要確定一個金融機(jī)構(gòu)或資產(chǎn)組合的VaR值或建立VaR的模型，必須首先確定以下三個系數(shù)：一是持有期間的長短；二是置信區(qū)間的大??；三是觀察期間。
計算VaR
VaR計算系數(shù)：
1、持有期：即確定計算在哪一段時間內(nèi)的持有資產(chǎn)的最大損失值，也就是明確風(fēng)險管理者關(guān)心資產(chǎn)在一天內(nèi)一周內(nèi)還是一個月內(nèi)的風(fēng)險價值。持有期的選擇應(yīng)依據(jù)所持有資產(chǎn)的特點來確定比如對于一些流動性很強(qiáng)的交易頭寸往往需以每日為周期計算風(fēng)險收益和VaR值。
從銀行總體的風(fēng)險管理看持有期長短的選擇取決于資產(chǎn)組合調(diào)整的頻度及進(jìn)行相應(yīng)頭寸清算的可能速率。巴塞爾委員會在這方面采取了比較保守和穩(wěn)健的姿態(tài)，要求銀行以兩周即10個營業(yè)日為持有期限。
2、置信水平：一般來說對置信區(qū)間的選擇在一定程度上反映了金融機(jī)構(gòu)對風(fēng)險的不同偏好。選擇較大的置信水平意味著其對風(fēng)險比較厭惡，希望能得到把握性較大的預(yù)測結(jié)果，希望模型對于極端事件的預(yù)測準(zhǔn)確性較高。根據(jù)各自的風(fēng)險偏好不同，選擇的置信區(qū)間也各不相同。
3、觀察期間(Observation Period)：觀察期間是對給定持有期限的回報的波動性和關(guān)聯(lián)性考察的整體時間長度，是整個數(shù)據(jù)選取的時間范圍，有時又稱數(shù)據(jù)窗口(Data Window)。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會目前要求的觀察期間為1年。
綜上所述，VaR實質(zhì)是在一定置信水平下經(jīng)過某段持有期資產(chǎn)價值損失的單邊臨界值，在實際應(yīng)用時它體現(xiàn)為作為臨界點的金額數(shù)目。
計算VaR的方法有哪些？
風(fēng)險因子的波動性模型和證券組合的估值模型構(gòu)成VaR計算的不同方法。波動性模型有歷史模擬法、方差―協(xié)方差法、Monte Carlo模擬法和情景分析法等幾種方法。
VaR的計算包括5個基本要素：持有期、置信水平、數(shù)據(jù)的頻度、資產(chǎn)組合的價值函數(shù)和分布函數(shù)。這5個要素中，前三個要素是主觀確定的參數(shù)，是VaR模型的外生變量。
其中，持有期的長短可依據(jù)金融產(chǎn)品的不同特點加以選擇；置信水平反映了不同決策主體對風(fēng)險承擔(dān)的不同程度，可在95％～99％之間選擇；VaR的計算往往需要大規(guī)模歷史樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)頻度越長，所需的歷史時間跨度越大。
資產(chǎn)組合的價值函數(shù)是證券組合的估值模型，需要根據(jù)證券組合價值與市場因子的關(guān)系確定。而分布函數(shù)則取決于市場因子未來的分布，即市場因子的波動性模型。后兩個要素是計算VaR模型的核心和難點。
（一）歷史模擬法。歷史模擬法的基本思路是給定歷史時期所觀測到的市場因子的變化來表示市場因子的未來變化。它首先確定標(biāo)的風(fēng)險因素，獲取這些風(fēng)險因素過去一段時間的歷史變化的百分比，接著用這些可能變化值對組合進(jìn)行估價，最后在一個給定的置信度下用這些組合價值的可能來估計其VaR。
（二）方差―協(xié)方差法。這種方法是通過計算組合內(nèi)各資產(chǎn)的方差――協(xié)方差矩陣，從而求出資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差，因此被稱為方差――協(xié)方差法。它假定投資組合是一組資產(chǎn)的線性組合，而所有的資產(chǎn)收益率都服從正態(tài)分布，那么此線形組合也服從正態(tài)分布，它用資產(chǎn)收益的歷史時間序列數(shù)據(jù)來計算資產(chǎn)或組合的標(biāo)準(zhǔn)差或相關(guān)關(guān)系，然后在正態(tài)分布的假定下，基于這些方差和協(xié)方差系數(shù)來計算組合的標(biāo)準(zhǔn)差從而確定相應(yīng)的VaR。
（三）Monte Carlo模擬方法。Monte Carlo模擬法同樣是一種非參數(shù)的方法，同樣是通過獲取大量的樣本來計算VaR。它與歷史模擬法的不同在于，它不是利用市場因素的歷史觀測值，而是假定了收益率的分布，再從中抽樣。它的基本思路是反復(fù)模擬決定價格的隨機(jī)過程，每次模擬都能得到組合再持有期末的一個可能值，大量模擬后，組合價值的模擬分布將收斂于真實分布。
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