VAR风险价值度的运用
《风险价值VaR》课件
Conditional VaR基于超过VaR的损失，并考虑了损失分布的非对称性和尾部风险。
总结
通过本课件，您掌握了VaR的概念、计算方法、优缺点以及应用和扩展领域，未来VaR将在风险管理中发挥更 重要的作用。
风险监控
通过定期计算VaR，可以及时 发现和监控风险暴露，并采取 相应措施进行风险控制。
VaR 的改进和扩展
1 Expected Shortfall
Expected Shortfall是VaR的扩展，它衡量了在损失超过VaR时的平均损失。
2 Event VaR
Event VaR着重考虑特定事件可能引起的风险，更加关注极端事件的可能性。
VaR的优缺点
1 优点
提供了对风险的度量，有助于风险管理和决策制定。
缺点
仅仅是对可能最大损失的估计，不考虑损失的分布形状和偏度。
VaR的应用
金融风险管理
VaR广泛应用于金融机构中的 风险管理部门，帮助评估和管 理金融风险。
投资组合管理
VaR可用于评估投资组合的风 险水平，并帮助投资者制定合 适的投资策略。
《风险价值VaR》PPT课 件
在这个PPT课件中，我们将深入介绍风险价值VaR的概念、计算方法、应用 及其未来发展趋势。掌握VaR将有助于更好地理解风险管理和投资组合管理。
什么是风险价值VaR?
风险价值VaR的定义
风险价值VaR是衡量金融资产或投资组合在给定置信水平和时间跨度下的最大可能损失。
VaR的三要素——置信水平、时间跨度、风险资产
VaR的计算需要确定置信水平（损失发生的概率）、时间跨度（计算损失的时间范围）和风 险资产（待测的资产或组合）。
VaR的计算方法
金融风险控制中的VAR模型简介
金融风险控制中的VAR模型简介金融风险是指投资者在金融市场进行投资时所面临的潜在的产生亏损的危险。
因此，金融风险控制对于投资者和金融机构而言，是非常重要的。
VAR（Value-at-Risk）也就是风险价值模型，是一种简单而又广泛应用于金融风险控制中的风险测度方法，它适用于许多种不同的金融市场工具，不管是股票、债券、外汇，还是衍生品，都可以适用。
VAR的本质是对所能承受的风险进行测量。
通过VAR模型，投资者或金融机构可以知道他们面临的潜在风险大小，这有助于他们进行风险控制和资产配置。
这种方法最初是用于评估对冲基础风险，如股票价格波动或汇率的波动等，并在过去二十多年中得到了广泛的应用，这也是因为它是直观、方便、易于理解和计算的。
VAR模型的计算方式非常简单。
一般地，VAR是指在一定置信水平下，投资者或金融机构在未来某一时期内所能承受的最大亏损。
以95%的置信水平举例来说，在一天或一周内，投资者或机构市值最大损失的可能性为5%。
我们按此方法计算利润和损失的上限，就能够明确计算出所能承受的风险。
举个例子，比如说，一位投资者有一个投资组合，里面有10只股票，他认为置信水平为95%，因此他可以承受的亏损在一天之内不超过5%。
那么他就可以使用VAR模型计算出，这个投资组合在一天内所能承受的最大亏损为10万元。
这样，在实际交易中，他可以根据VAR模型的计算结果，制定出适当的风险控制策略，以保证他的投资组合不会承受超过最大亏损额度的风险。
VAR模型的应用还逐渐扩展到了其他领域。
比如，在保险、信贷等领域，也可以通过VAR模型来控制风险。
在保险领域，VAR 可以帮助保险公司确定他们在不同的投资组合和情况下所面临的最大风险。
在信贷领域，VAR可以帮助银行确定他们在不同的借款组合和情况下所面临的最大风险。
总的来看，VAR模型可以帮助投资者和金融机构对他们的风险进行分析和控制。
然而，VAR模型也有其局限性。
首先，VAR只是一种单一的测量方法，它不考虑不同变量之间的相关性，也就没有考虑不同的风险之间的协同效应。
风险价值方法的原理及应用
风险价值方法的原理及应用1. 概述风险价值方法（Value at Risk，VaR）是一种衡量金融风险的方法。
它通过对风险进行量化，帮助机构和个人评估其金融资产和投资组合的可能亏损程度。
本文将介绍风险价值方法的原理，以及其在金融领域的应用。
2. 原理2.1 风险价值的定义风险价值是指在给定的置信水平下，投资组合或资产可能面临的最大亏损额。
例如，某个投资组合的VaR为1亿美元，置信水平为95%，则意味着在未来一段时间内，有95%的概率这个投资组合的亏损不会超过1亿美元。
2.2 风险价值的计算方法计算VaR可以使用多种方法，其中常见的有历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。
2.2.1 历史模拟法历史模拟法基于过去的市场数据，通过观察历史上的市场价格波动，来估计未来可能的风险。
具体步骤如下： - 收集历史市场数据； - 计算投资组合每日收益率；- 根据收益率序列，计算投资组合的VaR。
2.2.2 参数法参数法将市场数据拟合成一个特定的数学模型，用模型的参数来描述市场的风险特征。
常用的参数法包括正态分布法、t分布法和对称分布法。
具体步骤如下：- 选择合适的概率分布； - 估计模型的参数； - 基于参数估计，计算投资组合的VaR。
2.2.3 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法通过生成大量的随机数样本，模拟市场未来的价格走势，从而计算投资组合的VaR。
具体步骤如下： - 确定模拟的时间段； - 确定每个时间段的模拟次数； - 对每个时间段进行模拟，得到投资组合的收益率； - 根据收益率序列，计算投资组合的VaR。
3. 应用3.1 风险管理风险价值方法在金融机构中广泛应用于风险管理。
通过计算投资组合的VaR，机构可以识别和控制其暴露于市场风险的程度，从而采取适当的风险对冲和风险控制措施。
3.2 风险度量风险价值方法也用于对不同投资组合的风险进行比较和评估。
通过计算不同投资组合的VaR，可以直观地了解不同组合的风险水平，帮助投资者进行风险的选择和平衡。
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。
金融风险管理中的VaR模型及应用研究
金融风险管理中的VaR模型及应用研究在金融投资中，风险管理是一项关键性工作。
为了规避风险，投资者需要采用不同的方法对风险进行测算、监控和控制。
而其中，以“价值-at-风险”（Value-at-Risk，VaR）模型为代表的方法，成为许多金融机构和投资者对风险管理进行实践的重要途径。
本文将从VaR模型的概念、计算方法、应用研究等方面进行分析探讨。
一、VaR模型的概念和计算方法VaR是指某一风险投资组合在未来一段时间内，尝试以一定置信度（通常为95%、99%）估计其最大可能损失金额。
VaR分析的目的是定量化风险，并作为投资者制定投资决策的重要参考依据。
VaR模型的计算方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和正态分布法。
历史模拟法利用历史价格数据，模拟投资组合的未来价值变化；蒙特卡洛模拟法则采用随机方式，给出多种可能的结果；正态分布法基于正态分布假设，可以采用数学公式得出VaR数值。
在实际应用中，不同的计算方法适用于不同的投资组合和风险管理要求。
二、VaR模型应用研究的进展VaR模型在金融投资中的应用已经逐步成为一项主流的风险管理方法。
然而，在实践应用中，VaR模型存在一些局限性和问题，如对极端事件的处理能力不足、对交易流动性和市场风险变化的关注不足等。
针对这些问题，学者们开展了一系列研究，并不断改进VaR模型。
例如，将VaR模型与条件风险价值（CVaR）模型相结合，可更好地处理极端风险；利用高频数据和机器学习等方法，可提高计算结果的准确性和实时性；同时，还可以通过分层支持向量回归（Layered Support Vector Regression）等方法，对VaR值进行修正和预测。
随着技术和数据处理手段的不断改进，VaR模型在未来的风险管理中的应用将更加广泛和完善。
三、VaR模型的局限性虽然VaR模型在风险管理中有着广泛的应用，但也有一些局限性。
首先，VaR 模型往往基于假设性条件，对于一些极端风险和非线性风险等难以做出准确预测。
风险：用VaR度量风险
风险：用VaR度量风险提高金融风险控制水平的需求催生了统一的风险度量方法——风险价值法（VaR），而私人部门越来越多地采用其作为抵御金融风险的第一防线。
监管机构和央行也为VaR提供了推动力。
巴塞尔银行监管委员会于1995年4月宣布对商业银行资本充足率的要求也将建立在VaR的基础上。
[1]1995年12月，美国证券交易委员会发出提议，要求美国上市公司披露有关衍生工具的活动信息，而VaR即为披露的三种可选方法之一。
因此，显而易见的趋势是采用基于VaR的更透明化的金融风险报告方法。
VaR是指在给定的置信水平下，一段时间内最坏的预期损失。
VaR用一个数字测量了全球范围内市场风险的敞口和金融变量朝不利方向变动的可能性。
VaR用于测量风险的单位为美元。
比如说，信孚银行曾经在其1994年的年报中透露，其日VaR的平均值在99%的置信度下为3500万美元；人们很容易就会将这个数字与信孚银行6.15亿美元的年利润或47亿美元的权益总额相比较。
在这样的数据基础上，股东们和经理人们可以决定他们是否对这个程度的风险感到舒适。
如果答案是否定的，那么计算VaR的过程就可以被用来确定该从哪些方面减少风险。
除了金融报告，VaR还可用于很多别的目标，比如说为交易员设定头寸限额，以及在风险调整的基础上衡量回报率和模型评估等。
机构投资者们也把VaR作为一种衡量他们对风险敞口控制的动态方法，特别是在很多外部基金经理也参与其中的时候。
非金融公司，特别是那些参与期货交易的机构，也在考虑建立以VaR 为中心的风险管理系统。
VaR提供了一种对冲总风险效果的连续测量，相较过去那些传统的、通常关注个别交易的对冲方案，这种方案在适用性方面的提高相当显著。
不用怀疑，这些理想的特质说明了当前全盘偏向VaR趋势的缘由。
然而，尽管VaR受到了普遍的追捧，但是人们并没有认识到VaR只是对风险的估计。
实际上，VaR只是由于不利金融风险而导致的可能损失的近似值。
金融风险管理的VaR方法及其应用
综合来看，可以确定 应该理解为一负值，即所遭受的损失， 则表示其发生的概率。
三、VaR的计算
所谓Value At Risk ,按字面意思解释,就是“处于风险中的价值”。VaR值就是在一定的持有期及一定的置信度内,某金融投资工具或投资组合所面临的潜在的最大损失金额。例如,银行家信托公司(BankersTrust )在其1994年年报中披露,其1994年的每日99%VaR值平均为3500万美元。这表明,该银行可以以99 %的可能性保证, 1994年每一特定时点上的投资组合在未来24小时之内,由于市场价格变动而带来的损失平均不会超过3500万美元。通过把这一VaR值与该银行1994年6. 15亿美元的年利润及47亿美元的资本额相对照,该银行的风险状况即可一目了然，可见该银行承受风险的能力还是很强的，其资本的充足率足以保证银行应付可能发生的最大损失值。为计算VaR值,我们首先定义ω。为某初始投资额, R为其在设定的全部持有期内的回报率。则该投资组合的期末价值为ω=ω。(1 + R)。
七var的优缺点优点var是一种用规的统计技术来全面综合地衡量风险的法较其它主观性艺术性较强的传统风险管理法能够更加准确地反映金融机构面临的风险状况1var把对预期的未来损失的大小和该损失发生的可能性结合起来不仅让投资者知道发生损失的规模可以得到不同置信水平上的var这不仅使管理者能更清楚地了解到金融机构在不同可能程度上的风险状况也便了不同的管理需要
在全部金融风险中,市场风险和信用风险是最主要的两种。过去,在金融市场价格比较稳定的背景下,人们更多地注意的是金融市场的信用风险,而几乎不考虑市场风险的因素。例如, 70年代的金融风险管理几乎全部是对信用风险的管理。然而,自70年代初布雷顿森林体系崩溃以来,浮动汇率制下汇率、利率等金融产品价格的变动日益趋向频繁和无序。80年代以来金融创新及信息技术日新月异的发展,以及世界各国金融自由化的潮流使金融市场的波动更加剧烈由于分散金融风险的需要,金融衍生工具（Financial derivative instrument）便应运而生并且得到了迅猛发展。人们通常所说的金融衍生工具,是指以杠杆或信用交易为特征,以货币、债券、股票等传统金融工具为基础而衍生发展出来的新金融产品。它既指一类特定的交易方式,也指由这种交易方式形成的一系列合约。金融期货、金融期权、远期外汇交易、利率互换等都属于衍生金融商品。1995年,金融衍生工具的名义市场价值为70万亿美元,相比之下,全球股票市场的市值仅为15万亿美元。然而,随着全球经济的发展，金融业也越来越深入到各个领域，金融衍生工具的使用也涉及到各个方面，人们更多的是利用金融产品进行投资和货币升值，而不是单纯的期望保值。当金融衍生工具越来越多地被用于投机而不是保值的目的时,出于规避风险的需要而产生的金融衍生工具本身也就孕育着极大的风险。近年来美国奥伦治县政府破产案、巴林银行倒闭案、日本大和银行巨额交易亏损案等,无不与金融衍生工具有关。于是,如何有效地控制金融市场尤其是金融衍生工具市场的市场风险,就成为银行和公司管理人员、投资人以及金融监管当局所面临的亟待解决的问题。金融衍生产品是一把“双刃剑”,它既是重要的风险规避工具,但是在实际操作中往往却适得其反。因此如何加强对金融衍生工具的风险监管成为值得关注的问题。在这个大背景下, VaR方法就应运而生了。
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。
金融风险管理中的VaR研究
金融风险管理中的VaR研究一、引言金融投资领域中，风险是难以避免的。
在这个领域，我们常常需要预估投资风险，制订规划管理风险。
金融风险管理理论包括很多，VaR（Value at Risk）的理论应用将为我们开拓新的思路，本文将就此进行介绍和探讨。
二、VaR的基本概念VaR，Value at Risk，即价值风险。
VaR是用来描述金融资产或组合价值在一定时间内可能遭受的最大可能损失的风险度量指标。
换而言之，VaR是以一定告损失概率为基础，在一定的时间内描述最大的可能损失值。
常见的损失概率分别是1%、2.5%、5%等。
三、VaR的计算方法1. 方差—协方差法（Variance-covariance approach）这种方法计算比较简单，基于历史数据，计算期望和标准差，实现过程比较容易。
但这种方法有很多的限制，比如无法应对极端事件，对于分布不规则的情况下会出现精度问题等，常用于评估股票、债券等传统场外金融市场的风险。
2. 历史模拟法（Historical Simulation Method）历史模拟法也是一种比较常用的方法，其思想基于历年资产收益的变动情况，通过统计方法构造在历史数据上的资产价格变动，从而获取资产组合在未来风险敞口的大小和损失的可能范围。
但历史模拟法也有其容易被应用者误解、无法处理负数风险等问题。
3. 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）蒙特卡洛方法是一种用于风险分析的应用较广的方法。
其核心思想是构造一个随机模型，在非常多的随机模拟中，获取资产价格变动，从而给出未来风险敞口和损失的可能范围。
这种方法可以比较准确的估计不同情境下的价格波动情况，但计算时间复杂度大，计算程序难度高。
4. 分布无关法（Distribution-Free Approach）这是VaR应用最为广泛的方法之一，它不需要对价格分布进行假定，而是通过概率分布函数的变化来确定VaR值。
四、VaR的优点和局限性优点：VaR方法适用于各种金融市场，在遵循一定的假设前提下几乎可以普适的适应所有市场；VaR考虑多个金融资产及其之间的相关性，能够通过与ETF等投资组合更好的进行风险控制；VaR预测结果明确，信息量大，能够给投资者及监管机构提供最直接的方法来管理风险。
VaR方法原理及应用
V a R方法原理及应用-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1ＶａＲ方法原理及应用随着经济全球化及投资自由化的日益加剧，金融市场风险导致各金融机构之间的竞争从原来的资源竞争逐渐转变为内部管理、业务创新、企业文化等方面的竞争，使金融机构的风险管理成为现代金融企业管理的基础和发展的基石。
在这样的背景下，国外各金融机构格外注重金融风险的测定和管理。
VaR 方法就是近年来在国外发展起来并被广泛应用的测度风险的一种重要的方法。
一、VaR的基本原理VaR,在险价值或风险价值是指市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
更确切地说是在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合在未来特定时期内的最大可能损失。
用公式表示为：Prob(ΔPΔP：某一金融资产在一定持有期Δt的价值损失额。
VaR：置信水平σ下的风险价值——可能的最大损失。
σ：给定的概率——置信水平。
这一方法由JP摩根公司首次提出，以其对风险测度的科学、实用、准确和综合的特点受到包括监管部门在内的国际金融界的普遍欢迎，迅速发展成为风险管理的一种标准，并且与压力测试、情景分析和返回检验等一系列方法形成了风险管理的VaR体系。
VaR方法主要是对历史数据进行模拟运算，求出在不同置信度下的VaR值，为此需要建立一个假设交易组合值变化的分布。
该假设是以每日观察到的市场重要指标或其他组合有影响的市场因素（市场风险因素）的变化率为基础的，据此算出来的公司某日VaR值与当日组合可能的损失值相对应。
选择的置信水平应该反映金融资产管理者的风险厌恶程度，可以根据不同的投资者对风险的厌恶程度和对风险的承受能力来确定。
置信水平过低，损失超过VaR 值的极端事件发生的概率过高，使得VaR值失去意义；置信水平过高，超过VaR值的极端事件发生的概率可以降低，但统计样本中反映极端事件的数据也越来越少，这就使VaR值估计的准确性下降，现实中置信水平一般选择在95％到99％之间。
金融风险管理中的VaR模型及其应用
金融风险管理中的VaR模型及其应用随着金融市场的不断发展，相对应的金融风险也越来越复杂和多样化。
如何有效的管理金融风险，成为了金融从业者面临的一个重要挑战。
为了解决这个问题，现代金融学中出现了大量风险管理工具和方法。
其中，VaR模型是最为广泛应用的一种方法。
本文主要探讨VaR模型的理论和应用，以及VaR方法存在的问题和不足。
一、VaR模型的理论及原理VaR是Value-at-Risk（风险价值）的缩写，是指在一定时间内，金融资产或投资组合可能面临的最大损失额。
VaR的计算基于统计学和概率论的方法，通过建立某一信赖度下的损失分布模型，来评估风险承受的能力和预算分配。
VaR模型一般可以分为历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和参数法。
历史模拟法是通过分析历史数据，估计未来的风险情况。
蒙特卡罗模拟法则是对未来的随机走势进行模拟，计算出在不同情况下的风险承受能力。
而参数法则是利用历史数据和统计分析的方法，建立确定性模型，通过拟合数据和计算偏差来确定最终的VaR值。
二、VaR模型的应用VaR模型从早期在金融领域的应用，逐渐扩展至其他行业领域。
目前，VaR模型在证券、银行、保险、商品交易等金融市场中被广泛应用。
VaR模型的应用可以帮助金融机构更好的定量化风险，评估预算和风险承受能力，以便更好地进行风险管理和投资决策。
金融机构和投资者可以通过对VaR值的计算和应用，有效降低风险损失，增强风险管理和监控能力。
三、VaR模型的问题和不足尽管VaR模型已经成为金融风险管理的一个重要工具，但是该模型还存在一些问题和不足。
首先，VaR模型对强尾风险和极端事件的敏感度较低。
因为VaR是基于历史数据和概率论的方法，只能分析相对稳定的市场环境和正态分布的情况，不能充分考虑市场变异性和不确定性，对非线性风险和风险爆炸的情况表现较弱。
其次，VaR模型在计算时对模型的可靠性具有一定要求。
如果数据缺失或者偏差较大，模型的精度和有效性将大大降低。
金融风险管理中的VaR模型应用
金融风险管理中的VaR模型应用VaR模型（Value at Risk）是金融风险管理中一种常用的风险度量方法。
它通过对金融资产组合进行风险评估，帮助投资者和金融机构在风险控制和决策制定方面做出合理的选择。
本文将探讨VaR模型在金融风险管理中的应用，并分析其优缺点。
一、VaR模型的基本原理VaR模型是通过对金融资产组合进行统计分析，计算出在一定置信水平下的最大可能损失额。
具体来说，VaR模型将风险分析转化为一个统计问题，通过对历史数据或模拟模型进行分析，估计出资产组合的收益分布情况，并确定出在一定置信水平下，可能的最大损失额。
二、VaR模型的应用场景1. 投资组合管理：VaR模型可以帮助投资者对资产组合进行风险评估，从而制定出相应的风险控制策略。
通过计算VaR指标，投资者可以了解到在不同置信水平下可能的最大可能损失额，以便根据自身的风险承受能力和投资目标制定出合理的投资策略。
2. 风险控制：金融机构在日常运营中面临着各种风险，包括市场风险、信用风险等。
VaR模型可以帮助金融机构对这些风险进行量化和管理。
通过计算出资产组合的VaR值，金融机构可以设定相应的风险暴露限额，并及时采取相应的风险控制措施，以降低可能的损失。
三、VaR模型的优点1. 简单易懂：VaR模型的计算方法相对简单，基于历史数据或模拟模型进行分析，可以很好地反映金融资产的风险水平。
2. 强调风险集中度：VaR模型关注的是整个资产组合的风险水平，可以帮助投资者和金融机构更好地了解持仓的风险集中度，从而降低投资和运营中的潜在风险。
3. 可比较性：不同金融机构可以使用VaR模型对风险进行度量，从而实现不同机构之间的风险比较和风险管理。
四、VaR模型的局限性1. 假设缺陷：VaR模型在计算风险时通常基于历史数据或模拟模型，但这些方法都存在一定的假设，无法完全反映真实世界的复杂性。
例如，历史数据可能无法覆盖全面的市场情况，模拟模型可能无法准确预测未来的市场变化。
var在商业银行风险管理中的应用
var在商业银行风险管理中的应用《var在商业银行风险管理中的应用》在商业银行的经营中，风险管理是至关重要的环节。
而在风险管理中，价值-at-risk（VaR）是一个重要的指标，它在商业银行的风险管理中起着至关重要的作用。
本文将深入探讨Var在商业银行风险管理中的应用，帮助读者更好地理解这一概念。
1. Var的概念在探讨Var在商业银行风险管理中的应用之前，我们首先需要了解Var的概念。
Var是一种衡量风险的方法，可以帮助我们估计在一定置信水平下的最大可能损失。
它通过对投资组合的价值进行统计分析，得出在未来一段时间内可能出现的最大亏损额。
这对于商业银行来说尤为重要，因为它们需要在风险可控的范围内开展业务。
2. Var在商业银行中的应用Var在商业银行中有着广泛的应用。
它可以帮助银行更好地衡量市场风险。
通过对各种金融工具和投资组合进行VaR计算，银行可以更好地了解自己的市场风险敞口，从而采取相应的对冲措施。
Var还可以用于信用风险的管理。
商业银行在放贷和信用担保中都存在着一定的信用风险，而Var可以帮助银行更好地评估和管理这一风险。
Var还可以应用于操作风险和流动性风险的管理，帮助银行更好地防范各种风险，保障自身的稳健经营。
3. Var的局限性然而，需要指出的是，Var作为一种风险测度方法并不是没有局限性的。
Var是基于历史数据和统计假设得出的，所以在某些情况下可能无法准确地反映风险的真实情况。
Var只能衡量投资组合的潜在亏损，而不能给出亏损发生的概率。
在实际应用中，商业银行还需要结合其他方法和工具，综合考虑各种风险因素，来全面评估和管理风险。
4. 个人观点和理解作为我的个人观点，我认为Var在商业银行风险管理中的应用是非常重要的。
它可以帮助银行更好地了解自身的风险敞口，从而及时采取有效的风险对冲和管理措施。
然而，我们也不能过分依赖Var，需要结合其他风险管理工具，来全面、深入地评估和管理风险。
只有在多种风险管理方法和工具的综合应用下，商业银行才能更好地应对各种风险挑战，保障自身的稳健经营。
VAR在风险管理中的应用探析
VAR在风险管理中的应用探析VAR是价值-at-风险，是一种广泛使用的风险量化指标。
它有助于帮助企业和机构确定其业务和金融活动的风险水平，从而帮助他们做出更好的风险管理决策。
本文将对VAR在风险管理中的应用进行探析。
1. VAR的定义和计算方法VAR是指在一定置信度下，在未来一定周期内，某一风险资产或组合价值可能的最大损失。
VAR被广泛用于研究金融衍生品交易、资产组合风险管理和市场风险管理等领域。
在计算VAR时，我们首先需要定义两个参数：置信度和预计损失期间。
置信度表示在一定置信水平下计算的损失，预计损失期间表示时间段内计算的损失。
我们在计算VAR时通常采用历史模拟、蒙特卡罗方法和解析方法。
2.VAR在风险管理中的应用VAR在风险管理中有多种应用，本文将着重探讨VAR在资产组合风险管理和市场风险管理中的应用。
2.1 资产组合风险管理资产组合风险管理是一种针对投资组合整体风险的管理方法。
在资产组合风险管理中，VAR通常被用于确定投资组合的风险水平。
对于资产组合风险管理而言，我们需要首先建立一个风险度量模型，以帮助我们确定资产组合中每项资产的风险水平。
在建立风险度量模型后，我们可以用VAR来度量该组合的风险水平。
同时，我们还可以用VAR来评估不同资产比重下所构建的资产组合的风险水平。
2.2 市场风险管理市场风险是指投资组合收益和价值因市场环境、事件和异动而波动的风险。
在市场风险管理中，VAR通常被用于量化股票、利率和外汇等金融衍生品交易中的风险水平。
对于股票和利率产品而言，VAR被用于量化可能的损失，从而帮助机构和企业在交易前确定风险水平。
对于外汇交易而言，VAR可以帮助企业和机构避免汇率波动所带来的损失。
3.VAR存在的问题和局限性VAR虽然是一种广泛使用的风险量化指标，但是它也存在一些问题和局限性。
首先，VAR只考虑了可能的最大损失，而没有考虑概率分布的尾部。
其次，VAR不敏感于市场波动的频率和幅度。
金融风险控制中VaR模型的使用方法
金融风险控制中VaR模型的使用方法金融市场的波动性和不确定性可能会给投资者和金融机构带来巨大的风险。
为了有效地控制风险，金融机构采用各种方法和工具来衡量和管理市场风险。
其中，价值-at-风险（Value-at-Risk，VaR）模型是一种广泛应用的方法，被视为一种风险控制的标准工具。
VaR模型的基本原理是通过统计方法和数学模型来评估金融资产组合的风险程度。
它是一种度量金融市场风险的方法，可以帮助投资者和金融机构了解其投资组合的潜在损失。
VaR模型的主要优势在于能够提供一个简单而直观的风险度量指标，以及在不同市场条件下的灵活性。
为了使用VaR模型进行风险控制，首先需要确定一个风险度量的时间段。
常用的时间段包括每日、每周或每月。
这个时间段决定了计算VaR所使用的历史数据的长度。
一般来说，VaR模型的结果是一个表示潜在损失的金额，例如，“95% VaR为100万美元”，表示在95%的时间内，该投资组合的潜在损失不会超过100万美元。
对于一个已经建立的投资组合，计算VaR主要分为两个步骤：数据收集和模型构建。
在数据收集阶段，需要搜集相关的金融资产价格数据，包括股票、债券、外汇等。
一般来说，历史收益率是计算VaR所需的最常用数据。
根据所选择的计算时间段，需要收集足够的历史数据来进行VaR计算。
模型构建阶段是VaR模型的核心。
VaR模型有多种类型，其中一种常用的方法是历史模拟法。
历史模拟法根据历史数据的分布情况来估计未来的风险。
另一种常用的方法是正态（或对数正态）分布法，它假设资产收益率服从正态（或对数正态）分布。
其他著名的VaR模型还包括蒙特卡洛模拟法和压力测试法等。
选用何种模型取决于投资者或金融机构的需求和偏好。
除了模型的选择外，还需要确定VaR的置信水平，即表示风险容忍度的水平。
常用的置信水平包括90%、95%和99%。
举例来说，95%置信水平的VaR表示在95%的时间内，潜在的损失不会超过VaR的数值。
期货市场的风险度量指标
期货市场的风险度量指标期货市场是金融市场中一种重要的衍生品市场，它的存在旨在帮助投资者管理风险和进行套利交易。
然而，由于期货交易的特殊性质，其存在一定的风险。
为了准确衡量和评估期货市场的风险水平，人们开发了各种风险度量指标。
本文将介绍几个常见的期货市场风险度量指标，并探讨其应用和局限性。
一、价值风险度量指标1. Value at Risk (VaR)VaR是衡量金融资产或投资组合风险的常用指标之一。
它表示在特定置信水平下，资产或投资组合在未来某个时段内可能丢失的最大金额。
VaR可以帮助投资者了解其投资组合的风险敞口，并做出相应的风险管理决策。
然而，VaR存在一定的局限性，它不能提供关于极端情况下的损失额度信息，而且对于非对称分布的资产或投资组合风险度量可能不准确。
2. Conditional Value at Risk (CVaR)CVaR是VaR的一种扩展形式，它衡量在VaR未能覆盖的损失区间内的平均损失。
CVaR能够给出在超过VaR水平的损失情况下，投资者可能面临的平均风险损失。
相比于VaR，CVaR能够更全面地估计资产或投资组合的风险水平，但同样存在对分布假设的依赖性。
二、波动率风险度量指标1. 历史波动率历史波动率基于过去一段时间的价格波动情况，它可以反映出资产或投资组合过去的风险水平。
历史波动率是一种简单直观的风险度量指标，但其局限性在于未来的波动率可能与过去存在差异。
2. 隐含波动率隐含波动率是期权市场中根据期权价格计算得出的波动率，它可以反映市场对未来波动率的预期。
隐含波动率常用于期权定价模型中，但它假设市场参与者对未来波动率的预期是准确的，而这并不总是成立的。
三、其他风险度量指标1. 应变值应变值（Delta）是期权交易中衡量期权价格变化与标的资产价格变化之间关系的指标。
它可以帮助投资者了解在不同市场条件下，期权价格对标的资产价格的敏感度。
应变值在期权风险管理中起到关键作用，但其只能衡量标的资产价格变动对期权价格的直接影响，而无法全面考虑其他因素。
风险价值(VaR)模式的应用
三、风险价值（VaR）模式的应用商品期货风险的识别解决的问题是风险种类的识别，而商品期货风险的估测解决的是风险将在什么时候发生，损失会有多大，即找出风险发生的概率及风险损失的程度，以便为下一步的风险管理提供充足有效的数理依据。
如前所述，风险是未来结果的不确定性和可能性，这在本质是一种概率事件或随机事件。
因此，理论界常以概率论和数理统计的方法为基础来估测金融风险发生的可能性。
VaR既是一种对风险概率的描述，又是一种应用最广泛的风险度量方法，在国际金融理论和实业界得到了广泛认可，因此，我们在此专门将VaR模式单列出来研究。
根据Holton（2002），VaR的理念可以溯源到1922年，当纽约证券交易所首先提出根据交易成员的头寸比例计算资本要求，实际上就是VaR中有关资本充足度计算的雏形；1945年Leavens第一次给出了量化计算投资组合价值的例子，这二者成为VaR早期发展的两条平行轨道。
Guill（2007）指出，上世纪70年代中期，美国信孚银行（Bankers Trust）的资源管理部门出于风险与资源管理的需要，提出了风险调整资本收益率（Risk-Adjusted Return on Capital，即RAROC）模型。
80年代中后期，随着计算机功能的日益强大，Bankers Trust逐步将RAROC模型推广应用于内部各种产品的分析与决策过程，一些商业咨询公司开始把RAROC 打包然后作为独立的产品推向市场，一些金融机构也开始采用类似的模型计算风险与资产。
JP摩根的风险管理部门采纳了RAROC模型的思想，但对其做了进一步发展与完善，内部取名为VaR，作为供自己内部使用的一种对任意资产组合进行市场风险计量的模式，并且每天将有关数据分析汇总后呈交给摩根的高层，使其得以掌握公司的最新风险动态。
1993年7月，由JP摩根主席Dennis领导的G30委员会全球衍生品研究组发表了名为《衍生品：实践与原理》的报告，首次在公开文献里使用VaR一词。
金融风险管理的VAR方法及其应用
金融风险管理的VAR方法及其应用一、本文概述随着全球金融市场的日益复杂化和全球化，金融风险管理已成为金融机构和投资者不可或缺的一部分。
在众多风险管理工具中，Value at Risk（VaR）方法因其直观性和实用性而备受关注。
本文旨在深入探讨VaR方法的理论基础、计算方法以及在金融风险管理中的应用，以期为读者提供全面而深入的理解，进而提升金融风险管理水平。
本文首先将对VaR方法进行概述，包括其定义、特点以及与传统风险管理方法的区别。
随后，将详细介绍VaR的计算方法，包括历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法等，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
在此基础上，本文将探讨VaR在金融风险管理中的应用，如投资组合风险管理、市场风险管理和信用风险管理等。
还将讨论VaR方法的局限性和挑战，以及未来可能的发展方向。
通过本文的阅读，读者可以对VaR方法有更为全面和深入的了解，从而更好地应用于实际金融风险管理中。
本文也希望能为金融领域的学术研究和实践应用提供一定的参考和借鉴。
二、VAR方法的基本原理VAR（Value at Risk）方法，即风险价值模型，是一种广泛用于金融风险度量和管理的统计技术。
VAR方法的基本原理在于通过历史数据或者假设情景，估算出在正常的市场波动下，某一金融资产或资产组合在未来特定时间段内的最大可能损失。
这种损失通常以一个置信水平来表示，例如95%或99%的置信水平。
这意味着，在正常的市场条件下，该资产或资产组合在未来特定时间段内的损失超过VAR值的概率只有5%或1%。
VAR的计算涉及两个关键要素：置信水平和持有期。
置信水平反映了金融机构对风险的容忍度，而持有期则代表了对未来风险观察的时间窗口。
VAR的计算还需要依赖于资产或资产组合的收益分布假设，这通常假设为正态分布或者广义误差分布等。
VAR方法的应用广泛，不仅可以用于度量单一金融资产的风险，还可以用于度量资产组合的系统风险。
通过将不同类型的资产风险纳入同一度量框架，VAR方法有助于金融机构全面了解其风险敞口，从而进行有效的风险管理。
风险管理var分析法的原理和应用
风险管理VAR分析法的原理和应用1. 简介1.1 什么是VAR分析法VAR（Value at Risk，风险价值）分析法是一种风险管理工具，用于衡量金融资产或投资组合在给定时间段内可能遭受的最大损失。
该方法基于历史数据和统计模型，通过计算在给定置信水平下的预期最大损失来辨识和评估风险。
1.2 VAR的应用范围VAR分析法在金融机构、投资管理、资产配置以及衍生品交易中广泛应用。
它帮助决策者了解风险暴露程度，制定风险限制和监控措施，有助于有效管理和控制投资组合的风险。
2. VAR分析法的原理VAR分析法的原理基于两个关键要素：置信水平和时间段。
2.1 置信水平置信水平是衡量VAR分析法结果可靠性的度量。
标准的置信水平通常为95%或99%，意味着在给定时间段内，有95%或99%的把握损失不会超过VAR值。
置信水平越高，VAR值越保守，反之亦然。
2.2 时间段时间段是VAR分析法用于计算预期最大损失的时间跨度。
例如，一天、一周或一个月等。
时间段的选择需要根据具体情况考虑，较短的时间段可以更快地反映市场风险变化，但也容易受到噪音的干扰，较长的时间段可以平滑市场波动，但可能无法及时捕捉到快速变化的风险。
3. VAR分析法的计算方法VAR值可通过多种计算方法得出，常见的方法包括历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。
3.1 历史模拟法历史模拟法是根据历史数据来估计风险价值。
它基于假设：未来风险类似于过去的风险。
具体步骤如下： - 收集和整理历史收益率数据。
- 对收益率数据进行排序，找出相应置信水平下的VAR值。
3.2 参数法参数法通过拟合概率分布函数来估计风险价值。
常用的概率分布函数有正态分布、t分布和对数正态分布等。
具体步骤如下： - 根据历史数据拟合适当的概率分布函数。
- 利用拟合的概率分布函数计算VAR值。
3.3 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法通过随机生成符合设定概率分布的随机数来估计VAR值。
具体步骤如下： - 建立随机数生成器，根据设定的概率分布生成符合要求的随机数。
金融风险管理中VaR模型的应用分析
金融风险管理中VaR模型的应用分析金融领域中的风险管理是一个非常重要的问题，而VaR模型是目前最常用的风险管理模型之一。
VaR是Value at Risk的缩写，即“风险价值”。
它是评估资产组合风险并帮助投资者制定管理策略的一种数学模型。
本篇文章将从VaR的概念、计算方法、优缺点以及具体应用等方面入手，来分析VaR模型在金融风险管理中的作用。
一、VaR的概念VaR模型是一种风险预测模型，用于衡量投资组合在特定时间段内的亏损概率。
VaR模型是根据某一个置信区间内的最大亏损额来计算的，常见的置信水平为95%或99%。
比如，一个100万元的投资组合，95%置信区间的1日VaR为2万元，意味着这个组合在一天内亏损超过2万元的概率为5%。
二、VaR的计算方法VaR模型的计算方法有三种：历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和参数法。
历史模拟法是通过历史数据的变动情况来计算VaR的方法。
这种方法的优点是简单易行，但它的缺点也非常明显，因为它是基于历史数据的变动情况来计算未来的风险情况，而历史数据不能完全反映未来的情况。
蒙特卡罗模拟法是通过随机模拟生成某一投资组合的概率分布情况，从而计算出VaR。
这种方法是目前比较流行的计算VaR的方法。
它通过对投资组合进行大量的随机模拟，获得了更加准确的VaR计算结果，但是这种方法所需的计算资源较大，计算过程也比较复杂。
参数法是通过对投资组合的风险因素进行参数估计，通过建立概率分布函数来计算VaR。
这种方法的优点是计算速度快，计算精度高。
三、VaR模型的优缺点VaR模型作为金融风险管理中常用的模型，有其优点和缺点。
首先是VaR模型的优点。
VaR模型作为一种风险预测模型，可以帮助机构在风险管理方面更好地进行投资决策，降低损失风险，避免资产净值的波动。
这项模型具有普适性，可以应用于各个金融领域，覆盖了金融投资领域的风险管理。
VaR模型的计算方法简单明了，用户只需要输入相应的数据，即可得出具体的VaR值。
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VAR更简单的例子
● 某银行在过去十年贷款坏帐平均为 2%，最坏情况为5%。我们有90% 把握说贷款坏帐不会超过5%。
● 百年不遇的灾害，含有统计概念。 如果涉及损失量，则和VAR有关。
背景知识
● 背景知识
– 期望 – 方差 – 终端值(Quantile) – 中心极限定理
什么是VAR？
风险价值度（Value at Risk）主要用来测试在 给定的时间内，在某一置信度下，在正常的市 场条件下，银行一个投资组合可能产生的最大 的损失。VAR有三个因素需要考虑：
● 10天VAR=sqrt(10)*1天VAR
MaR rk iC sek attp m italxt,(6 kV i6 0 10 V AA t-R i) R
关于VAR的讨论
对于银行投资组合风险的估计，VAR是一种有效的 方法之一。首先，它提供了一种适合于不同交易种 类和风险因素的、一致性地风险测量方法；其次， 它考虑了不同风险因素之间的相关性。VAR使得管 理层及时的了解整个银行面临的风险成为可能。然 而，VAR也有一些本身固有的不足：只能用于正常 市场浮动
VAR图形解释
风险源(利率,汇率) 基本值
风险源值可能性(一)
风险源值可能性(二)
…...
风险源值可能性(N)
Positions
数据
基本价钱 价钱可能性(一)
价钱可能性(二)
…...
价钱可能性(N)
计算回报，产生VAR
证券组合回报分布
VAR
VAR报告格式
Source: Deutsche Bank Annual RepoHale Waihona Puke t风险价值度问题解答
怎么对VAR进行检验
模型进行检验可以多种多样 ● 压力测试 ● 独立测试 ● 后台检验
– 用实际数据可以监测VAR的准确性 – 检验1天VAR99，我们应该期望VAR每年
(250天工作日)大概有2.5次失效 – 失效次数太多会造成对资本金的惩罚
标准资本金计算
● VAR计算
– 10天风险测试区间 – 99%置信区间 – 一年历史数据
按月损失和收益（%)
回报分布
● 月损失和收益回报概率分布
VAR求取过程
● 我们首先找到这家银行过去若干月（1953年到1995年）里按月 投资组合回报分布（第四页图所示）。从图中我们可以看出：在 这段时间内，该种债券的收益在-5%和5%之间，其中有一个在5%左右，一个在-4.5%左右。
● 我们将第四页图 的回报分布，按照回报的多少，绘制成一个概率 分布图。也就是将回报分别在-5%、-4%、-3%、-2%、-1%、 0%、1%、2%、3%、4%、5%发生的次数用分布图表示出来， 于是我们得到第五页图。从图中我们可以看出，该债券回报率在 -1.7% 以下的次数为26次（也就是516个月中有26个月的回报率 在-1.7% 以下）。即: 该债券可能损失1700万元 (1.7%*1,000,000万元)的概率在5% ( = 26/516)左右，因此我们 可以说：对于这笔债券，在正常的市场条件下，有95%的把握， 至多损失1700万元。
– VAR将风险转化成一个货币数量 – VAR可以用来计算复杂投资组合的风险
VAR计算的步骤
● 收集投资头寸信息 ● 识别风险因素 ● 识别风险因素变化可能性 ● 在风险因素不同变化可能性下，对
产品定价 ● 确定证券组合价格分布
VAR计算的方法
概括起来讲，VAR的计算方法有三种：
● 方差/协方差法(variance/covariance) ● 历史模拟法(historical simulation) ● 蒙内卡罗法(Monte Carlo simulation)
VAR风险价值度的运用
提纲
● 引言/背景知识 ● 为什么用VAR来管理风险 ● 怎么计算VAR ● 怎么检查VAR ● VAR以及市场管理 ● VAR以外的风险管理方式
衍生产品损失
1989-1999因对衍生产品管理不善所造成的损失
30
0
Compiled by
CMRA
VAR举例
● 假设一家银行持有1亿元中期债券，在一个月 内这家银行这笔资产可能会损失多少呢？
– 根据VAR理论，可能你会。 – 根据压力测试理论，你可能不会 。
压力测试(stress testing)
通过设定一些极坏(worst - case)的情 况，来测算可能给银行带来的风险。
– 是对VAR的补充 – 压力测试和VAR给了一个整体风险图画
正常市场
压力测试
● 所谓极坏的情况，是指与市场相关的因 素发生了极端的变化。
– 选择风险因素 – 确定假设 – 证券组合定价 – 采取措施
压力测试假设
● 1987股票市场暴跌 ● 1994中央银行利率急剧上调 ● 1990海湾战争 ● 1995南美洲市场动乱
VAR的优点
● 提高风险管理能力 ● 风险定量化 ● 帮助业务决策 ● 控制管理风险
VAR的缺点
● 只能用于正常市场浮动，而非正常市场小 概率事件往往最关键
● 假定你不会游泳，如果你面对一条很宽的 河，有人告诉你河水平均深度为一米。你 会勇敢的淌水过河吗？
– （1）时间长度：如天数或周数； – （2）置信度（把握程度）； – （3）损益的分布。
为什么用VAR来管理风险?
● VAR可以回答这样的问题：在某一段时间内 ，在X%（如99%）的把握下，银行至多会 损失多少。如管理层在每个营业日的开始， 可能会给风险管理部门提出这样的问题：在 99%的把握内，一天内整个银行的损失至多 有多大？