应用VAR模型时的15个注意点
VAR模型的适用范围：用于时间序列的情况
VAR模型的适用范围：用于时间序列的情况VAR模型的适用范围:用于时间序列的情况下各个变量之间的相互关系，对于随机扰动变量系统进行动态分析。
一个VAR(p)模型的数学形式为: 这里是一个k维的内生变量，是一个d维的外生变量。
，…，和B是待估计的系数矩阵。
扰动向量。
他们之间相互可以使同期的关系，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。
等式的右边是内生变量的滞后值，减少了出现同期性的可能。
由最小二乘法得到一致的估计。
此时即使扰动项与同期性相关， OLS依然有效，原因是所有的方程式有相同的回归量，与GLS是等同的。
实际上，由于任何序列相关都可以通过增加更多的滞后项而被调整，所有扰动项序列不相关的假设并不严格。
VAR模型稳定的条件:对于VAR(1)，Yt = c + 1 Yt-1 + ut 模型稳定的条件是特征方程 |1- I |=0的根都在单位圆以内，或相反的特征方程|I–L1|= 0的根都要在单位圆以外。
对于k>1的VAR(k)模型可以通过矩阵变换改写成分块矩阵的VAR(1)模型形式。
Yt = C + A Yt -1 + Ut模型稳定的条件是特征方程 |A-I| =0的根都在单位圆以内，或其相反的特征方程 |I-LA|=0的全部根都在单位圆以外。
VAR模型应用的顺序:在使用VAR模型的过程中，遵循这样的步骤:1、对解释变量的回归参数做相关的检验统计量。
2、分解解释变量的方差，方差分解的目的是找出每一个解释变量的方差中，其他解释变量所占解释比例。
3做脉冲响应函数，脉冲响应函数解释了变量是如何对各种冲击做出反映的。
为了构建方差分解和脉冲响应函数，理论上，解释变量应该按照对被解释变量的重要性来排列。
文中采用了双变量滞后k期的VAR模型,来研究FDI和经济增长各个效应之间的动态关系,形式如下:方程变量的解释:是2×1阶列向量;表示d×1阶确定项向量(d表示确定性变量个数);用来描述常数项Ц;时间趋势项t;季节虚拟变量(如果需要和其他一些有必要设置的虚拟变量;, …均为2×2阶参数矩阵;Ф是确定性变量;的2×d阶系数矩阵;[ ]是2×1阶随机误差列向量;在模型中，每一个元素都是非自相关的,但是不同的方程对应的随机变量之间可能存在相关性。
var定义变量的使用细节
var定义变量的使⽤细节js中定义⼀个变量可以加关键词var也可以不加，规则是这样的：1. 在全局范围内⽤不⽤var都可以，变量都是全局的2. 在局部范围内⽐如函数中，⽤不⽤var是不⼀样的，⽤var定义出来的是局部变量，不⽤var定义出来的是全局变量。
总结出来就是这样的：不⽤var定义出来的是全局变量，⽤var在全局范围内定义出来的也是全局变量，但是⽤var在局部范围内定义出来的是局部变量。
同时还有⼀个要注意，js在执⾏之前也是会进⾏语法分析的，⽐如下⾯的这个例⼦：var i = 0;alert(i);function test() {alert(i);var i = 1;alert(i);}test();⼀般可能会认为第⼆个alert应该是0，但实际上这个却是undefined，因为在使⽤i之前，程序认为本函数内要定义⼀个局部变量i（不会认为是全局变量i），但是局部变量i还未进⾏初始化，因此第⼆个alert会是undefined。
总结出来是这样的，⽤var和function进⾏定义，程序是会进⾏预处理的。
⽐如：test();function test() {alert(“good”);}⼀般会认为最开始使⽤不了test⽅法的，但是程序会先定义test⽅法的。
原⽂如下：都不记得是什么时候看的JScript的语法教程了，⾥⾯说在声明变量时忽略var关键字是完全合法的。
当时也因为觉得JavaScript是loosely-typed的语⾔，所以var可能真的就是个摆设。
但是事实常常⼜证明想当然的结果是不可靠的。
看看下⾯这⼏个例⼦的结果就知道问题了：No.1<script language="javascript">var var00 = 0;document.write(var00 + '<br>');var var01 = 1;function foo(){document.write(var01);var var01 = 1;}foo();</script>No.2<script language="javascript">var00 = 0;document.write(var00 + '<br>');var01 = 1;function foo(){document.write(var01);var01 = 1;}foo();</script>No.3<script language="javascript">var00 = 0;document.write(var00 + '<br>');var01 = 1;function foo(){document.write(var01);var var01 = 1;}foo();</script>这三个例⼦的执⾏结果分别是：Results#region ResultsNo.1undefinedNo.21No.3undefined#endregion原来JavaScript的变量也是有作⽤域的，只是它⾮常的笼统，就分为全局变量和函数变量。
VAR含义方法
VAR方法(Value at Risk方法，风险价值方法)，也称受险价值方法、在险价值方法VAR方法提出的背景传统的ALM(Asset-Liability Management，资产负债管理)过于依赖报表分析，缺乏时效性；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CAPM（资本资产定价模型）又无法揉合金融衍生品种。
在上述传统的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风险控制模型更是被众多金融机构广泛采用。
目前国外一些大型金融机构已将其所持资产的VAR风险值作为其定期公布的会计报表的一项重要内容加以列示。
VAR(Value at Risk)按字面解释就是“在险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
用公式表示为：Prob（△Ρ其中Prob表示：资产价值损失小于可能损失上限的概率。
△Ρ表示：某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。
VAR表示：给定置信水平α下的在险价值，即可能的损失上限。
α为：给定的置信水平。
VAR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。
即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。
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％，在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内（24小时），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％，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
金融风险管理中VaR模型的应用
金融风险管理中VaR模型的应用摘要：随着全球金融化趋势日渐明显，全球经济发展速度不断加快，金融市场的不确定性大幅度提高，高效管理金融风险迫在眉睫。
与此同时，VaR模型优势特征明显，已被频繁应用到金融领域，成为新经济形势下金融风险测量的关键性模型。
因此，本文在分析VaR模型的基础上从不同角度入手客观探讨了其在金融风险管理过程中的应用，将金融风险最小化的同时最大化提升经济效益。
关键词：VaR模型；金融风险管理；应用我国金融领域高速发展的同时金融风险也日趋严重，金融风险具有其客观性，在金融大环境下，高效管控金融风险是金融机构与企业运营发展中面临的重要任务，也是社会大众关注的重要方面。
在多方面因素影响下，VaR模型应运而生的同时有效发展，在度量金融风险等方面有着重要作用，要全面、深入剖析金融风险管理具体情况，通过多样化路径科学运用VaR模型，最大化发挥优势作用，优化投资策略制定、资金配置等环节，从源头上降低金融风险发生系数，在实现经济效益目标中增强市场核心竞争力。
1VaR模型VaR模型就是在资产组合既定条件下，在未来一定时间内，任一金融工具、金融品种的市场价格波动之后潜在的最大损失，是当下比较流行的风险量化技术，通常情况下，中文译为在险价值、风险价值。
VaR模型是数学、经济学两大领域有机融合下的产物，也是JP摩根公司用来准确计量市场风险的产物，也就是说，VaR模型最初只是应用在市场风险度量方面，随着其持续发展，已被广泛应用到金融风险管理的多个方面。
在新形势下，经济学领域中数学学科的应用日趋日渐深入以及扩大，VaR模型可以说是数学在经济领域成功应用的客观折射。
与此同时，VaR模型和传统风险度量模式有着根本上区别，是一种以统计分析为基础的风险量化技术，优势特征鲜明，能够有效弥补传统风险度量模式实际应用中呈现的缺陷。
在VaR模型产生以及作用下，人们的投资、经营、管理等观念发生了质的变化，常将VaR模型应用到开展的投资活动中，准确度量投资对象风险，在深化把握风险大小、自身风险承受能力等基础上制定可行性较高的投资方案、投资策略，确保投资更加科学、有效，防止因盲目投资造成严重的经济损失。
var理论基础
var理论基础1. 风险值（VaR）概念风险值概念指在一段时期内，一定置信水平下，当市场发生最坏状况时，投资组合的最大可能损失金额。
在正常市场条件下，对于给定的置信水平(或比率) 1-α%，其对应的临界值(或分位数)即为该项金融资产或投资组合在统计上的最大可能损失金额，称为风险值(VaR)。
α%是最坏情况发生的概率。
设定最坏情况发生的概率越小，VaR 就越大。
VaR 值是一个与其置信水平有关的相对概念。
风险值的评估期间通常为一天，而置信水平为95% ，评估期间的长度与风险值的大小有密切的关系，通常来说，评估期间越长，风险值就越大。
2.VaR度量方法比较1）协方差矩阵法协方差矩阵法度量风险值（VaR）的前提条件是假设风险因子的变化服从多元正态分布，而真正要估计就是波动率（方差）和相关系数。
在正态分布的假设下，风险值存在公式解，可轻易比较不同评估期间与不同置信水平下风险值的高低。
统计上用的是参数估计技术。
不同情形下有两类方法：直接估算法和逼近法。
直接估算法：在投资组合为风险因子的线性函数、且风险因子的变化服从多元正态分布的条件下（如，投资组合收益率服从多元正态），可以直接估算出投资组合的风险值。
单一资产情形时，只要估计资产收益率的方差，投资组合情形下，就要估计和分解资产收益率之间的协方差矩阵。
逼近法：在投资组合与其包含的风险资产因子为非线性关系时，如著名的Black-Scholes （1973））期权定价公式描述的期权价格与其标的物价格之间的关系等。
就可以利用Taylor 展开式来近似这种非线性函数关系，并利用Taylor展开来估算风险值。
一阶Taylor展开为Delta-Normal逼近法；二阶Taylor展开为Delta-Gamma逼近法。
用协方差矩阵法度量风险值（VaR）时，关键是要估计方差或估计和分解资产收益率之间的协方差阵。
也就是说估算风险值首先是要估算资产收益的波动性。
2）历史模拟法历史模拟法的基本假设是资产收益的过去变化状况会在未来完全重现。
VaR方法下金融度量模型的简单介绍及其应用的局限性
VaR方法下金融度量模型的简单介绍及其应用的局限性一、背景介绍：近二十年来，由于受经济全球化与金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，工商企业、金融机构面临着日益严重的金融风险．金融风险不仅严重影响了工商企业和金融机构的正常运营和生存，而且还对一国乃至全球金融及经济的稳定发展构成了严重的威胁．20世纪90年代以来，国际金融市场发生的一些列风波，如东南亚的金融危机、英国的巴林银行倒闭案、美国的加州橙县破产案，以及新世纪的美国次贷危机等，进一步引起了全球工商企业、金融机构、政策当局及学术界对金融风险的密切关注，金融风险管理已成为工商企业和金融机构管理的核心能力之一．风险是指未来净收益的不确定程度．关于风险的度量，人们的认识在不断深化，从方差、相关系数、协方差到半方差、半协方差到绝对偏差，相对偏差，经历了几十年，发展出不同的方法．随着对金融风险的深入研究，VaR方法逐渐成为一种度量风险的关键方法．VaR（Value at Risk）风险管理技术产生于1994年，在一连串举世瞩目的衍生品灾难以后，金融行业需要一种工具来计算风险市场．由J.P.Morgan银行于1994年公布的VaR Risk Metrics系统能够测评全世界30个国家140种金融工具的VaR值．国际清算银行巴塞尔委员会1996年发布的“市场风险补充规定”及美联储1995年的“事前承诺模型”都基于VaR模型．目前在美国，评估机构如Moody’s 与标准普尔（S&P），金融会计标准委员会，以及证券与交易委员会（SEC）都宣传支持VaR．VaR几乎可以适应于所有的金融风险，包括市场风险、营业风险、环境风险、行为风险、信用风险．凭借着VaR概念的简单，并在量化风险和动态监管方面具有独特的优势，因而在金融界广受欢迎，目前已被全球各主要银行、非银行金融机构、公司和金融监管机构广泛采用, 并已逐渐成为金融行业风险度量和风险管理的标准．然而随着2007年下半年美国次贷危机的爆发,金融机构动辄减记数百亿美元的风险损失, 备受推崇的VaR 方法并没能有效地预测和降低市场风险和信用风险造成的损失, 因而, 需要重新审视基于VaR 方法的金融风险度量模型, 分析其在实际应用中的局限性．二、关于VaR 的介绍VAR 方法(Value at Risk ，简称VaR ），称为风险价值模型，也称受险价值方法、在险价值方法．VaR( Value- at- Risk) 风险管理技术是近年来在国外兴起的一种金融风险评估和计量模型, 目前已被全球各主要银行、非银行金融机构、公司和金融监管机构广泛采用, 并已逐渐成为金融行业风险度量和风险管理的标准．1、VaR 的定义：VAR(Value at Risk)：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失．更为确切的说，是指在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失．2、VaR 数学定义：Pr()1t V VaR α∆∆>=-确定置信度下投资组合的损失大于其可能的损失上限的概率t V ∆∆：投资组合在持有期t ∆内的损失α：给定的置信水平Pr ：资产价值损失小于可能损失上限的概率VaR ：置信水平α下处于风险中的价值，及可能的损失上限3、VaR 的数学表述：考虑一个投资组合V ，设0V 为初始价值，r 为投资回报率，μ为期望收益率，在给定置信水平α下，投资组合的最小价值是0(1)V V r **=+，其中r *表示最低回报率．此时，VaR 为投资组合的期望价值与最小值之差即：()VaR E V V *=-， 而：00()+E V V V μ=⨯，0(1)V V r **=+，所以0()VaR V r μ*=--． 根据以上定义，现在考虑投资组合未来回报行为的随机过程，假定其未来回报的概率密度函数为22()21()=2V f V e μσπσ--，2V μσ （，）．在给定的置信水平α下，低于V *的概率为： ()1r r P P V V α*=≤=-确定置信度下投资组合的价值小于投资组合的价值下限的概率-()=()()1c r V V P V V P x dx μμφασσ**∞--≤<==-⎰()x φ为标准正态分布的概率密度函数，V c μσ*-=．所以有：000a ()()V R V r V c c V μμσμσ*=-=--=-因此，计算VaR 就相当于计算投资组合最小值V *或最低的回报率r *．因此，置信水平大小、持有期的长短、未来资产收益的分布及其尾部特征，成为能否准确计算VaR 值得关键因素．4.VaR 的计算原理：首先使用市场因子当前的价格水平，利用定价公式对投资组合进行估值，然后预测市场因子未来的一系列的可能价格水平（为一概率分布），并对投资组合重新估值，在此基础上计算投资组合的价值变化——衡量风险因素的波动性，并由此得到投资组合的损益分布，最后通过设置持有期和置信水平求出投资组合的VaR 值．假设某一资产期初值为0V ，在持有期[0,1](单期)内该资产回报为2,(,)r r N μσ ，则本期期末资产的随机价值为10(1)V V r =+．该资产在期末的最低价值为：0(1+)t V V r *=其中0r *<表示与置信水平α相对应的最小回报（回报的下α分位数）．由正态分布的性质：()/Z r αμσ*-=-因此： 00()t t VaR V V V Z ασμ*=-=-即为资产在给定置信水平α下的最大损失．在标准正态分布下，Z α为相应置信水平下的分位数，标准差σ表示收益率r *的波动率．进一步将单期扩展到多期T ，由集合回报的性质可以求出资产的期望和方差：1()()T T i i E R E r T μ===∑ 21()()TT i i D R D r T σ===∑其中21,2,,,.(,)i i T r ii dN μσ= ．如果资产回报率的波动率受多个因素的影响，则以上情形发生变化．假设单一资产价值的变化受汇率的波动和资产本身价值的波动两个因素的影响，这两个因素不是独立的，此时有：2202VaR V Z T ααβαβαβσσρσσ=++⋅5.VaR 的三个重要参数：从VaR 的定义出发，要确定一个金融机构或资产组合的VAR 值或建立VAR 的模型，必须首先确定以下三个系数：一是持有期间t ∆的长短；二是置信区间α的大小；三是观察期间．1、持有期t ∆，即确定计算在哪一段时间内的持有资产的最大损失值，也就是明确风险管理者关心资产在一天内一周内还是一个月内的风险价值．持有期的选择应依据所持有资产的特点来确定比如对于一些流动性很强的交易头寸往往需以每日为周期计算风险收益和VaR值．从银行总体的风险管理看持有期长短的选择取决于资产组合调整的频度及进行相应头寸清算的可能速率．巴塞尔委员会在这方面采取了比较保守和稳健的姿态，要求银行以两周即10个营业日为持有期限．2、置信水平 ．一般来说对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好．选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶，希望能得到把握性较大的预测结果，希望模型对于极端事件的预测准确性较高．根据各自的风险偏好不同，选择的置信区间也各不相同．比如美洲银行选择95%，花旗银行选择95.4%，大通曼哈顿选择97.5%，Bankers Trust 选择99%．作为金融监管部门的巴塞尔委员会则要求采用99%的置信区间，这与其稳健的风格是一致的．3、第三个系数是观察期间(Observation Period)．观察期间是对给定持有期限的回报的波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，有时又称数据窗口(Data Window)．这种选择要在历史数据的可能性和市场发生结构性变化的危险之间进行权衡．为克服商业循环等周期性变化的影响，历史数据越长越好，但是时间越长，收购兼并等市场结构性变化的可能性越大，历史数据因而越难以反映现实和未来的情况．巴塞尔银行监管委员会目前要求的观察期间为1年．综上所述，VaR实质是在一定置信水平下经过某段持有期资产价值损失的单边临界值，在实际应用时它体现为作为临界点的金额数目．6.VaR计算方法：参数法：方差-协方差方法、分析法、半参数法：厚尾模型、估计函数模型非参数法：历史模拟法、蒙特卡罗模拟法7.VaR的技术特点：1、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．2、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．3、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．三、VaR的应用在次贷危机中, 几乎所有在美国金融市场进行投资的金融机构都经历了风险损失, 通过各大金融机构的资产减记价值和当季最高VaR 值对比, 不难发现VaR 风险管理体系的局限性．在美国4家顶级投行中, 名义风险价值最小的美林成为亏损最严重的银行．对危机最严重的2007年第三季度和第四季度的VaR 值和实际亏损进行比较, 结果令人吃惊: 美林第三季度和第四季度的平均日VaR 值分别为7 600万美元和6 500万美元, 按照63天计算的季度VaR 值为58亿美元和41亿美元, 而同时期美林相关产品的资产减记却分别达到了79亿美元和115亿美元, 远远超出了其对在险价值的估计．同样, 花旗银行2007年第三季度和第四季度平均日VaR 值分别为1141亿美元和1169亿美元, 季度VaR 值分别为8818亿美元和10615亿美元, 但是花旗在2007年三季度和四季度分别减记了65亿美元和181亿美元．像历次极端情况一样, VaR 方法在次贷危机中失效了．美国美国四大投行VaR值与实际损失对比情况亿美元从上表可以看出, 高盛的风险管理比较成功,在2007年三季度, 高盛的盈利激升79% , 达到2815亿美元, 同时VaR 值同比增加51% 至1139亿美元．在次债危机中, 高盛是具有最高名义风险价值的投行, 同时也成为损失最小的投行．高盛第三、四季度业绩大增, 正是由于提早做空美国房地产抵押贷款, 从而大大抵消了已承诺杠杆贷款和抵押贷款相关头寸损失造成的影响．四、VaR方法的局限性：尽管VaR 方法是目前最全面的风险管理方法, 但必须认识到其局限性:第一, 在正常情况下,要制定详细的、严格的风险防范方案, 研究哪些部门、业务蕴含着巨大风险．复杂的VaR 方法模型系统、计算机程序不能替代尽职调查．第二, 当市场环境不确定性大幅增加或者变得越发困难时,必须审慎管理风险结构, 结合宏观经济和金融市场的趋势预测, 综合运用各种风险对冲工具减少风险敞口．2007年初, 当高盛认识到存在过度低估风险的状况时, 开始大规模进行风险对冲, 因而才能在危机中独善其身．第三, 由于风险的关联性, 当市场环境不确定性大幅增加时, 应扩大压力度, 并且风险管理部门的信用风险和市场风险管理团队要紧密合作, 综合考虑风险在各个金融市场的传递．第四, 在风险管理框架中, 不应将风险管理部门置于交易部门之下, 必要时风险管理部门可直接向首席财务官进行汇报, 以强化风险管理部门的约束作用, 调整交易员的短期行为激励机制, 使得风险在事前和事后均得到恰当控制．测试和情境分析的范围, 充分估计风险的危害程总的来说，从在美国次贷危机中各大金融机构VaR风险管理体系所产生的实际效果来看，当前普遍应用的VaR模型及其管理体系在极端情况下存在有一定的局限性, 因此在运用VaR方法时必须结合对经济金融形势的综合判断才能取得较好的效果．五、参考文献：[1]戴天柱．投资银行运作，理论与实务．北京，经济管理出版社．2010年2月第2版．[2]阮垂玲，刘传哲，费芳．VaR方法在证券市场风险管理中的应用．金融市场，2008年，第4期．[3]朱海霞，潘支斌．基于g-h分布的投资组合VaR方法研究．中国管理科学，2005年8月第13卷第4期．[4]杨艳军，王永锋．基于GARCH模型的VaR方法在保证金设计中的应用．[5]甄建敏．VaR方法及其在我国证券市场风险管理中的应用．浙江大学硕士论文，2003年12月．[6]谷伟．金融市场风险管理中的VaR方法及其应用研究．华中科技大学硕士学位论文，2005年3月．[7]张桂香．VaR模型与VaR方法应用于证券市场风险管理的实证研究．浙江工业大学硕士学位论文，2003年11月．[8]刘晓星．基于VaR的商业银行风险管理．北京，中国科学社会出版社，2007年6月第1版．[9]李凤云．投资银行理论与案例．清华大学出版社，北京，2011年4月第1版．[10]Wikipedia：/[11]百度百科，VaR方法：/view/5143369.htm[12]Basle Committee on Banking Supervision Amendment to the cap ital accord to incorporate market risks.2008- 06- 10. .[13]张世芹,武振杉,吴海燕．从雷曼、美林的风险管理看VAR 模型的运用．法治与社会，2009年5月．[14]J.P Morgan Bank. Risk Metrics Technical Manual. New York: J.P Bank, 1995.[15]李裕丰, 罗丹程, 王赫．基于VaR方法的金融风险度量模型及其应用．沈阳工业大学学报(社会科学版)，第2卷第4期，2 0 0 9年1 0月．。
金融风险度量中的VaR模型解析
金融风险度量中的VaR模型解析引言：金融市场的复杂性和风险性注定了其对于风险度量的需求。
金融风险度量是金融机构和投资者在进行投资和管理资产时必备的工具，能够帮助他们了解和评估风险水平。
Value at Risk（VaR）模型是一种常见的金融风险度量模型，它通过对风险敞口的概率分布进行建模，计算出在给定置信水平下的最大可能损失额。
本文将对VaR模型进行解析，包括其定义、计算方法、模型假设、优缺点以及应用案例等内容。
一、VaR模型的定义VaR是Value at Risk的缩写，它被定义为在给定置信水平下可能发生的最大可能损失额。
VaR模型的核心思想是通过对风险资产或投资组合的概率分布进行建模，计算出在一定置信水平下的最大可能损失。
一般来说，VaR模型可以分为历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法等几种主要方法。
二、VaR模型的计算方法1. 历史模拟法：这种方法通过使用过去一段时期的历史数据来计算VaR。
具体而言，历史模拟法将过去的市场价格收益率作为未来市场价格收益率的概率分布，并根据所选的置信水平确定VaR。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是没有考虑到市场条件的变化和不确定性。
2. 参数法：参数法使用统计模型对风险资产或投资组合的价格收益率进行建模，并基于这些模型计算VaR。
常见的参数法包括正态分布法、t分布法和GARCH模型等。
这种方法的优点是可以考虑到市场条件的变化和不确定性，但缺点是需要对概率分布的参数进行估计，估计结果的准确性对VaR的计算结果影响较大。
3. 蒙特卡洛模拟法：这种方法通过随机模拟未来市场价格的路径，并根据这些路径计算出未来的投资组合或风险资产的价值，并确定VaR。
蒙特卡洛模拟法的优点是能够模拟复杂的市场条件和不确定性，但缺点是计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
三、VaR模型的假设1. 假设市场是有效的：VaR模型的计算基于市场价格收益率的概率分布，要求市场是有效的，即市场价格反映了所有可得到的信息。
关于var的用法
关于var的⽤法1、var 是在全局范围内有效，可以多次声明2、var与const 、let的区别：let 跟 var 的作⽤差不多，但有着⾮常重要的区别。
最明显的区别是， let 声明的范围是块作⽤域，⽽ var 声明的范围是函数作⽤域。
const 、let是es6及其以上版本的关键字es6命名规范：常量 const 声明⼀个只读的常量，⼀旦声明，常量的值就不能改变。
变量 let 声明的变量只在 let 命令所在的代码块内有效,只能声明⼀次，否则会报错3、var关键字具体⽤法：3.1：定义：要定义变量，可以使⽤ var 操作符（注意 var 是⼀个关键字），后跟变量名（即标识符）： var message；这⾏代码定义了⼀个名为 message 的变量，可以⽤它保存任何类型的值。
（不初始化的情况下，变量会保存⼀个特殊值 undefined）3.2:var 声明作⽤域：3.2.1：使⽤ var 操作符定义的变量会成为包含它的函数的局部变量。
⽐如，使⽤ var 在⼀个函数内部定义⼀个变量，就意味着该变量将在函数退出时被销毁：⽐如：这⾥， message 变量是在函数内部使⽤ var 定义的。
函数叫 test() ，调⽤它会创建这个变量并给它赋值。
调⽤之后变量随即被销毁，因此⽰例中的最后⼀⾏会导致错误。
3.2.2：不过，在函数内定义变量时省略 var 操作符，可以创建⼀个全局变量：去掉之前的 var 操作符之后， message 就变成了全局变量。
只要调⽤⼀次函数 test() ，就会定义这个变量，并且可以在函数外部访问到。
3.2.3：message⾸先是全局变量，被定义为：false布尔类型，之后被⼜被重写为个保存字符串值 hi 的变量,所有不会报错3.3 var声明提升：使⽤ var 时，下⾯的代码不会报错。
这是因为使⽤这个关键字声明的变量会⾃动提升到函数作⽤域顶部：之所以不会报错，是因为ECMAScript运⾏时把它看成等价于如下代码：这就是所谓的“提升”（hoist），也就是把所有变量声明都拉到函数作⽤域的顶部。
系统性风险管理中的VaR模型分析
系统性风险管理中的VaR模型分析一、前言在金融行业，风险管理一直是一项非常重要的工作。
为了更好地管理风险，一些模型被开发出来，VaR模型是其中之一。
在本文中，我们将深入研究VaR模型，并分析其在系统性风险管理中的应用。
二、VaR模型的概念VaR模型是风险管理领域中一种广泛使用的测量金融资产风险的方法。
VaR代表“风险价值”，是指在一定的时间内，某一特定的金融资产或投资组合在给定的置信水平下可能经历的最大亏损额度。
依据VaR模型，金融机构可以计算出一个金融产品的最大亏损额和极端亏损概率，从而评估该金融产品的风险。
VaR模型的一般思路是：建立一个历史模型来评估某一资产或投资组合的风险。
这种模型需要以下数据：资产价值，历史价格波动率和置信水平。
三、VaR模型的类型VaR模型有三种类型：历史模拟方法，参数模型方法和混合方法。
1.历史模拟方法历史模拟方法是VaR模型中最简单的一种，同时也是最易于理解的。
该方法使用历史数据来模拟金融产品在未来的变化情况，因此仅适合于稳定的市场。
如果市场非常崩溃，历史模拟方法就会失效。
2.参数模型方法参数模型方法是使用模型来计算金融产品未来的波动率和标准差。
这种方法基于假设，例如收益率服从正态分布或t分布等等。
由于使用参数化模型的方法，因此它往往需要更多的数据，并且需要广泛的金融知识和量化技能。
3.混合方法混合方法是基于历史和参数模型的方法，是VaR模型中比较广泛使用的一种方法。
混合方法结合了历史模拟方法和参数模型方法。
它使用历史收益率来计算金融产品的波动率，并通过模型来计算未来波动率。
四、VaR模型在系统性风险中的应用系统性风险是市场范围内的风险，由于这种风险造成的影响，市场中的许多不同的资产都会体现出相似的收益和亏损。
VaR模型可以帮助金融机构管理系统性风险。
以混合方法为例，金融机构可以使用历史收益率来计算系统性风险，并使用模型来计算未来波动率。
这样做可以帮助金融机构更好地理解系统性风险的潜在影响，并在必要时采取行动。
VaR模型及其在证券投资管理中的应用
首先，VaR方法具备科学性和简便性。VaR计算方法是建立在数理统计和概率论基础之上，其摒弃了主观随意性，对金融机构面临的风险能够给出综合考量的建议，且在操作方法上提供了简便性；其次，VaR方法具有预先性。VaR计算防范可以在事前就对投资组合进行计算风险，通过VaR方法的应用，投资者可以动态的了解资产组合风险，进而进行增持或减持，是一种预先性的风险管理方法，能够提升资产收益和运营效益。
参考文献：
[1]陈之楚，王永霞.金融市场风险之测定工具—— VaR法的原理及应用[J].现代财经，2001，21（7）：16- 20。VaR方法在本质上只能向我们展示特定分布当中和一定置信水平下的分位数，无法提供分为数左侧相应的分位数分布状况，因此无法充分考量“左尾损失”；其次，VaR方法存在模型风险。运用大量模型计算是VaR方法的核心所在，然而被使用的模型的参数、操作或者模型本身一旦出现错误，则会给VaR的计算带来巨大的误差，进而影响其金融风险的度量准确性。
3.3 VaR模型在基金投资业绩评价中的应用。
金融市场发展至今天，证券投资业绩评价的方法有很多种，如：夏普比率法、特雷诺指数法、詹森阿尔法α测度法等，但是VaR技术而得到的绩效评价方法RAROC是当前应用最科学、最有效的绩效评价方法，基于VaR的绩效评价方法RAROC能够克服之前诸多绩效评价方法的弊端，还能够拓展到证券投资管理中的更多方面。RAROC能够反映出优于市场基准组合的投资业绩，也能够反映出地域市场基准组合的投资业绩，这种方法的最大优势在于能够对投资组合的总体风险投资收益进行评价，还能够通过对公式变量的调整来对投资组合中的各个头寸或者各个交易员分别进行业绩评价。
三、VaR方法在证券投资管理中的应用。
3.1运用VaR模型进行风险控制和监测。
《VaR模型及其在金融风险管理中的应用》知识讲解
《VaR模型及其在金融风险管理中的应用》引言国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，发达国家的各大银行、证券公司和其他金融机构都在积极参与金融产品（工具）的创新和交易，使金融风险管理问题成为现代金融机构的基础和核心。
随着我国加入WTO，国内金融机构在面对即将到来的全球金融一体化的挑战，金融风险管理尤显其重要性。
传统的资产负债管理（Asset-Liability Management）过份依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。
这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。
1993年，G30集团在研究衍生品种基础上发表了《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 ）模型(“风险估价”模型)，稍后由JP.Morgan 推出了计算VaR的RiskMetrics风险控制模型。
在些基础上，又推出了计算VaR的CreditMetricsTM风险控制模型，前者用来衡量市场风险；JP.Morgan公开的CreditmetricsTM技术已成功地将标准VaR模型应用范围扩大到了信用风险的评估上，发展为“信用风险估价”（Credit Value at Risk）模型，当然计算信用风险评估的模型要比市场风险估值模型更为复杂。
目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。
VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。
⒈1995年巴塞尔委员会同意具备条件的银行可采用内部模型为基础，计算市场风险的资本金需求，并规定将银行利用得到批准和认可的内部模型计算出来的VaR值乘以3，可得到适应市场风险要求的资本数额的大小。
【liwei实用】VAR模型
V AR模型（V AR模型估计、滞后变量设置？） workfile框中选中平稳的数据（所有变量），右键，open，as V AR，basics，U-V AR，内生变量外生变量设置好，Lag intervals for endogenous就设置1 2，OK(View→Represetations可看到VAR模型的回归方程：GDP = C(1,1)*GDP(-1) + C(1,2)*GDP(-2) + C(1,3)*CY(-1) + C(1,4)*CY(-2) + C(1,5))（滞后期的选择、最优滞后阶数的确定）Var框中View，lag structure，lag length criteria，lags to2（年度数据）、4或8（季度数据）、6或8或12（月度数据；数据多就选大的）。
看结果“*”最多的那行就是滞后期。
（V AR模型的平稳性检验）Var框中Lag Skruciure，AR roots Graph. 有特征根在单位元外则不稳定。
（V AR模型预测：脉冲响应）V ar框中view，impulse response，multiple graphs，analytic（periods 设为10期差不多了）（V AR模型预测：方差分解）V ar框中view，variance decomposition，table，none（V AR模型预测：格兰杰因果检验）group框中view，granger causality（滞后阶数就是上述滞后期）（协整性检验、Johanson协整）group框中View，Cointegration Test（Lag intervals用1 2？）（返回数据用view，spreadsheet）17.3>15.5, 拒绝没有协整，2.3<3.8 接受最多一个协整方程V AR模型分析，包括;①V AR模型估计;②V AR模型滞后期的选择;③V AR模型平稳性检验;④V AR 模型预侧;⑤协整性检验判断用不用常数项和趋势项一般做法是：先画原序列的曲线图，根据图形可以看出是否应该包含截距项（常数项）或者趋势项（这种方法是比较常用、有效和易行的）；单位根是否应该包括常数项和趋势项可以通过观察序列图确定，通过（workfile中先选中变量）Quick-graph-line操作观察你的数据，若数据随时间变化有明显的上升或下降趋势，则有趋势项，若围绕0值上下波动，则没有趋势项；其二，关于是否包括常数项有两种观点，一种是其截距为非零值，则取常数项，另一种是序列均值不为零则取常数项。
股指期货风险评估及VAR模型的应用（共5则）
股指期货风险评估及VAR模型的应用（共5则）第一篇：股指期货风险评估及VAR模型的应用股指期货风险评估及VaR模型的应用一、股票指数期货的风险1、股票指数期货的交易风险特征随着股指期货上市的日益临近，对股指期货交易风险的了解就更加迫切。
由于股指期货的功能特殊性，其自身的交易风险变得更加复杂多样。
与其它市场风险相比，股票指数期货的交易风险具有如下特点：⑴高风险性。
股指期货首先是一种风险管理工具，其重要的功能就是实现套期保值、回避价格风险，投机与套利只是辅助功能而已。
但正是由于期货市场上有高风险和高回报率的双重特征，才使得期货市场能吸引众多以高风险换取高回报的投机资本，从而为套期保值者转移风险创造了条件，使期货市场回避风险、发现价格的功能得以实现。
⑵风险来源广泛性和种类多样性。
在股指期货市场中除了交易自身产生的风险外，还有许多来源不同的风险。
既有股票市场转移过来的风险，又有来源于投资者、经纪公司的风险；还有来源于经纪公司、政府监管的风险。
同时，还有来源于国际市场的风险等等。
所有这些来源不同、种类多样的风险构成了股票指数期货的交易风险，这也成为了其风险的一个主要特点。
⑶股票指数期货交易风险的放大性及连锁性。
股票指数期货的保证金制度和每日无负债结算制度是期货市场特有的制度，商品和股票指数期货在这方面是相通的。
保证金制度提高了资金的使用效率，把投资者的风险、收益都成倍地放大，这也就是我们常说的杠杆交易。
投资者以小博大，投机性强，因此风险面扩大，风险度加剧，一旦出现亏损，数额是巨大的。
同时由于股票指数期货与股票现货市场有着非常紧密的联系，因此一旦出现亏损风险两个市场就会相互影响、相互作用，从而导致连锁反应，使风险加剧。
⑷股票指数期货交易风险的可预测性。
由于股票指数期货的产生和发展存在着自身的规律和变化趋势，因此在一定程度上可以通过对其历史数据、统计资料以及与其相关的因素（如标的指数价格、经济趋势等）进行分析，对其发展变化过程进行预测，了解和掌握其变化的预兆和可能产生的后果。
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
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20XX-01-27
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CONTENCT
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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
金融风险管理中的 VaR 模型研究
金融风险管理中的 VaR 模型研究随着金融市场的不断发展，金融风险管理越来越受到人们的关注。
金融市场存在各种风险，如市场风险、信用风险、操作风险等，其中市场风险是最为重要的风险之一。
市场风险是指由于市场价格波动、汇率波动等因素所造成的资产价值下降而导致的损失。
为了有效控制市场风险，VaR 模型在金融风险管理中得到了广泛应用。
VaR 模型是金融风险管理中常用的一种衡量风险的方法。
VaR （Value at Risk）是指在一定时间内，资产组合或证券投资组合可能面临的最大损失。
VaR 的计算方法主要有历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和参数化模型法等。
其中，参数化模型法是应用最广泛的一种方法。
参数化模型法是将金融资产的收益率分布建模，通过对模型参数的估计，计算出资产组合或证券投资组合的 VaR 值。
参数化模型法常用的模型有正态分布模型、t 分布模型、GARCH 模型等。
正态分布模型是最为简单和常用的模型，但是它不能反映金融资产收益率的 fat tail，即收益率过于集中在均值周围，同时不能反映出异方差性的存在。
t 分布模型是正态分布模型的改进，它能够很好地反映fat tail 和异方差性，但是需要进行更复杂的参数估计。
GARCH 模型是在 t 分布模型的基础上考虑收益率的波动性，它能够更好地反映金融资产收益率的波动性和风险分布。
VaR 模型的应用不仅局限于风险管理，还可以用于投资组合的优化。
投资者在构建投资组合时，需要平衡收益和风险。
利用VaR 模型可以优化投资组合的配置，得到在一定风险水平下收益最大的投资组合。
投资者可以通过将 VaR 作为前提条件，来寻找最优的投资组合。
虽然 VaR 模型的应用广泛，但是也存在着一些缺点。
首先，VaR 模型只能计算可能的最大损失，不能够给出损失的概率分布，这意味着 VaR 不能用于精确评估风险。
其次，VaR 模型以收益率分布为基础，而收益率分布的东西非常复杂，它可能受到许多其他因素的影响，例如市场供求、政治动荡、天气变化等，这些因素可能在短期内对收益率分布产生重大影响，从而导致 VaR 模型失效。
使用VAR模型进行金融计算
使用VAR模型进行金融计算在金融领域，风险管理是一项至关重要的任务。
为了有效地管理风险，金融机构和投资者需要准确地估计可能的损失。
这就需要使用一种可靠的方法来计算风险价值（Value at Risk，VAR），以便预测在给定置信水平下可能发生的最大损失。
VAR模型是一种常用的风险度量方法，它基于统计学和时间序列分析的原理。
VAR模型的核心思想是通过分析历史数据，建立一个数学模型来估计未来的风险。
它可以帮助金融机构和投资者更好地理解和管理风险。
VAR模型的计算过程相对复杂，但可以分为三个主要步骤：数据收集、模型建立和风险估计。
首先，需要收集相关的金融数据，包括资产价格、指数数据等。
然后，根据收集到的数据，建立VAR模型。
VAR模型可以使用多种方法来构建，例如历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和参数法等。
最后，使用建立好的VAR模型，计算出在给定置信水平下的风险价值。
VAR模型的优势在于它可以提供一个相对准确的风险度量，并且可以根据不同的置信水平来进行风险估计。
这意味着金融机构和投资者可以根据自己的需求来选择适合的置信水平，从而更好地管理风险。
此外，VAR模型还可以帮助金融机构和投资者识别潜在的风险因素，并制定相应的风险管理策略。
然而，VAR模型也存在一些局限性。
首先，VAR模型基于历史数据，它无法预测未来的风险。
因此，在使用VAR模型时，需要谨慎对待其结果，并结合其他分析方法进行综合判断。
其次，VAR模型假设资产收益率服从正态分布，这在实际情况中并不总是成立。
在极端市场情况下，VAR模型可能会低估风险。
因此，需要对VAR模型的结果进行灵活的调整和修正。
除了上述提到的一些基本概念和应用，VAR模型还有一些衍生的应用。
例如，条件VAR模型可以通过引入其他因素，如市场波动率、利率变动等，来更准确地估计风险。
此外，VAR模型还可以与其他模型相结合，如风险敞口模型、压力测试模型等，以提供更全面的风险管理方案。
总之，VAR模型是一种重要的金融计算方法，可以帮助金融机构和投资者更好地管理风险。
应用VAR模型时的15个注意点
应用 VAR 模型时的 15 个注意点向量自回归（ VAR,Vector Auto regression ）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。
VAR 方法通过把系统中每一个内生变量 ,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而回避了结构化模型的要求。
Engle 和 Granger （1987 ）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。
假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。
这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。
VAR 模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型 ,同时，向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响。
如果变量之间不仅存在滞后影响 ,而不存在同期影响关系，则适合建立 VAR 模型 , 因为 VAR 模型实际上是把当期关系隐含到了随机扰动项之中。
、I •、、+: —注意点：1 、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接 OLS 容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验 ,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提）想进一步确定变量之间是否存在协整关系 ,可以进行协整检验 ,协整检验主要有EG两步法和JJ检验：①、EG两步法是基于回归残差的检验可以通过建立OLS模型检JJ 检验其残差平稳性；②、检验是基于回归系数的检验，验前提是建立 VAR 模型（即模型符合 ADL 模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM 进一步考察短期关系，Eviews 这里还提供了一个 Wald － Granger 检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验请注意识别。
金融风险管理中的VaR模型研究
金融风险管理中的VaR模型研究金融市场的不确定性和波动性给投资者和金融机构带来了巨大的风险挑战。
为了解决这一问题，VaR（Value at Risk）模型成为金融风险管理中重要的工具之一。
本文将就VaR模型的定义、计算方法以及应用进行深入研究。
一、VaR模型的定义VaR是用来度量金融投资组合在给定时间和置信水平下可能的最大亏损额。
一般来说，VaR是指在给定时间跨度（通常为一天）内，组合价值损失在某置信水平下的最大值。
VaR模型通过数学统计的方法，根据历史的金融数据和风险分布，对未来的风险进行测量和预测。
二、VaR模型的计算方法VaR模型有多种计算方法，包括历史模拟法、正态分布法和蒙特卡洛模拟法等。
其中，历史模拟法是最简单和直观的方法，它通过对历史数据进行回溯和统计，来评估未来风险。
正态分布法则基于假设金融资产收益率服从正态分布，通过计算均值和标准差来确定VaR。
蒙特卡洛模拟法则是通过构建有效的随机模拟模型，模拟大量的随机路径，从而计算出VaR。
三、VaR模型的应用VaR模型在金融风险管理中有广泛的应用。
首先，VaR可以帮助投资者评估不同投资组合的风险水平，从而做出更明智的投资决策。
其次，金融机构可以利用VaR模型来评估自身的市场风险和流动性风险，以便采取相应的风险管理措施。
此外，VaR还可以用于检验金融机构的资本充足性，确定适当的风险缓冲保证金。
四、VaR模型的局限性尽管VaR模型在金融风险管理中发挥着重要作用，但也存在一定的局限性。
首先，VaR模型基于历史数据和假设的风险分布，忽略了极端事件的可能性，因此对于市场异常波动或黑天鹅事件的预测能力相对有限。
其次，VaR模型对金融市场的动态变化和相关性的变化较为敏感，容易受到市场流动性和投资者行为的影响。
因此，在实际应用中需要结合其他风险管理工具和方法来进行综合评估。
综上所述，VaR模型是金融风险管理中一种重要的工具，通过对历史数据和风险分布进行分析，可以辅助投资者和金融机构做出风险管理和决策。
应用VAR模型时的15个注意点
应用VAR模型时的15个注意点应用VAR模型时的15个注意点向量自回归（VAR,Vector Auto regression）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。
VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而回避了结构化模型的要求。
Engle和Granger（1987）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。
假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。
这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。
VAR 模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型,同时，向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响。
如果变量之间不仅存在滞后影响,而不存在同期影响关系，则适合建立VAR 模型,因为VAR模型实际上是把当期关系隐含到了随机扰动项之中。
注意点：1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验,但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提）想进一步确定变量之间是否存在协整关系,可以进行协整检验,协整检验主要有EG两步法和JJ检验:①、EG两步法是基于回归残差的检验可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性；②、检验是基于回归系数的检验，JJ检验前提是建立VAR模型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM 进一步考察短期关系，Eviews 这里还提供了一个Wald－Granger检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验请注意识别。
5、格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，。
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应用VAR莫型时的15个注意点向量自回归（VAR,Vector Auto regression ）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。
VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造莫型,从而回避了结构化模型的要求。
En gle和Gran ger（1987）指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的。
假如这样一种平稳的或的线性组合存在，这些非平稳（有单位根）时间序列之间被认为是具有协整关系的。
这种平稳的线性组合被称为协整方程且可被解释为变量之间的长期均衡关系。
VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型，同时，向量自回归模型也被频繁地用于分析不同类型的随机误差项对系统变量的动态影响。
如果变量之间不仅存在滞后影响, 而不存在同期影响关系，则适合建立VAR 模型, 因为VAR模型实际上是把当期关系隐含到了随机扰动项之中。
注意点：1、单位根检验是序列的平稳性检验，如果不检验序列的平稳性直接OLS容易导致伪回归。
2、当检验的数据是平稳的（即不存在单位根），要想进一步考察变量的因果联系，可以采用格兰杰因果检验, 但要做格兰杰检验的前提是数据必须是平稳的，否则不能做。
3、当检验的数据是非平稳（即存在单位根），并且各个序列是同阶单整（协整检验的前提）想进一步确定变量之间是否存在协整关系, 可以进行协整检验, 协整检验主要有EG两步法和JJ检验：①、EG两步法是基于回归残差的检验可以通过建立OLS模型检验其残差平稳性；②、检验是基于回归系数的检验，JJ 检验前提是建立VAR莫型（即模型符合ADL模式）4、当变量之间存在协整关系时，可以建立ECM 进一步考察短期关系，Eviews 这里还提供了一个Wald－Granger 检验，但此时的格兰杰已经不是因果关系检验，而是变量外生性检验请注意识别。
5、格兰杰检验只能用于平稳序列，这是格兰杰检验的前提，而其因果关系并非我们通常理解的因与果的关系，而是说x的前期变化能有效地解释y的变化，所以称其为“格兰杰原因”6 、非平稳序列很可能出现伪回归，协整的意义就是检验它们的回归方程所描述的因果关系是否是伪回归，即检验变量之间是否存在稳定的关系。
所以，非平稳序列的因果关系检验就是协整检验。
7、平稳性检验有3 个作用：1）检验平稳性，若平稳，做格兰杰检验，非平稳则作协正检验。
2）协整检验中要用到每个序列的单整阶数。
3）判断时间学列的数据生成过程。
ADF 检验：1、view--unit root test, 出现对话框，默认的选项为变量的原阶序列检验平稳性，确认后，若ADF检验的P值小于0.5,拒绝原假设,说明序列是平稳的，若P 值大于0.5，接受原假设，说明序列是非平稳的；2、重复刚才的步骤，view--unit root test, 出现对话框，选择1st difference, 即对变量的一阶差分序列做平稳性检验，和第一步中的检验标准相同，若P值小于0.5，说明是一阶平稳，若P值大于0.5，则继续进行二阶差分序列的平稳性检验。
先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列，若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型；若非平稳，进行差分，当进行到第i 次差分时序列平稳，则服从i 阶单整（注意趋势、截距不同情况选择，根据P 值和原假设判定）。
若所有检验序列均服从同阶单整，可构造VAR模型，做协整检验（注意滞后期的选择），判断模型内部变量间是否存在协整关系，即是否存在长期均衡关系。
如果有，则可以构造VEC 模型或者进行Granger 因果检验，检验变量之间“谁引起谁变化”，即因果关系: 第一，格兰杰因果检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示而这真正存在因果关系, 是否呈因果关系需要根据理论、经验和模型来判定；第二，格兰杰因果检验的变量应是平稳的，如果单位根检验发现两个变量是不稳定的，那么，不能直接进行格兰杰因果检验，所以，很多人对不平稳的变量进行格兰杰因果检验，这是错误的；第三，协整结果仅表示变量间存在长期均衡关系，那么，到底是先做格兰杰还是先做协整呢？因为变量不平稳才需要协整，所以, 首先因对变量进行差分, 平稳后, 可以用差分项进行格兰杰因果检验，来判定变量变化的先后时序，之后进行协整，看变量是否存在长期均衡；第四，长期均衡并不意味着分析的结束，还应考虑短期波动，要做误差修正检验。
8、单位根检验是检验数据的平稳性，或是说单整阶数。
9、协整是说两个或多个变量之间具有长期的稳定关系。
但变量间协整的必要条件是它们之间是同阶单整，也就是说在进行协整检验之前必须进行单位跟检验。
10 、协整说的是变量之间存在长期的稳定关系，这只是从数量上得到的结论，但不能确定谁是因谁是果，而因果关系检验解决的就是这个问题。
单位根检验是检验时间序列是否平稳，协整是在时间序列平稳性的基础上做长期趋势的分析，而格兰杰检验一般是在建立误差修正模型后所建立的短期的因果关系。
故顺序自然是先做单位根检验，再过协整检验，最后是格兰杰因果检验。
单位根检验是对时间序列平稳性的检验，只有平稳的时间序列，才能进行计量分析，否则会出现伪回归现象；协整是考察两个或者多个变量之间的长期平稳关系，考察两者的协整检验通常采用恩格尔- 格兰杰检验，两者以上则用Johansen 检验；格兰杰因果检验是考察变量之间的因果关系, 协整说明长期稳定关系不一定是因果关系，所以需要在通过格兰杰因果检验确定两者的因果关系。
顺序一般是单位根检验，通过后如果同阶单整，再进行协整，然后在进行因果检验。
要特别注意的是只有同阶单整才能进行协整。
11、VAR建模时lag intervals for endogenous 要填滞后期，但是此时你并不能判断哪个滞后时最优的，因此要试，选择不同的滞后期，至AIC或SC最小时，所对应着的滞后为最优滞后，此时做出来的VAR模型才较为可靠。
12、做协整检验前作VAR的原因是，协整检验是对滞后期和检验形式非常敏感的检验，首先需要确定最优滞后。
由于VAR是无约束的，而协整是有约束的，因此协整检验的最优滞后一般为VAR的最优滞后减去1,确定了最优滞后，再去诊断检验形式，最终才能做协整。
13、当确定了协整的个数后，往下看，有个标准化的结果，这个结果就是协整方程，由于在结果中各变量均在方程一侧，因此如果系数为正，则说明是负向关系，反之亦然。
14、协整表示变量间的长期均衡关系，貌似与你的OLS不矛盾。
（1）、如检验不协整，说明没长期稳定关系，可以做VAR模型，但是模型建立后要做稳定性分析：做AR根的图表分析，如所有单位根小于1,说明VAR模型满足脉冲分析及方差分解所需条件之一：模型的因果关系检验，不过注意在做因果检验前要先确定滞后长度。
只有满足因果关系，加上满足条件一：稳定性，则可进行脉冲及方差分解；如不满足因果关系，则所有不满足因果关系的变量将视为外生变量，至此要重新构建VAR莫型，新的VAR莫型将要引入外生变量的VAR莫型（2）、VAR与VEC关系是：VEC是有协整约束（即有长期稳定关系）的VAR莫型，多用于具有协整关系的非平稳时间序列建莫。
15、简单说VAR 莫型建立时，第一步：不问序列如何均可建立初步的VAR 莫型（建立过程中数据可能前平稳序列，也可能是部分平稳，还可能是没协整关系的同阶不平稳序列，也可能是不同阶的不平稳序列，滞后阶数任意指定。
所有序列一般视为内生向量），第二步：在建立的初步VAR 后进行①滞后阶数检验，以确定最终莫型的滞后阶数②在滞后阶数确定后进行因果关系检验，以确定哪些序列为外生变量至此重新构建VAR莫型（此时滞后阶数已定，内外生变量已定）, 再进行AR根图表分析，如单位根均小于1,VAR勾建完成，可进行脉冲及方差分解；如单位根有大于 1 的，考虑对原始序进行降阶处理（一阶单整序列处理方法：差分或取对数，二阶单整序列处理方法：理论上可以差分与取对数同时进行，但由于序列失去了经济含义，应放弃此处理，可考虑序列的趋势分解，如趋势分解后仍然不能满足要求，可以罢工，不建立任何莫型，休息或是打砸了电脑），处理过后对新的序列（包括最初的哪些平稳序列）不断重复第一步与第二步，直至满足稳定性为止；第三步：建立最终的VAR后,可考虑SVAR模型。
如果变量不仅存在滞后影响，还存在同期影响关系，则建立VAR模型不太合适，这种情况下需要进行结构分析。
1、首先，如果变量都是平稳的，如增长率、cpi、实际汇率等少数变量则直接可以用VAR模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应、方差分解等；2、70年代以前的建莫都是以“序列平稳”为隐含假设的，70年代GRANGE提出“伪回归”问题，从此建模进入了“非平稳”与“协整”的时代，因此，现在对时间序列建莫时不进行平稳性和非平稳序列协整性检验是不严格的；而且，如果序列非平稳或非协整，则建莫的关键性检验—残差白噪声检验可能是不能通过的。
（有的文章不进行平稳性和协整性检验有三种情况：一是按传统方法建莫；二是突出文章的经济学意义而简化方法；三是建莫成功与否靠残差检验一锤定音），也就是说VAR莫型（含因果关系检验模型前提是平稳或协整）;3、早期的VAR是没有考虑平稳的问题，但是现在做VAR的步骤一般是这样的：第一步：单位根检验，UNIT ROOT TEST寸全部的变量进行单位根检验，早期单位根检验：单位根检验用ARM/图看也可以，如果都平稳不用做协整检验和模型平稳性检验，则回到1；第二步：协整检验，在两个变量的情况下，用Engle-Granger method 和Johansen 协整检验或者Stock and Watson 方法，但是在多个变量的情况下最好不要用Engle-Granger 的方法，用Johansen 方法，[ 回归出来的矩阵的rank, 如果满秩，则所有的变量都为稳定的序列，直接使用VAR如果是0秩，则所有的序列都进行一阶差分之后VAR（前提应该是全部的序列都是I （1），如果处于这两者的中间，那么就用error correction model] ；第三步：滞后期确定，（操作见EVIEWS6.0 中var 模型下view-lag structure 最后一列，多种准则比较选多数准则认同的最优滞后期，保证所有的残差都不存在自相关性，即white noise ，然后进行格兰杰因果关系检验、脉冲响应、方差分解……）;第四步：建立VAR模型：（因果关系检验）,（操作见EVIEWS6.0中var 模型下view-lag structure 第一列），平稳性检验通过（单位根r<1），表明模型平稳，即脉冲响应（冲击）是收敛的（如果冲击是发散的，不符合实际经济系统，再分析则毫无经济意义），可做脉冲脉冲响应、方差分解等；如果没通过平稳性检验，则不能直接做脉冲响应和方差分解，可以以差分变量做VAR模型，再说脉冲响应和方差分解,也就是说只有平稳的VAR模型（非指序列平稳而是模型平稳，模型单位根小于1在单位圆内）才可以做脉冲响应、方差分解，VAR模型模型不平稳使用差分变量后建VAR 模型。