來源：高頓網(wǎng)校 發(fā)布時間：2015-10-08 10:10 責(zé)編：admin

　證券從業(yè)考試《投資分析》考點精講：VaR計算的基本原理及計算方法
 
　　一、VaR計算的基本原理
 
　　1.含義：VaR的字面解釋是指“處于風(fēng)險中的價值(ValueatRisk)”，一般被稱為是“風(fēng)險價值”或“在險價值”，其含義是指在市場正常波動下，某一金融資產(chǎn)或證券組合的*5可能損失。確切地說，VaR描述了“在某一特定的時期內(nèi)，在給定的置信度下，某一金融資產(chǎn)或其組合可能遭受的*5潛在損失值”或者說“在一個給定時期內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少”。
 
　　2.基本因素：“未來一定時期”和“給定的置信度”。前者可以是l天、2天、l周或l月等，后者是概率條件。例如，“時間為l天，置信水平為95%，所持股票組合的VaR=10000元”，其含義就是：“明天該股票組合可有95%的把握保證，其*5損失不會超過l0000元”，或者是“明天該股票組合*5損失超過l0000元的可能性只有5%”。
 
　　3.優(yōu)點：VaR方法的*5優(yōu)點就是提供了一個統(tǒng)一的方法來測量風(fēng)險，把風(fēng)險管理中所涉及的主要方面即投資組合價值的潛在損失用貨幣單位來表達，簡單直觀地描述了投資者在未來給定時期內(nèi)面臨的市場風(fēng)險，使不同類型資產(chǎn)的風(fēng)險之間具有可比性，逐漸成為聯(lián)系整個企業(yè)或機構(gòu)的各個層次的風(fēng)險分析、度量方法。另外，VaR方法可用于多種不同的金融產(chǎn)品，并能對不同的金融產(chǎn)品和不同的資產(chǎn)類型的風(fēng)險進行度量和累積，因而能用來全面量化整個企業(yè)和跨行業(yè)的各種風(fēng)險。
 
　　二、VaR的計算方法

        1.總論
 
　　從最基本的層次上可以歸納為兩種：局部估值法
 
　　和完全估值法。德爾塔.正態(tài)分布法就是典型的局部估值法;歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法是典型的完全估值法。
 
　　2.德爾塔.正態(tài)分布法
 
　　(1)含義：假設(shè)組合回報服從正態(tài)分布，利用正態(tài)分布的良好特性，即置信度與分位數(shù)的對應(yīng)性計算的組合的VaR。
 
　　(2)影響因素：VaR取決于持有期和置信度兩個重要參數(shù)。影響持有期的因素主要包括頭寸的波動性、交易發(fā)行頻率、市場數(shù)據(jù)的可獲得性、監(jiān)管者的要求等。通常，銀行等金融機構(gòu)傾向于按日計算，一般投資者可按周或月計算，BIS按l0天計算。置信度水平通常選擇在95%～l00%之間。
 
　　(3)優(yōu)點：簡化了計算量。但是由于其具有很強的假設(shè)，無法處理實際數(shù)據(jù)中的厚尾現(xiàn)象，具有局部測量性等不足。
 
　　3.歷史模擬法
 
　　(1)含義：歷史模擬法就是根據(jù)市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布，即將當(dāng)前的權(quán)數(shù)放到歷史的資產(chǎn)收益率時間序列中。
 
　　(4)優(yōu)點：概念直觀、計算簡單，無需進行分布假設(shè)，可以有效地處理非對稱和厚尾等問題，而且歷史模擬法可較好地處理非線性、市場大幅波動等情況，可捕捉各種風(fēng)險。
 
　　(5)缺點：
 
　　①它假定市場因子的未來變化與歷史完全一樣，這與實際金融市場的變化是不一致的;
 
　?、跉v史模擬法需要大量的歷史數(shù)據(jù);
 
　?、蹥v史模擬法的計算量非常大，對計算能力要求比較高。
 
　　4.蒙特卡羅模擬法
 
　　(1)原理：計算原理與歷史模擬法相類似，不同之處在于市場價格變化不是來自歷史觀察值，而是通過隨機數(shù)模擬得到。
 
　　(2)基本思路：假設(shè)資產(chǎn)價格的變動依附在服從某種隨機過程的形態(tài)，利用電腦模擬，在目標時間范圍內(nèi)產(chǎn)生隨機價格的途徑，并依次構(gòu)建資產(chǎn)報酬分布，在此基礎(chǔ)上求出VaR。
 
　　(3)三個步驟：
 
　?、龠x擇適合資產(chǎn)價格途徑的隨機過程，比如股價或匯率的隨機過程，多以幾何布朗運動模型來描述;
 
　?、谝勒针S機過程模擬虛擬的資產(chǎn)價格途徑;
 
　?、劬C合模擬結(jié)果，構(gòu)建資產(chǎn)報酬分布，并以此計算投資組合的VaR。
 
　　(4)優(yōu)點：可涵蓋非線性資產(chǎn)頭寸的價格風(fēng)險、波動性風(fēng)險，甚至可以計算信用風(fēng)險;可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態(tài)分布和極端狀況等特殊情景。(5)缺點：代表價格變動的隨機模型若是選擇不當(dāng)，會導(dǎo)致模型風(fēng)險的產(chǎn)生;模擬所需的樣本數(shù)必須要足夠大，才能使估計出的分布得以與真實的分布接近。

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