价格在不同条件下可能的损失水平来评估风险。
这种方法在金融市场中得到广泛应用，尤其是对于风险管理机构而言。
价值风险测度的优势在于其能够提供一个具体的风险损失数额，让投资者和机构更好地理解风险暴露。
然而，价值风险测度也存在一些问题。
首先，它需要对未来的条件进行预测，包括股票价格的变动、利率的变动等。
这种预测的准确性一直是金融领域的难题。
其次，价值风险测度往往假设资产价格具有正态分布，但实际市场中的分布可能会出现偏离。
三、压力测试与上述方法相比，压力测试是一种更为综合和全面的风险测度方法。
压力测试是通过在不同的市场情境下模拟资产组合的表现，来评估在极端情况下的风险暴露。
这种方法可以帮助投资者和金融机构评估其在非常规市场环境下的抗风险能力。
压力测试的优势在于它可以考虑到市场中可能出现的各种风险因素，并通过模拟测试来评估资产组合的表现。
但是，压力测试也有局限性。
首先，压力测试的准确性依赖于对不同市场情境的预测，而预测的准确性一直是金融领域的挑战。
金融风险测度理论
金融风险测度理论金融风险测度理论（Financial Risk Measurement）[编辑]金融风险测度理论的概述金融风险管理是各类金融机构所从事的全部业务和管理活动中最核心的内容，它和时间价值、资产定价被并称为是现代金融理论的三大支柱。
金融风险管理分为识别风险、测量风险、处理风险以及风险管理的评估和调整四个步骤。
其中，金融风险的测量是金融市场风险管理的核心环节。
风险测量的质量，很大程度上决定了金融市场风险管理的有效性；合理风险测度指标的选取，是提高风险测量质量的有效保障。
风险管理的基础工作是度量风险，而选择合适的风险度量指标和科学的计算方法是正确度量风险的基础，也是建立一个有效风险管理体系的前提。
风险测度就是各种风险度量指标的总称。
[编辑]金融风险测度理论的三阶段风险测度理论的发展大致经历了三个阶段：首先是以方差和风险因子等为主要度量指标的传统风险测度阶段；其次是以现行国际标准风险测度工具VaR为代表的现代风险测度阶段；最后是以ES为代表的一致性风险测度阶段。
[编辑]传统风险测度阶段传统风险测度工具包括方差、半（下）方差、下偏矩LPM（Low Partial Moments）、久期（duration）、凸性（convexity）、beta、delta、gamma、theta、vega、rho等，这些指标分别从不同的角度反映了投资价值对风险因子的敏感程度，因此被统称为风险敏感性度量指标。
风险敏感性度量指标只能在一定程度上反映风险的特征，难以全面综合地度量风险，因此只能适用于特定地金融工具或在特定的范围内使用。
方差、半（下）方差、下偏矩LPM等风险敏感性度量指标只能描述收益的不确定性，即偏离期望收益的程度，并不能确切指明证券组合的损失的大小。
所以，它们只是在一定程度上反映风险的特征，难以全面综合地度量风险，因此只能适用于特定地金融工具或在特定的范围内使用。
[编辑]现代风险测度阶段现行的国际标准风险管理工具VaR最初由J.P. Morgan针对其银行业务风险的需要提出的，并很快被推广成为了一种产业标准。
对系统性金融风险的测度与防范分析
对系统性金融风险的测度与防范分析系统性金融风险是指整个金融体系中出现的风险，它具有传染性和波及性，能够对整个金融市场和实体经济造成严重的影响。
对系统性金融风险的测度和防范分析成为金融监管和实践中的重要课题。
测度系统性金融风险的方法主要有以下几种：1. 动态相关性测度：通过计算金融市场各个资产收益率之间的相关系数，来衡量不同资产之间的关联程度。
动态相关性测度方法根据协方差矩阵的变化，可以比较准确地捕捉到金融市场中的系统性风险。
2. 风险度量模型：利用VaR（Value at Risk）和CVaR（Conditional Value at Risk）等风险度量模型衡量系统性风险。
VaR可以衡量在一定置信水平下，资产组合的最大可能损失，而CVaR则能够衡量超过VaR的损失的期望。
这些模型能够帮助金融机构和投资者了解其面临的系统性风险。
3. 高频数据分析：利用高频数据，特别是交易数据，来分析系统性金融风险。
这种方法能够更加准确地捕捉到金融市场的短期波动和风险。
通过分析市场的闪崩现象和极端事件，来判断系统性风险的程度。
4. 宏观经济指标分析：通过分析宏观经济指标，如GDP、通胀率、利率等，来评估和测度系统性风险。
这些指标能够反映整个经济的健康状况和稳定性，并对金融市场产生重要影响，因此能够作为测度系统性风险的重要参考。
1. 健全金融监管体系：建立健全的金融监管制度和监管机构，制定有效的监管政策和法规，加强对金融市场的监管和监控，以及对金融机构的风险管理和内部控制的监察。
还应加强对金融创新和新型金融产品的监管，防止出现新的系统性风险。
2. 增强金融市场透明度：提高金融市场的透明度，加强金融产品和交易的信息披露，增加市场参与者对金融市场的了解和判断能力。
透明度的提高有助于降低市场不确定性和信息不对称，减少投资者的风险厌恶情绪，从而降低系统性风险。
3. 强化风险管理能力：金融机构需要加强对风险的识别、测度和控制能力，建立有效的风险管理体系。
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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。
内的投资回报率，则在持有期末，资产组合的价值可以表示为
p=p0（1+R）。假定回报率R的期望回报和波动性分为 μ和σ 。
如果在某一置信水平a下，资产组合的最低价值为p*=p0(1+R*)， 则根据VaR的定义—在一定的置信水平下，资产组合在未来特定
的一段时间内的最大可能损失，可以定义相对于资产组合价值均
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。
不同置信水平适用于不同的目的:当考虑VaR的有效性时，需要 选择较低的置信水平;而内部风险资本需求和外部监管要求则需 要选择较高的置信水平;此外，对于统计和比较的目的需要选择 中等或较高的置信水平。
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2 vaR计算的基本原理
2.1 VaR的基本计算原理
a 一般分布下的VaR计算
考虑一个资产组合，假定 p 0 为资产组合的初始价值，R是持有期
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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。
值是0，标准差为1，用最低回报表示的组合价值的最小值为 p*p0(1R*)。一般而言R*负的，也可以表示为－ ▕ R ▏。把
R*和标准正态分布的偏离 >0联系起来，即：
等价于：
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因此VaR的计算问题就等价于寻找一个偏离 ，使得上式成立
，引入累计标准分布函数，
累计密度函数N(d)，它是从0(d→ ﹣ ∞ )到1(d → + ∞)的单调增 函数。d为标准正态变量，当d为0时函数值为0.5。 在标准正态分布下，当给定一个置信水平如95%，则对应的
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考虑一个资产组合VP，其市场因子为F(i)(i=l，2，…，n)，用 历史模拟法计算其95%置信度下的日VaR。首先预测市场因子 的日波动性，选取市场因子过去101个交易日的历史价格序列 ，可以得到市场因子价格的100个日变化:
21
假定这100个变化在未来的一天都可能出现。于是，对于每一 个市场因子，将市场因子的当前值F(i)和观测到的变化向量叮 (i)相加，就可以得到100个市场因子未来可能的价格水平，以 向量AF(i)n来表示：
率R*。
考虑资产组合未来日回报行为的随机过程，假定其未来回报的 概率密度函数为 f ( p ) ，则对于某置信水平c下的资产组合最低值 P*，有
c f ( p)dp p*
p*
或
1c f (p)dp
无论分布是离散的还是连续的，肥尾还是瘦尾，这种表示对于
任何分布都是有效的
5
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。
b.正态分布下的VaR计算 如果假定分布是正态分布形式，则可以简化VaR的计算。在正
态分布条件下，可以根据置信水平选择一个对应的乘子，用组 合的标准差与该乘子相乘，就可求得VaR。这种方法是基于对 参数标准差的估计，而不是从经验分布上确定百分位数，因此 称这种方法为参数方法。
首先，把一般分布 f ( p ) 变换成标准正态分布 ( ) 。其中 的均
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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
中所有的不确定性都体现在上，其他的分布会得到不同的
值。
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2.2 VaR计算的基本思想 上述分析表明，VaR计算的核心在于估计资产组合未来损益的
统计分布或概率密度函数。大多数情况下，直接估算资产组合 的未来损益分布几乎是不可能的，因为金融机构的资产组合往 往包含种类繁多的金融工具，且无法保留估计过程中所需要的 所有相关金融工具的历史数据。因此，通常将资产组合用其市 场因子来表示(资产组合价值是其所有市场因子的函数)。
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计算VaR的关键在于确定证券组合未来损益的统计分布或概率 密度函数。这一过程由三个基本模块构成:第一个模块是映射过 程—把组合中每一种头寸的回报表示为其市场因子的函数;第二 个模块是市场因子的波动性模型—预测市场因子的波动性;第三 个模块是估值模型—根据市场因子的波动性估计组合的价值变 化和分布。
(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。
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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。
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。
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。
=1.65，于是就可以计算出相应的最小回报R*和VaR。最小
回报可以表示为
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假定参数群和。是一天的时间间隔上计算出来的，则时间间隔 为△t的相对VaR为：
因此，VaR是分布的标准差与由置信水平确定的乘子的乘积。 类似地，对于绝对VaR有如下形式
这种方法可以推广到正态分布和其他的累计概率密度函数，其
值(期望回报)的VaR，即相对VaR为:
（相对）V a R R E (p ) p * p 0 ( R * )
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如果不以资产组合价值的均值(期望回报)为基础，可以定义绝 对VaR为:
V a R Ap 0p * p 0R *
根据以上定义，计算VaR就相当于计算最小值P*或最低的回报
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3 VaR计算的主要方法
在VaR计算的三个模块中，波动性模型和估值模型是重点和难 点。不同的波动性模型和估值模型构成了VaR计算的不同方法 。VaR计算中最有代表性的方法是历史模拟法、Delta一正态法 和 MonteCarlo模拟法。
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3.1 历史模拟法
VaR计算的基本原理和要素适用于所有的VaR计算。就历史模拟 法而言，市场因子模型采用的是历史模拟的方法—用给定历史 时期上所观测到的市场因子的变化，来表示市场因子的未来变 化;在估值模型中，历史模拟法采用的是全值估计法，即根据市 场因子的未来价格水平对头寸进行重新估计，计算出头寸的价 值变化(损益);最后，在历史模拟中，将组合损益从最小到最大 排序，得到损益分布，通过给定置信度下的分位数求出VaR。 如对于 1000个可能的损益情况，95%的置信度对应的分位数为 组合的第50个最大损益值。