風險值var的計算方法

❶ 怎麼計算VaR值

計算VaR值公式為：P(ΔPΔt≤VaR)=a

以下是計算VaR值的基本流程：

第一，計算樣本報酬率。取得樣本每日收盤價，並計算其報酬率，公式如下：

其中R為報酬率、P為收盤價、t為時間。

第二，計算樣本平均數及標准差：樣本平均數和標准差分別有以下公式計算：

第三，檢測樣本平均數是否為零。由於樣本數通常大於30，所以採用統計數Z來檢測。

第四、計算VaR值。

VaR=μ－Zaσ

其中α為1－置信水平。

假設最新的指數收盤價為4839，那麼期貨合約總值則為4839×200= 967800，然後，投資者應先選取大約半年的數據（通常都是使用股指每日報酬率），再利用以上四個步驟來推算出其單位風險系數，最後將單位風險系數與合約總值相乘，即可得出指數期貨合約的VaR值。當然若投資者本身所投入的資金愈多，則所需承擔的風險也將愈大。

(1)風險值var的計算方法擴展閱讀：

2012年已有超過1000家的銀行、保險公司、投資基金、養老金基金及非金融公司採用VaR方法作為金融衍生工具風險管理的手段。利用VaR方法進行風險控制，可以使每個交易員或交易單位都能確切地明了他們在進行有多大風險的金融交易，並可以為每個交易員或交易單位設置VaR限額，以防止過度投機行為的出現。如果執行嚴格的VaR管理，一些金融交易的重大虧損也許就可以完全避免。

但VaR方法也有其局限性。VaR方法衡量的主要是市場風險，如單純依靠VaR方法，就會忽視其他種類的風險如信用風險。另外，從技術角度講。VaR值表明的是一定置信度內的最大損失，但並不能絕對排除高於VaR值的損失發生的可能性。

❷ 數理統計var怎麼計算

用公式表示為：P(ΔPΔt≤VaR)=a

字母含義如下：

P——資產價值損失小於可能損失上限的概率，即英文的Probability。

ΔP——某一金融資產在一定持有期Δt的價值損失額。

VaR——給定置信水平a下的在險價值，即可能的損失上限。

a——給定的置信水平。

(2)風險值var的計算方法擴展閱讀：

VaR的計算系數：

要確定一個金融機構或資產組合的VAR值或建立VAR的模型，必須首先確定以下三個系數：

一是持有期間的長短。持有期△t，即確定計算在哪一段時間內的持有資產的最大損失值，也就是明確風險管理者關心資產在一天內一周內還是一個月內的風險價值。

二是置信區間的大小。對置信區間的選擇在一定程度上反映了金融機構對風險的不同偏好。

三是觀察期間。觀察期間是對給定持有期限的回報的波動性和關聯性考察的整體時間長度，是整個數據選取的時間范圍，有時又稱數據窗口(Data Window)。例如選擇對某資產組合在未來6個月，或是1年的觀察期間內，考察其每周回報率的波動性(風險) 。

參考資料來源：網路——VAR方法

❸ 投資組合的VAR計算

VaR的字面解釋是指「處於風險中的價值(Va1ueatRisk)」，一般被稱為「風險價值」或「在險價值」，其含義是指在市場正常波動下，某一金融資產或證券組合的最大可能損失。確切地說，VaR描述了「在某一特定的時期內，在給定的置信度下，某一金融資產或其組合可能遭受的最大潛在損失值」；或者說「在一個給定的時期內，某一金融資產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?」。用公式表達為：

Prob(∧P>VaR)=1－c

式中：∧P—證券組合在持有期內的損失；

vaR——置信水平c下處於風險中的價值。

以上定義中包含了兩個基本因素：「未來一定時期」和「給定的置信度」。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，後者是概率條件。例如，「時間為1天，置信水平為95%(概率)，所持股票組合的VaR=10000元」，其涵義就是：「明天該股票組合可有95%的把握保證，其最大損失不會超過10000元」；或者說是：「明天該股票組合最大損失超過10000元只有5%的可能」。

為了加深理解，這里以中國聯通股票為例予以說明。例如，過去250個交易日(2003.10.13～2004.10.21)，中國聯通的日收益率在一7%和5%之間(見圖8—3)。從日收益的頻數圖(見圖8—4)中可以看出，日收益率低於一4%的有4次，日收益率在。和0.5之間的有41次等。在99%的置信區間下，也就是說250天中第2個最小收益率為一4.9%；在95%的置信區問

第八章金融工程應用分析329

下，即為250天中第7個最小收益率位於－3.5%至－4.0%之間，為－3.72%。因此，倘若投資者有1億元人民幣投資到中國聯通這支股票上，則在99%的置信區間下，日VaR不會超過490萬元，即一天內的損失小於490萬元的可能性大於99%的概率；同樣，在95%的置信區間下，日VaR為372萬元。

❹ 風險管理中的VaR 如何計算的

計算步驟為：具體來說，在使用設定的模型估計出GARCH模型後，在「Proc」中點擊「Forecast」按鍵即可以彈出預測對話框，為了在工作文件中保存預測值，在對話框的「Series name」中需要輸入相應的名稱，「forecast name」後輸入收益率序列預測值的名稱，「GARCH」後面輸入條件方差預測值的名稱；在「Methods」項中選擇「Static」即靜態預測（向前一步預測），在「Output」中選擇「Do graph」和「Forecast evaluation」，而「sample range for forecast」採用系統默認的值即可，可得出向前一步預測的條件均值和條件方差的值；最後利用生成新序列的選項將條件均值和條件方差的序列名代入2樓中提供的式子即可。

❺ VAR方法的VaR的計算系數

VaR的計算系數主要包括三個系數：一是持有期間的長短；二是置信區間的大小；三是觀察期間。
1、持有期。持有期△t，即確定計算在哪一段時間內的持有資產的最大損失值，也就是明確風險管理者關心資產在一天內一周內還是一個月內的風險價值。持有期的選擇應依據所持有資產的特點來確定比如對於一些流動性很強的交易頭寸往往需以每日為周期計算風險收益和VaR值，如G30小組在1993年的衍生產品的實踐和規則中就建議對場外OTC衍生工具以每日為周期計算其VaR，而對一些期限較長的頭寸如養老基金和其他投資基金則可以以每月為周期。
從銀行總體的風險管理看持有期長短的選擇取決於資產組合調整的頻度及進行相應頭寸清算的可能速率。巴塞爾委員會在這方面採取了比較保守和穩健的姿態，要求銀行以兩周即10個營業日為持有期限。
2、置信水平α。一般來說對置信區間的選擇在一定程度上反映了金融機構對風險的不同偏好。選擇較大的置信水平意味著其對風險比較厭惡，希望能得到把握性較大的預測結果，希望模型對於極端事件的預測准確性較高。根據各自的風險偏好不同，選擇的置信區間也各不相同。比如J.P. Morgan與美洲銀行選擇95%，花旗銀行選擇95.4%，大通曼哈頓選擇97.5%，Bankers Trust選擇99%。作為金融監管部門的巴塞爾委員會則要求採用99%的置信區間，這與其穩健的風格是一致的。
3、第三個系數是觀察期間(Observation Period)。觀察期間是對給定持有期限的回報的波動性和關聯性考察的整體時間長度，是整個數據選取的時間范圍，有時又稱數據窗口(Data Window)。例如選擇對某資產組合在未來6個月，或是1年的觀察期間內，考察其每周回報率的波動性(風險) 。這種選擇要在歷史數據的可能性和市場發生結構性變化的危險之間進行權衡。為克服商業循環等周期性變化的影響，歷史數據越長越好，但是時間越長，收購兼並等市場結構性變化的可能性越大，歷史數據因而越難以反映現實和未來的情況。巴塞爾銀行監管委員會目前要求的觀察期間為1年。
綜上所述，VaR實質是在一定置信水平下經過某段持有期資產價值損失的單邊臨界值，在實際應用時它體現為作為臨界點的金額數目。

溫馨提示：以上信息僅供參考。
應答時間：2021-11-29，最新業務變化請以平安銀行官網公布為准。

❻ 股票指標var值代表什麼

Var 指標 — 雖然該指標基於移動平均線，但它不使用任何標准MT4/MT5移動平均線指標。

❼ 國際石油市場風險度量及其溢出效應檢驗方法

4.4.1.1 基於GED分布的GARCH-VaR模型

在對油價收益率序列建模時，往往發現收益率的波動具有集聚性。為了刻畫時間序列的波動集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的階數很高時，Bollerslev（1986）提出採用廣義的ARCH 模型即GARCH 模型來描述波動集聚性。

GARCH模型的形式為

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式中：Y_t為油價收益率；X_t為由解釋變數構成的列向量；β為系數列向量。

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事實上，GARCH（p,q）模型等價於ARCH（p）模型趨於無窮大時的情況，但待估參數卻大為減少，因此使用起來更加方便而有效。

同時，由於油價收益率序列的波動通常存在杠桿效應，即收益率上漲和下跌導致的序列波動程度不對稱，為此本節引入TGARCH模型來描述這種現象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其條件方差為

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式中：d_t-1為名義變數：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否則，d_t-1=0，其他參數的約束與GARCH模型相同。

由於引入了d_t-1，因此油價收益率上漲信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）對條件方差的作用效果出現了差異。上漲時，

其影響程度可用系數

表示；而下跌時的影響程度為

。簡言之，若Ψ≠0，則表示信息作用是非對稱的。

在關注石油市場的波動集聚性及杠桿效應的基礎之上，進一步計算和監控石油市場的極端風險同樣是非常重要的。而監控極端市場風險及其溢出效應的關鍵在於如何度量風險，為此，本節將引入簡便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）經常稱為風險值或在險值，表示在一定的持有期內，一定的置信度下可能的最大損失。VaR 要回答這樣的問題：在給定時期內，有x%的可能性，最大的損失是多少？

從統計意義上講，VaR表示序列分布函數的分位數。本節採用國際油價收益率的分布函數的左分位數來度量油價下跌的風險，表示由於油價大幅度下跌而導致的石油生產者銷售收入的減少；而採用分布函數的右分位數來度量油價上漲的風險，表示油價大幅度上漲而導致的石油采購者的額外支出。這種思路，一方面推進了一般金融市場僅僅分析價格下跌風險的做法；另一方面，也針對石油市場的特殊情況，更加全面地度量了市場風險，從而為從整體上認識石油市場，判斷市場收益率的未來走向奠定了基礎。

VaR風險值的計算方法很多，能夠適用於不同的市場條件、數據水平和精度要求。概括而言，可以歸結為3種：方差－協方差方法、歷史模擬方法和蒙特卡羅方法。本節採用方差－協方差方法計算國際石油市場的VaR 風險。在採用方差－協方差方法的過程中，估計VaR模型的參數是至關重要的。常用的參數估計方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由於後者假設價格序列服從獨立異方差的正態分布，而且不能細致描述價格波動的某些特徵（如杠桿效應），因此相對而言，前者更受青睞。但是，使用GARCH模型估計VaR時，選擇殘差項的分布是一個非常重要的問題。考慮到油價收益率序列具有尖峰厚尾和非正態分布的特徵，因此直接採用正態分布的假設往往會低估風險。為此，本節引入Nelson（1990）提出的廣義誤差分布（GED）來估計GARCH模型的殘差項。其概率密度函數為

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式中：

Г（·）為gamma函數；k為GED分布參數，也稱作自由度，它控制著分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化為標准正態分布；k﹥2表示尾部比正態分布更薄；而k﹤2表示尾部比正態分布更厚。可見GED分布是一種復雜而綜合的分布。實際上，也正是由於GED分布在描述油價收益率分布的厚尾方面具有獨特的優勢，因此本節引入基於GED分布的GARCH模型來估計國際石油市場收益率上漲和下跌時的VaR。

計算出石油市場的VaR風險值之後，為了給有關方面提供准確可靠的決策支持，有必要對計算結果進行檢驗，以判斷所建立的VaR模型是否充分估計了市場的實際風險。為此，本節將採用Kupiec提出的檢驗方法來檢驗VaR模型的充分性和可靠性。該方法的核心思想是：假設計算VaR的置信度為1－α，樣本容量為T，而失效天數為Ⅳ，則失效頻率f＝Ⅳ/T。這樣對VaR 模型准確性的評估就轉化為檢驗失效頻率f是否顯著不同於α。基於這種思想，Kupiec提出了對原假設f＝а的最合適的似然比率檢驗：在原假設下，統計量LR服從自由度為1的X²分布，95%和99%置信度下的臨界值分別為3.84和6.64。根據x²分布的定義，如果估計值LR大於臨界值，就拒絕原假設，即認為估計的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基於核權函數的風險溢出效應檢驗方法

本節將採用Hong（2003）提出的風險－Granger因果關系檢驗方法檢驗WTI和Brent原油市場的風險溢出效應。該方法的核心思想是通過VaR 建模來刻畫隨著時間變化的極端風險，然後運用Granger因果檢驗的思想來檢驗一個市場的大風險歷史信息是否有助於預測另一個市場的大風險的發生。

首先，定義基於VaR的風險指標函數。以下跌風險為例：

Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t）（m=1,2） （4.11）

式中：I（·）為指標函數。當實際損失超過VaR時，風險指標函數取值為1，否則為0。

如果檢驗市場2是否對市場1產生了單向的風險溢出，則原假設為H₀:E（Z_1,t∣I_1,t-1）＝E（Z_1,t∣I_t-1），而備擇假設為H_A:E（Z_1,t∣I_1,t-1）≠E（Z_1,t∣I_t-1），其中I_t-1={Y_m,t-1,Y_m,t-2，…），表示t-1時刻可以獲得的信息集。通過這種轉換，｛ Y_1,t｝和｛Y_2,t｝之間的風險－Granger因果關系就可以看成是｛Z_1,t｝和｛Z_2,t｝之間的均值－Granger因果關系，即計量經濟學模型中廣泛使用的Granger因果關系。

如果H_o成立，即市場2 對市場1不存在單向的風險－Granger因果關系，則表示Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0,

j﹥0。如果對某一階j﹥0，有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）≠0，則表明存在風險－G ranger因果關系。換言之，當一個市場發生大的風險時，我們能用這個信息去預測另一個市場未來可能發生同樣風險的可能性。

現在設VaR_m,t=VaR_m（I_m,t-1，α），m=1,2是市場m在風險水平（即顯著性水平）α下得到的VaR序列，本節引入基於GED分布的GARCH 模型，並利用方差－協方差方法得到該序列。設有T個隨機樣本

並令Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t），m=1,2，則定義Z_1,t和Z_2,t之間的樣本互協方差函數（CCF）為

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式中：

。而Z_1,t和Z_2,t的樣本互相關函數為

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式中：

是Z_m,t的樣本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然後，Hong（2003）提出了基於核權函數的單向風險－Granger因果關系檢驗統計量：

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式中：中心因子和尺度因子分別為

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式中k（·）為核權函數，而且H ong（2003）證明了Daniell核權函數k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最優的核權函數，能夠最大化檢驗效力。該核權函數的定義域是無界的，此時可把M 看作是有效滯後截尾階數；而且當M 較大時，Q₁（M）能夠更加有效地檢測出風險溢出效應的時滯現象。

Hong（2003）同時給出了檢驗雙向風險－Granger因果關系的統計量，其原假設為兩個市場之間任何一個市場均不G ranger－引起另一個市場的極端風險，並且兩個市場之間不存在任何即時風險溢出效應。這表示對於任意階j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0。為了檢驗該原假設，Hong（2003）提出了如下的統計量：

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式中：中心因子和尺度因子分別為

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原假設成立時，Q₁（M）和Q₂（M）在大樣本條件下均服從漸近的標准正態分布。而且，Hong（2003）指出，運用這兩個統計量時，應該使用標准正態分布的右側臨界值。

❽ 什麼是證券VAR方法

VaR方法(Value at Risk，簡稱VaR），稱為風險價值模型，也稱受險價值方法、在險價值方法，常用於金融機構的風險管理，於1993年提出。

在市場正常波動下，某一金融資產或證券組合的最大可能損失。更為確切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融資產或證券組合價值在未來特定時期內的最大可能損失。

VaR從統計的意義上講，本身是個數字，是指面臨「正常」的市場波動時「處於風險狀態的價值」。即在給定的置信水平和一定的持有期限內，預期的最大損失量(可以是絕對值，也可以是相對值)。

(8)風險值var的計算方法擴展閱讀：

VaR特點主要有:

第一，可以用來簡單明了表示市場風險的大小，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理都可以通過VaR值對金融風險進行評判。

第二，可以事前計算風險，不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小。

第三，不僅能計算單個金融工具的風險。還能計算由多個金融工具組成的投資組合風險，這是傳統金融險管理所不能做到的。

❾ 實證研究方法

為了全面認識國際原油市場與美元匯率市場之間的互動關系，尤其是准確判斷美元匯率變化對國際油價起伏的影響程度，進而為預測未來油價變化甚至宏觀經濟走勢提供支持，本節將著重從價格長期變化、價格波動幅度及市場風險傳遞等3個角度，實證研究兩個市場之間的密切關系。

4.5.1.1 石油市場與美元匯率市場之間的均值溢出效應檢驗

從經濟含義上講，兩個市場之間的均值溢出效應指的是一個市場的價格不僅受到其前期價格的影響，還可能受到其他市場前期價格的影響。長期而言，美元匯率的變化對國際原油價格變化的影響是否顯著，是否有助於預測其未來的走勢，均值溢出效應檢驗可以較好地回答這種訴求。

均值溢出效應是從VaR模型的角度而言的，即條件一階矩的Granger因果關系檢驗。因此，可以通過建立VaR模型，按照AIC值最小的原則，選擇最佳的滯後階數，然後通過普通線性Granger因果檢驗方法判斷國際油價與美元匯率之間的均值溢出效應。具體方法是，若以X 表示美元匯率，Y表示國際油價，對雙變數回歸方程（式4.20）中的S_j=0（j=1,2，…，m）（原假設）進行假設檢驗。如果拒絕該原假設，則認為美元匯率變化是國際油價起伏的Granger原因；同理，也可以判斷國際油價起伏是否是美元匯率變化的Granger原因。其中m為最大滯後階數。

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4.5.1.2 石油市場與美元匯率市場之間的波動溢出效應檢驗

波動溢出效應指的是不同市場的價格波動之間可能存在相互影響，某一市場價格波動程度不但受自身前期波動程度的影響，而且還可能受其他市場價格波動程度的制約，即價格波動信息會從一個市場傳遞到另一個市場。市場瞬息萬變，石油市場與金融市場之間的密切聯系早已引起各界關注，而美元匯率交易價格的波動是否會傳遞到國際原油市場，這是波動溢出效應檢驗的目的所在。

我們採用ARCH 類模型檢驗和度量波動溢出效應。GARCH模型是在Engle（1982）提出的ARCH模型基礎上發展起來的，其基本形式為

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式中：Y_t為國際油價或美元匯率；X_t為由解釋變數構成的列向量；θ為系數列向量；h_t為殘差的異方差。

同時，由於價格序列的波動通常存在杠桿效應，即價格上漲和下跌導致的序列波動程度不對稱。為此，本節引入TGARCH模型來描述這種現象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其條件方差為

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式中：d_t-1為名義變數：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否則，d_1,t=0；其他參數的約束與GARCH模型相同。

由於引入了d_t-1，因此價格上漲信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）對條件方差的作用效果出現了差異。上漲時

其影響程度可用系數

表示；下跌時的影響程度為

。簡言之，若Ψ≠0，則表示信息作用是非對稱的。

按照AIC值最小的准則，我們發現分別採用TGARCH（1,1）和GARCH（1,1）模型擬合國際油價和美元匯率是最佳選擇。在這種情況下考慮波動溢出效應，根據Lin和Tamvakis（2001）和Hammoudeh等（2003）在研究不同石油市場之間的互動關系時提供的波動溢出效應檢驗方法，可構造出以下方程：

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式中：h_i,t表示第i個市場（國際石油市場與美元匯率市場）第t期的條件方差；α_i,0，α_i,1，Ψ和β_i,1均為（T）GARCH（1,1）模型的系數。

在式4.24和式4.25中，一個市場的滯後條件方差項作為回歸項加入另一個市場的條件方差方程中，而γ_i即為第i個市場溢出項的系數。若溢出項在統計上是顯著的，則認為存在相應的波動溢出效應，即一個市場的波動會顯著地傳遞到另一個市場；反之，則不存在顯著的波動溢出效應。

4.5.1.3 石油市場與美元匯率市場之間的風險溢出效應檢驗

兩個市場之間的風險溢出效應表示一個市場極端風險的歷史信息有助於預測另一個市場現期和未來的極端風險。市場風險規避和控制是市場參與者不得不審慎考慮的問題，石油貿易這樣的大宗商品貿易更是如此。由於石油與美元一直相伴而行，使得石油市場與美元匯率市場之間互相滲透，市場風險傳遞更值得關注。

風險度量對於國際石油市場和美元匯率市場都至關重要。本節引入簡便而有效的VaR方法來度量市場風險。VaR 要回答這樣的問題：在給定時期內，有x%的可能性，最大的損失是多少？從統計意義上講，VaR表示序列分布函數的分位數。

VaR 風險值的計算方法很多，但概括起來可以歸結為3種，即方差－協方差方法、歷史模擬方法和蒙特卡羅方法。本節採用方差－協方差方法計算國際石油市場和美元匯率市場的VaR風險。在採用方差－協方差方法過程中，考慮到油價和美元匯率序列往往具有尖峰厚尾和非標准正態分布的特徵，因此通常所採用的標准正態分布假設可能會低估實際市場風險。為此，本節引入Nelson提出的廣義誤差分布（GED）來估計GARCH類模型的殘差項（Nelson,1990）。

為了考察國際石油市場和美元匯率市場的風險溢出效應，尤其是美元匯率價格風險對石油市場的影響，我們引入Hong（2003）提出的風險－Granger因果關系檢驗方法。其核心思想是通過VaR建模來刻畫隨時間變化的極端市場風險，然後運用風險－Granger因果檢驗的思想來檢驗一個市場的風險歷史信息是否有助於預測另一個市場的風險的發生。

Hong（2003）藉助樣本互相關函數，提出了基於核權函數的單向和雙向風險－Granger因果關系檢驗統計量。在實際操作中，先檢驗雙向風險－Granger因果關系，如果拒絕原假設（即至少存在一個方向的風險－Granger因果關系），則可以進一步檢驗單向風險－Granger關系。