var方法有什麼局限性

㈠ VAR方法的VaR模型應用注意問題

盡管VaR模型有其自身的優點，但在具體應用時應注意以下幾方面的問題。
1、數據問題。運用數理統計方法計量分析、利用模型進行分析和預測時要有足夠的歷史數據,如果資料庫整體上不能滿足風險計量的數據要求,則很難得到正確的結論。另外數據的有效性也是一個重要問題,而且由於市場的發展不成熟,使一些數據不具有代表性,而市場炒作、消息面的引導等原因,使數據非正常變化較大, 缺乏可信性。
2、VaR 在其原理和統計估計方法上存在一定缺陷。
VaR對金融資產或投資組合的風險計算方法是依據過去的收益特徵進行統計分析來預測其價格的波動性和相關性, 從而估計可能的最大損失。所以單純依據風險可能造成損失的客觀概率, 只關注風險的統計特徵, 並不是系統的風險管理的全部。因為概率不能反映經濟主體本身對於面臨的風險的意願或態度,它不能決定經濟主體在面臨一定量的風險時願意承受和應該規避的風險的份額。
3、在應用Var模型時隱含了前提假設。
即金融資產組合的未來走勢與過去相似，但金融市場的一些突發事件表明，有時未來的變化與過去沒有太多的聯系，因此VaR方法並不能全面地度量金融資產的市場風險，必須結合敏感性分析，壓力測試等方法進行分析。
4、VaR主要使用於正常市場條件下對市場風險的測量。
如果市場出現極端情況，歷史數據變得稀少，資產價格的關聯性被切斷，或是因為金融市場不夠規范，金融市場的風險來自人為因素、市場外因素的情況下，這時便無法測量此時的市場風險。
總之， VaR是一種一種既能處理非線性問題又能概括證券組合市場風險的工具，它解決了傳統風險定量化工具對於非線性的金融衍生工具適用性差、難以概括證券組合的市場風險的缺點，有利於測量風險、將風險定量化，進而為金融風險管理奠定了良好的基礎。隨著我國利率市場化、資本項目開放以及衍生金融工具的發展等，金融機構所面臨的風險日益復雜，綜合考慮、衡量信用風險和包括利率風險、匯率風險等在內的市場風險的必要性越來越大，這為VaR應用提供了廣闊的發展空間。但是VaR本身仍存在一定的局限性，而且我國金融市場現階段與VaR所要求的有關應用條件也還有一定距離。因此VaR的使用應當與其他風險衡量和管理技術、方法相結合。要認識到風險管理一方面需要科學技術方法，另一方面也需要經驗性和藝術性的管理思想，在風險管理實踐中要將兩者有效結合起來，既重科學，又重經驗，有效發揮VaR在金融風險管理中的作用。

㈡ var模型一般在什麼情況下使用呢

var模型一般在：市場有效性假設；市場波動是隨機的，不存在自相關，情況之下使用。

利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。

VaR按字面的解釋就是處於風險狀態的價值，即在一定置信水平和一定持有期內，某一金融工具或其組合在未來資產價格波動下所面臨的最大損失額。

(2)var方法有什麼局限性擴展閱讀：

VaR基本模型

根據Jorion（1996），VaR可定義為：

VaR＝E（ω）－ω＊①

式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω＊為置信水平α下投資組合的最低期末價值。

又設ω＝ω0（1＋R）②

式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。

ω＊＝ω0（1＋R＊）③

R＊為資產組合在置信水平α下的最低收益率。

根據數學期望值的基本性質，將②、③式代入①式，有

VaR＝E［ω0（1＋R）］－ω0（1＋R＊）

＝Eω0＋Eω0（R）－ω0－ω0R＊

＝ω0＋ω0E（R）－ω0－ω0R＊

＝ω0E（R）－ω0R＊

＝ω0［E（R）－R＊］

∴VaR＝ω0［E（R）－R＊］④

上式公式中④即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R＊，即可求出該資產組合的VaR值。

㈢ VAR模型優缺點和主要作用有哪些

一、VaR模型的優點如下：
1、 VaR模型測量風險簡潔明了，統一了風險計量標准，管理者和投資者較容易理解掌握。
風險的測量是建立在概率論與數理統計的基礎之上，既具有很強的科學性，又表現出方法操作上的簡便性。同時，VaR 改變了在不同金融市場缺乏表示風險統一度量, 使不同術語(例如基點現值、現有頭寸等) 有統一比較標准, 使不同行業的人在探討其市場風險時有共同的語言。
另外，有了統一標准後，金融機構可以定期測算VaR值並予以公布，增強了市場透明度，有助於提高投資者對市場的把握程度，增強投資者的投資信心，穩定金融市場。
2、可以事前計算, 降低市場風險。
不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小，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。綜合考慮風險與收益因素,選擇承擔相同的風險能帶來最大收益的組合，具有較高的經營業績。
3、確定必要資本及提供監管依據。
VaR為確定抵禦市場風險的必要資本量確定了科學的依據, 使金融機構資本安排建立在精確的風險價值基礎上, 也為金融監管機構監控銀行的資本充足率提供了科學、統一、公平的標准。VaR 適用於綜合衡量包括利率風險、匯率風險、股票風險以及商品價格風險和衍生金融工具風險在內的各種市場風險。因此, 這使得金融機構可以用一個具體的指標數值(VaR) 就可以概括地反映整個金融機構或投資組合的風險狀況, 大大方便了金融機構各業務部門對有關風險信息的交流, 也方便了機構最高管理層隨時掌握機構的整體風險狀況, 因而非常有利於金融機構對風險的統一管理。同時, 監管部門也得以對該金融機構的市場風險資本充足率提出統一要求。

二、VaR的應用主要體現在：
1、，用於風險控制。目前已有超過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。
2、用於業績評估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利潤。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
3、估算風險性資本（Risk－based capital）。以VaR來估算投資者面臨市場風險時所需的適量資本，風險資本的要求是BIS對於金融監管的基本要求。下圖說明適足的風險性資本與 VaR值之間的關系，其中VaR值被視為投資者所面臨的最大可接受（可承擔）的損失金額，若發生時須以自有資本來支付，防止公司發生無法支付的情況。

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㈣ VaR模型是建立在正態分布的條件下嗎

VaR（Value at Risk）一般被稱為「風險價值」或「在險價值」，指在一定的置信水平下，某一金融資產（或證券組合）在未來特定的一段時間內的最大可能損失。假定JP摩根公司在2004年置信水平為95%的日VaR值為960萬美元，其含義指該公司可以以95%的把握保證，2004年某一特定時點上的金融資產在未來24小時內，由於市場價格變動帶來的損失不會超過960萬美元。或者說，只有5%的可能損失超過960萬美元。與傳統風險度量手段不同，VaR完全是基於統計分析基礎上的風險度量技術，它的產生是JP摩根公司用來計算市場風險的產物。但是，VaR的分析方法目前正在逐步被引入信用風險管理領域。
用在險價值法（VAR）計量風險
在風險管理的各種方法中，在險價值法（VAR方法）最為引人矚目。尤其是在過去的幾年裡，許多銀行和監管當局開始把這種方法當作全行業衡量風險的一種標准來看待。
（一）在險價值（VaR）的計算
在險價值法之所以具有吸引力，是因為它把銀行的全部資產組合風險概括為一個簡單的數字，並以美元計量單位來表示風險管理的核心-潛在虧損。VaR實際上是要回答在概率給定的情況下，銀行的投資組合價值在下一階段最多可能損失多少。在正態分布情況下，根據計量經濟學的知識可得出：
VaR ＝w0ua d t1/2
其中，w0 為初期投資額，m 和d2分別為特定資產的日（或者周、年）回報率的均值和方差，d則代表資產回報率的標准差，t為持有該項資產的期間。
此公式的含義是：在特定資產回酬率R服從正態分布的情況下，一定投資額w0在置信度1-a的范圍內，在持有時間t內發生的最大損失。
如要求置信度為95%或99%，即a=5%或1%，應該查相對應的10%和2%的正態分布表，相應公式可變為：VaR ＝1.645 w0dt1/2或者 VaR ＝2.33 w0dt1/2
由此可見，為了計算VaR的數值，首先必須估算出資產回報率的均值和標准差，目前一般是通過對觀察值進行加權來計算出來的。
實例如下：假定有一3年期100萬美元國債券，假定過去10年此類債券價格的平均波動率為1.23%，如果此種國庫券半年後出售，價格波動服從正態分布，並確定為95%的置信水平，則有：
VaR =100×1.645×1.23%×0.51/2 = 1.44(萬美元)
這表明，依據歷史統計資料，我們至少有95%的把握可以保證3年期國庫券價格在以後6個月出售，最大損失不超過1.44萬美元。由於是單邊概率，我們還可得出結論：依據歷史統計資料，至少有95%的把握可以保證3年期國庫券價格在以後6個月出售，最大盈利不會超過1.44萬美元。
（二）在險價值法的特點
1.可以用來簡單明了地表示市場風險的大小，單位是美元或其他貨幣，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VaR值對金融風險進行評判；
2.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；
3.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的風險，這是傳統金融風險管理所不能做到的。
（三）在險價值法的應用
該方法主要應用於：
1. 用於風險控制。
目前已有超過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完全可以避免。
2. 用於業績評估。
在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利率。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
（四）在險價值法的局限
當然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。例如假設一天的99%置信度下的VaR=1000萬美元，仍會有1%的可能性會使損失超過1000萬美元。這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。所以在金融風險管理中，VaR方法並不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：在險價值法並不能預測到投資組合的確切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。
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㈤ 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。

(5)var方法有什麼局限性擴展閱讀：

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

㈥ 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。

(6)var方法有什麼局限性擴展閱讀：

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。

㈦ var模型的var模型

主研：黃適富 楊柱遜 王志 楊蒼松
引言
進入90年代，隨著國際金融市場的日趨規范、壯大，各金融機構之間的競爭也發生了根本性變化，特別是金融產品的創新，使金融機構從過去的資源探索轉變為內部管理與創新方式的競爭，從而導致了各金融機構的經營管理發生了深刻的變化，發達國家的各大銀行、證券公司和其他金融機構都在積極參與金融產品（工具）的創新和交易，使金融風險管理問題成為現代金融機構的基礎和核心。隨著我國加入WTO，國內金融機構在面對即將到來的全球金融一體化的挑戰，金融風險管理尤顯其重要性。
傳統的資產負債管理（Asset-Liability Management）過分依賴於金融機構的報表分析，缺乏時效性，資產定價模型（CAPM）無法揉合新的金融衍生品種，而用方差和β系數來度量風險只反映了市場（或資產）的波動幅度。這些傳統方法很難准確定義和度量金融機構存在的金融風險。1993年，G30集團在研究衍生品種基礎上發表了《衍生產品的實踐和規則》的報告，提出了度量市場風險的VaR（ Value-at-Risk ）模型(「風險估價」模型)，稍後由JP.Morgan推出了計算VaR的RiskMetrics風險控制模型。在些基礎上，又推出了計算VaR的CreditMetricsTM風險控制模型，前者用來衡量市場風險；JP.Morgan公開的CreditmetricsTM技術已成功地將標准VaR模型應用范圍擴大到了信用風險的評估上，發展為「信用風險估價」（Credit Value at Risk）模型，當然計算信用風險評估的模型要比市場風險估值模型更為復雜。目前，基於VaR度量金融風險已成為國外大多數金融機構廣泛採用的衡量金融風險大小的方法。
VaR模型提供了衡量市場風險和信用風險的大小，不僅有利於金融機構進行風險管理，而且有助於監管部門有效監管。
⒈1995年巴塞爾委員會同意具備條件的銀行可採用內部模型為基礎，計算市場風險的資本金需求，並規定將銀行利用得到批准和認可的內部模型計算出來的VaR值乘以3，可得到適應市場風險要求的資本數額的大小。這主要是考慮到標准VaR方法難以捕捉到極端市場運動情形下風險損失的可能性，乘以3的做法是提供了一個必要的資本緩沖。
⒉Group of Thirty 1993年建議以風險資本（Capital—at—risk）即風險價值法（VaR）作為合適的風險衡量手段，特別是用來衡量場外衍生工具的市場風險。
⒊1995年，SEC也發布建議，要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。
這些機構的動向使得VaR模型在金融機構進行風險管理和監督的作用日益突出。
國際金融風險管理的發展
從國際金融風險管理發展歷程來看，近20年來，大致經歷了以下幾個階段：
(一)80年代初因受債務危機影響。銀行普遍開始注重對信用風險的防範與管理，其結果是《巴塞爾協議》的誕生。該協議通過對不同類型資產規定不同權數來量化風險，是對銀行風險比較籠統的一種分析方法。
(二)90年代以後隨著衍生金融工具及交易的迅猛增長，市場風險日益突出，幾起震驚世界銀行和金融機構危機大案(如巴林銀行、大和銀行等事件)促使人們對市場風險的關注。一些主要國際大銀行開始建立自己的內部風險測量與資本配置模型，以彌補《巴塞爾協議》的不足。主要進展包括：市場風險測量新方法—Value At Risk(VaR)(風險價值方法)。這一方法最主要代表是摩根銀行的「風險矩陣)系統」；銀行業績衡量與資本配置方法——信孚銀行的「風險調整的資本收益率(Risk AdjustedReturnon Capital，簡稱RAROC)」系統。
(三)最近幾年一些大銀行認識到信用風險仍然是關鍵的金融風險，並開始關注信用風險測量方面的問題，試圖建立測量信用風險的內部方法與模型。其中以J.P.摩根的Credit Metrics和Credit Suisse Financial Procts(CSFP)的Credit Risk+兩套信用風險管理系統最為引入注目。
1997年亞洲金融危機爆發以來，世界金融業風險(如1998年美國長期資本管理公司損失的事件)出現了新特點，即損失不再是由單一風險所造成，而是由信用風險和市場風險等聯合造成。金融危機促使人們更加重視市場風險與信用風險的綜合模型以及操作風險的量化問題，由此全面風險管理模式引起人們的重視。
經過多年努力，風險管理技術已達到可以主動控制風險的水平。目前有關研究側重於對已有技術的完整和補充，以及將風險計值法推廣到市場風險以外(包括信用風險、結算風險、操作風險)等其他風險領域的嘗試。
從金融風險定量管理技術來看，國際金融組織和金融機構先後發展了如下新技術
（1）新資本協議
1999年6月3日，巴塞爾銀行委員會發布關於修改1988年《巴塞爾協議》的徵求意見稿，該協議對銀行風險管理新方法給予充分的關注，具體表現在：對銀行進行信用風險管理提供更為現實的選擇，方法有三種：①對現有方法進行修改，將其作為大多數銀行計算資本的標准方法，在這種情況下，外部信用評估(指標准普爾和穆迪公司等的評級)可用來細致區分某些信用風險。②對於復雜程度較高的銀行，巴塞爾銀行委員會認為可將其內部評級作為確定資本標準的基礎，並且對於某些高風險的資產，允許採用高於100%的權重。③新協議明確指出：「一些利用內部評級的、復雜程度更高的銀行還建立了以評級結果(以及其它因素)為基礎的信用風險模型。這種模型旨在涵蓋整個資產組合的風險這一特點，在僅僅依靠外部信用評級或內部信用評級中是不存在的。但是由於一系列困難的存在，包括數據的可獲得性以及模型的有效性，很顯然信用風險模型目前還不能在最低資本的制定中發揮明顯作用。」委員會希望在經過進一步的研究和實驗後，使用信用風險模型將成為可能，並將汁劃關注這方面的進展。這說明，巴塞爾銀行委員會在一定程度上肯定了目前摩根等國際大銀行使用的計量信用風險模型。
對市場風險管理方面進展給予肯定，並突出了利率風險和操作風險的管理。此外還肯定了一些新的金融創新工具。如新協議就資產證券化問題提出了新風險權重計量方案，對某幾種短期承諾採用20%的信用風險轉換權數。並明確指出：「降低信用風險的技術如信用衍生產品的近期發展使銀行風險管理的水平大幅度提高。」
（2）、風險價值法(VaR)
在風險管理的各種方法中，VaR方法最為引人矚目。尤其是在過去的幾年裡，許多銀行和法規制定者開始把這種方法當作全行業衡量風險的一種標准來看待。VaR之所以具有吸引力是因為它把銀行的全部資產組合風險概括為一個簡單的數字，並以美元計量單位來表示風險管理的核心——潛在虧損。VaR實際上是要回答在概率給定情況下，銀行投資組合價值在下一階段最多可能損失多少。
VaR特點①可以用來簡單明了表示市場風險的大小，單位是美元或其他貨幣，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VaR值對金融風險進行評判；②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；③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，這是傳統金融風險管理所不能做到的。
VaR主要應用①用於風險控制。目前已有超過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。②用於業績評估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利潤。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
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。例如假設一天的99%置信度下的VaR=$1000萬，仍會有1%的可能性會使損失超過1000萬美元。這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。所以在金融風險管理中，VaR方法並不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：風險價值法並不能預測到投資組合的確切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。
（3）風險調整的資本收益法
風險調整的資本收益是收益與潛在虧損或VaR值的比值。使用這種方法的銀行在對其資金使用進行決策的時候，不是以盈利的絕對水平作為評判基礎，而是以該資金投資風險基礎上的盈利貼現值作為依據。
每家銀行都清楚風險與收益的關系。在進行一項投資時，風險越大，其預期的收益或虧損也越大，投資如果產生虧損，將會使銀行資本受侵蝕，最嚴重的情況可能導致銀行倒閉。雖然銀行對投資虧損而導致的資本侵蝕十分敏感，但銀行必須認識到，承擔這些風險是為了盈利，問題的關鍵在於，銀行應在風險與收益之間尋找一個恰當的平衡點，這也是RAROC的宗旨所在。決定RAROC的關鍵是潛在虧損即風險值的大小，該風險值或潛在虧損越大，投資報酬貼現就越多。
RAROC可用於業績評估，如果交易員從事高風險的投資項目，那麼即使利潤再高，由於VaR值較高，RAROC值也不會很高，其業績評價也就不會很高。實際上近幾年出現的巴林銀行倒閉、大和銀行虧損和百富勤倒閉等事件中，都是由於對某一個人業績評價不合理所致，即只考慮到某人的盈利水平，沒有考慮到他在獲得盈利的同時承擔的風險對其進一步重用的結果。RAROC方法用於業績評估，可以較真實地反映交易人員的經營業績，並對其過度投機行為進行限制，有助於避免大額虧損現象的發生。
（4）、信貸矩陣(Credit Metrics)
1997年4月初，美國J．P摩根財團與其他幾個國際銀行——德意志摩根建富、美國銀行、瑞士銀行、瑞士聯合銀行和BZW共同研究，推出了世界上第一個評估銀行信貸風險的證券組合模型(Credit Metrics)。該模型以信用評級為基礎，計算某項貸款或某組貸款違約的概率，然後計算上述貸款同時轉變為壞賬的概率。該模型通過VaR數值的計算力圖反映出：銀行某個或整個信貸組合一旦面臨信用級別變化或拖欠風險時所應准備的資本金數值。該模型覆蓋了幾乎所有的信貸產品，包括傳統的商業貸款；信用證和承付書；固定收入證券；商業合同如貿易信貸和應收賬款；以及由市場驅動的信貸產品如掉期合同、期貨合同和其他衍生產品等。具體計算步驟是首先對信貸組合中的每個產品確定敞口分布；其次，計算出每項產品的價值變動率(由信用等級上升、下降或拖欠引起)；再次將單項信貸產品的變動率匯總得出一個信貸組合的變動率值(加總時應考慮各產品之間的相互關系)。由此可見，在假定各類資產相互獨立的情況下，每類資產信用風險組合的風險值等於該類資產的敞口分布與其信用等級變動或拖欠的變動率。即等於信用等級變動或拖欠變動率x貸款額。
（5）最近，美國華盛頓國際金融研究所針對當前的主要信用風險模型以及資產組合模型進行了分析測試，旨在找出衡量信用風險的最好方法，為計量信用風險確定一種比較規范的模型，並用於確定資本金的分配，從而為國際銀行業的發展及其風險監管創造條件，並計劃與巴塞爾銀行委員會合作進行這方面的工作。
VaR風險控制模型
一.VaR模型基本思想
VaR按字面的解釋就是「處於風險狀態的價值」，即在一定置信水平和一定持有期內，某一金融工具或其組合在未來資產價格波動下所面臨的最大損失額。JP.Morgan定義為：VaR是在既定頭寸被沖銷（be neutraliged）或重估前可能發生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把VaR定義為：「給定置信區間的一個持有期內的最壞的預期損失」。
二.VaR基本模型
根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資產組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，將②、③式代入①式，有
VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）
=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*
=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*
=ω0E（R）-ω0R*
=ω0[E（R）-R*]
∴VaR=ω0[E（R）-R*] ④
上式公式中④即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產組合的VaR值。
三.VaR模型的假設條件
VaR模型通常假設如下：
⒈市場有效性假設；
⒉市場波動是隨機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。
VaR模型計算方法
從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當於計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。從目前來看，主要採用三種方法計算VaR值。
⒈歷史模擬法（historical simulation method）
⒉方差—協方差法
⒊蒙特卡羅模擬法（Monte Carlosimulation）
一．歷史模擬法
「歷史模擬法」是藉助於計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻度分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資產組合的VaR值。
「歷史模擬法」假定收益隨時間獨立同分布，以收益的歷史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丟失和扭曲信息，然後用歷史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中（圖1，見例1）橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年內出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年內資產組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，確定ω*的大小，相當於圖中左端每日收入為負數的區間內，給定置信水平 α，尋找和確定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由於觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
VaR=E（ω）-ω*
二.方差—協方差法
「方差—協方差」法同樣是運用歷史資料，計算資產組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用歷史數據計算資產組合的收益的方差、標准差、協方差；
其次，假定資產組合收益是正態分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資產組合在單位時間內的均值為μ，數准差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正態分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假設持有期為 △t，則均值和數准差分別為μ△t和 ，這時上式則變為：
VaR=ω0·α·
因此，我們只要能計算出某種組合的標准差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數准差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資產組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的標准差，σij為金融工具i、j的相關系數。
除了歷史模擬法和方差—協方差外，對於計算資產組合的VaR的方法還有更為復雜的「蒙特卡羅模擬法」。它是基於歷史數據和既定分布假定的參數特徵，藉助隨機產生的方法模擬出大量的資產組合收益的數值，再計算VaR值。
根據古德哈特等人研究，計算VaR值三種方法的基本步驟及特徵如下表。
.
風險估價技術比較
分類
步驟HSMVaR—Cov Monte—Carlo
⒈確認頭寸 找到受市場風險影響的各種金融工具的全部頭寸
⒉確認風險因素 確認影響資產組合中金融工具的各種風險因素
⒊獲得持有期內風險因素的收益分布 計算過去年份里的歷史上的頻度分布 計算過去年份里風險因素的標准差和相關系數 假定特定的參數分布或從歷史資料中按自助法隨機產生
⒋將風險因素的收益與金融工具頭寸相聯系 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數 按照風險因素分解頭寸（risk mapping） 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數
⒌計算資產組合的可變性 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布 假定風險因素是呈正態分布，計算資產組合的標准差 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布
⒍給定置信區間推導VAR
排列資產組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失
用2.33（1%）或1.65（5%）乘以資產組合標准差 排列資產組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失
VaR模型在金融風險管理中的應用
VaR模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進，不但應用於金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且VaR模型正與線性規劃模型（LPM）和非線性規劃模型（ULPM）等規劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利於金融機構對於潛在風險控制進行最優決策。
對於VaR在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將VaR值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數額；G20建議用VaR來衡量衍生工具的市場風險，並且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；SEC也要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地採用VaR作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用VaR方法作為評判金融機構風險大小的方法。
我國對VaR模型的引介始於近年，具有較多的研究成果，但VaR模型的應用現在確處於起步階段，各金融機構已經充分認識到VaR的優點，正在研究適合於自身經營特點的VaR模型。

㈧ 風險價值（VaR）是否是有史以來最蠢的衡量指標

（1）VaR 的各種優缺點早已有之，對它的批評也是老生常談。包括上面提到，再加上如sub-additivity等都已寫入各種教科書(如John Hull, Philippe Jorion...)，考試和面試都會出現的。而且每年有大量paper研究，汗牛充棟。但至今還找不到能完全替代VaR的更好的指標。就好比Libor一樣，罵的人多了，但大家還得用。

（2）VaR只是衡量風險的眾多指標之一，只是之一，當然不可能盡善盡美。其他的很多諸如Expected Shortfall (CVaR), PFE (Potential Future Exposure)，以及衡量credit/counterparty/operational risk等的一些專有指標(say, Ted spread)....在實踐中，VaR自身還有很多variation (e.g. Marginal VaR..)...這些整合起來，構成了一個risk profile。就好比，驗血的指標有很多種，你要是單獨single out其中一個，那極易偏頗(biased)，甚至有誤導性(misleading)。

（3）VaR是監管層和從業者達成的一個妥協，簡化了匯報流程，降低了監管成本，可謂上下都樂在其中。有工作經驗的人都熟悉這個場景吧，大老闆匆匆一個電話，問：「xxx, 我馬上有一個meeting, 你上午遞交的report沒空看了。這樣吧，你就概括一下，我們的風險到底有多大？..... 我不管過程，我就要你一句話，你說吧。」

（4）誠然，作為一個加總（aggregated）指標，和GDP, CPI, 平均收入，以及會計中的balance sheet類似，那它必然會掩蓋了很多重要的細節。所以，為了簡約就犧牲了granularity（譯為「顆粒度」？？）, 中間有個trade-off 在。

（5）廣義上說，金融領域（甚至經濟領域）中被批評的東西太多了，如：GDP, Solow模型, Normal Distribution, Linear Regression, Black-Scholes....都有無數的大牛斥責它們過於膚淺，過於簡單，對現實的解釋力不佳，assumption過於strong.....但，批評容易建設難，理論都是有假設的，都有局限性，高度抽象之後難免失真一些細節，想要面面俱到來滿足所有用戶的需求是不可能的。

最後，回到原題，VaR的確是一個很蠢的指標，但肯定不是「有史以來最蠢的」（已被淘汰了），目前為止，金融機構尤其是各大投行，都很需要它。

㈨ 貨幣政策如何影響利率

期限結構所反映的不僅僅是市場上各種直接因素的影響，經濟系統中的各種經濟因素也都在直接或間接的通過市場因素影響著債券市場，從而影響著利率期限結構的形成。近年來，利率期限結構在貨幣政策中發揮著越來越重要的作用，將利率期限結構的研究與貨幣政策相結合，考察貨幣政策對利率期限結構的影響，這樣不僅能夠促進利率在宏觀經濟調控中發揮作用，也是對中國現在貨幣政策機制的有益補充，並且為將來利率市場化實現後，對利率在貨幣政策上的運用研究提供了理論和實證基礎。

一、研究動因分析

(一)從經濟學角度來看

縱觀中央銀行的貨幣政策，近年來，貨幣總量、基礎貨幣量在貨幣政策決策和操作中的作用日益淡化，貨幣政策越來越簡化為關於利率的政策。這種從貨幣到利率的轉變是由兩個因素所推動的。一方面是由於支付和交易技術的發展帶動的金融創新弱化了貨幣指標與經濟的聯系，另一方面，利率指標以及反映在利率期限結構中的短期利率和長期利率的關系在揭示通貨膨脹、經濟未來趨勢方面的優勢日趨明顯(紀世宏，2003)。而中央銀行只能影響短期利率.短期利率並不能影響消費、投資、出口等，但是長期利率對國民經濟的重要部門如消費和投資都有顯著而直接的影響，貨幣政策是由對短期貨幣政策市場發生作用，進而影響長期市場而對實體經濟發生作用的。利率期限結構反映了無風險的長、短期利率之間的關系，所以利率期限結構就成為了貨幣政策態勢的重要體現。中央銀行通過利率期限結構及其變動來分析貨幣政策的傳導，通過貨幣政策的調整來改變預期，引導和影響利率的期限結構。

(二)從金融學角度來看

期限結構中包含的經濟信息對債券定價，投資者決策來說相當重要.很多期限結構模型都利用隱含因素來解釋期限結構運動。但是，在這一框架下，收益率只是一些觀察不到的變數或隱含因素的線性函數，對隱含因素的經濟性質，或者說對驅使利率運動的作用因素的考察不多。而且，往往只能解釋收益率曲線的長期，對收益率曲線的短期期限結構理論不能做出很好的解釋。雖然貨幣政策不是影響利率期限結構的唯一因素，但是確實決定利率期限結構的重要變數，因此，從金融的角度來考慮，可以更好的解釋利率期限結構，以期為債券市場的各個主體，包括財政部、中央銀行(中國人民銀行)、各商業銀行、債券投資等金融機構，對債券及其市場實施准確而又嚴格的宏觀管理和進行高效率的實際操作提供具體的參考。

二、貨幣政策影響利率期限結構的方式

一個國家貨幣政策的傳導機制是否通暢對於其執行效果的好壞具有重要的影響。貨幣政策的操作程序對收益率曲線也會有結構性的影響。

(一)貨幣政策傳導機制對利率期限結構的影響

下圖為貨幣政策的傳導機制示意圖。

在計劃經濟和改革初期，中國的資本市場不發達，且金融管制尚未放開之前，央行可以通過許多直接信用分配的手段，達到調節資金流動性的目的；加上金融投資工具及投資渠道十分有限，民間剩餘資金大多流向金融體系，因此，央行強調以控制基礎貨幣、銀行信貸規模與貨幣供應量等變數作為政策的主要調節目標，其成效堪稱卓著。

但是在中國加入WTO後，隨著金融自由化的不斷深化，資本市場日趨多元化.民間資金的自主性逐漸加強，市場上資金的流動對投資相對價格及報酬的變化也越來越敏感；由於市場的界線日漸模糊，而且金融市場與支付系統的效能提高，使得貨幣與非貨幣資產間的替代關系更為緊密。這些將導致央行以數量管理的操作策略，其基礎逐漸受到侵蝕，特別是市場流動性的需求行為似乎變得更加不容易掌握，也造成貨幣控制極大的困擾。中國人民銀行不得不逐漸轉向以利率為主要的操作工具。

具體來說，當經濟過熱、存在通貨膨脹壓力時，央行採取緊縮性貨幣政策，在公開市場上買入國債。一方面，導致銀行准備金短缺，同業拆借市場供不應求，拆借利率上升。進而引起其他短期市場利率上升；另一方面.短期利率的上升將導致長期利率的上升，如果市場認為央行的緊縮性政策有助於解決通貨膨脹問題，則市場會預期未來通貨膨脹率下降，長期利率上升幅度應該比短期利率來得小.即收益率曲線將變得較為平坦，利差也會縮小。

反過來，當經濟蕭條、發生通貨膨脹時，央行將採取擴張性的貨幣政策，在公開市場上賣出國債，同業拆借利率下降，將導致其它短期利率和長期利率的同時上升，如果市場認為央行的擴張性政策有助於解決通貨膨脹緊縮問題，則市場會預期物價上漲，長期利率上升幅度應該比短期來得大，即利差將擴大。

從上可知，在貨幣政策擁有可信度的前提下，操作利率與長短期利差應呈反向關系。但是，若市場認為央行貨幣政策不具備可信度時，操作利率和長短期利差的關系將不確定。

(二)貨幣政策操作程序對利率期限結構的影響

操作利率與長短期利差的關系，除了會受到政策可信度與干擾來源不同的影響外，也可能因貨幣政策操作程序的改變而產生結構性的變化，這可從三個方面加以分析。

1.操作策略。貨幣政策操作策略的變化，將使操利率與長短期利差間的相關性發生改變。1997年10月以前，美聯儲對於通貨膨脹基本上採取的是「調節性」的貨幣政策，就對抗通貨膨脹的壓力的決心而言，其政策可信度較低，因此，操作利率與利差之間的相關系數為負數，而在這以後，當美聯儲改為採用「非調節性」策略，前述相關系數明顯變得比較大(Estrella和Mishkm，1995)。

2.最終目標。如果貨幣政策所採取的最終目標不同，可能會改變利率期限結構的經濟含義，及其作為政策指標的性質。如果利率操作完全是以產出為最終目標。則長短期利差將是預測未來產出與通貨膨脹率變動的最佳解釋變數。但是，如果貨幣政策採取絕對的通貨膨脹目標，利率或利率期限結構對於未來通貨膨脹率與產出的預測，都不能提供額外或獨立的信息。當然，央行實際操作方式，並非完全以產出或通貨膨脹率為唯一的政策目標，而且市場對貨幣政策的可信度、決策者與大眾在市場信息取得的落差。以及市場預期行為的形成等因素，這些都跟模型假設多少會有些出入，因此，利率期限結構在經濟預測方面仍有相當程度的價值(Estrel，a，1991)。

3.匯率政策。利率期限結構也可能受到匯率政策的影響，Gerlach分析十個工業化國家的數據，得出下面的結論：貨幣政策若採用匯率作為中間目標的國家，預期理論成立的機率比較高，即利差對短期利率變動的預測能力較高，短期利率的走勢比較容易加以掌握。比較而言，採用浮動匯率制度的國家，短期利率變動與利差的關系受到期限貼水的影響較大，因此，利差的預測能力及其精確度比較低(Gerlach，1997)。

三、研究方法

貨幣政策除了解釋利率期限結構，央行也關注於通過貨幣政策來改變它。在這種情況下，貨幣傳導機制始於短期利率，終於商品和服務的實際支出。而事實上，支出取決於長期利率。因此，估計央行引起的短期利率變動會如何影響長期利率的整個期限結構，將是理解貨幣政策傳導機制的關鍵所在。在這個問題上，研究所採用的方法主要可分為以下幾種。

(一)簡單回歸方法

簡單回歸法是一種最簡單的方法，其主要的思想就是：假設不存在其它變數導致利率與貨幣增長的相關變動，研究長短期利率與各需要研究變數的關系。

各種預期理論都認為，利率的期限結構中包含了市場參與者對未來短期利率的預期，關於預期理論檢驗的問題，各國學者都進行了大量的研究，運用不同的計量方法，所得出的結果也不盡相同。這類檢驗的結果似乎取決於所考察的利率類別。利用美國的數據進行預期理論的檢驗似乎都拒絕了預期理論。而其它國家則得出了相反的結果。國內方面，杜海濤對中國上證回購和現券市場利率進行了預期理論檢驗(杜海濤，2002)，唐齊鳴和高翔對中國同業拆借市場利率期限結構進行了預期理論檢驗(唐齊鳴和高翔，2002)，結果均基本符合預期理論。

雖然實證分析的結果有大部分拒絕了各種預期理論，但並未拒絕預期的重要作用，在實證分析中，學者們使用長期利率與短期利率之間的差額來對未來短期利率進行預測，早期的研究表明，由於長期債券風險溢價的時變性，利率差額並不總是有助於預測未來的短期利率，但近來的研究在考慮時變風險因素後，發現期限結構中包含了利率未來走勢的信息。此外還發現利率的期限結構中包含了關於未來利率、貨幣政策，經濟增長、通貨膨脹、就業，經濟周期以及貨幣的需求與供給等方面的信息。

顯然，傳統的回歸方法假設不存在其它變數導致利率與貨幣增長的相關變動。那麼是否可能存在其它變數的影響呢?答案是肯定的，近年來研究者們都開始在自己的研究框架下研究利率期限結構變化的作用因素，考察利率期限結構以及宏觀經濟對貨幣政策沖擊的動態響應關系與程度，以期為全面了解貨幣政策與宏觀經濟運行提供支持。

(二)VAR方法

VAR方法能克服簡單的回歸方法存在的缺陷，它能夠同時考慮貨幣、利率以及其它變數，概括出貨幣政策對主要宏觀變數影響的一般均衡特性。Fung和Gupta用VAR模型研究了利率。產出，匯率如何對貨幣政策；中擊做出反應。他們分別使用了銀行超額現金儲備和銀行超額現金儲備的意外變化來作為貨幣政策沖擊的度量。結果發現，貨幣政策的擴張性；中擊導致了利率的下降、產出的增加以及本幣的貶值(Fung和Gupta，1994)。Ang和Piazzesi建立了一個VAR框架，使用了無套利限制且構建了通貨膨脹和經濟增長的指標，它們代表宏觀因素，通過一個定價核因素他們可以用一種易處理的方式去檢驗這些宏觀因素是怎樣影響收益率曲線的動態性的，然而宏觀因素能夠解釋收益曲線的短期和中期，由於長期期末難以處理，他們引入了隱含因素，那就是說定價核由宏觀和隱含因素共同決定，通過依靠高斯的假設和價格的指數仿射說明他們發現「斜率」和「曲度」因素可以用宏觀因素來解釋而「水平」因素只能通過使用隱含因素來處理(Ang和Piazzesi，2002)。

VAR方法非常的靈活，其中隱含的沖擊響應關系和方差分解技術能為宏觀經濟沖擊和收益率曲線之間的關系提供解釋，但是VA日方法也存在一些缺點：首先，VAR方法只能直接體現出VAR系統所包括的那些到期期限的利率行為，很難說明那些VAR框架中不包含的到期期限的收益率曲線的運動。這樣VAR的研究結果就不能完全捕捉收益率曲線對宏觀沖擊的影響。所以，一個非限制性的VAR不是一個完整的期限結構理論。其次，VAR系統中的所有變數都必須是可觀測的，未觀測變數則被排除在外，由於目前很多擬合效果好的模型如仿射期限結構模型里就含有隱含變數，所以此方法具有一定的局限性。最後.VAR所體現的各利率之間變動關系可能存在著套利機會，而非套利限制條件下的利率期限結構模型避免了這一可能。

(三)事件研究方法

事件研究方法主要是調查，在中央銀行干預發生場合下.利率期限結構對貨幣政策的反應。事件研究方法大都是選取那些決議改變政策利率的央行會議來作為事件樣本點。但是也可以將其餘決議不改變政策利率的央行會議也納入事件樣本，研究利率期限結構如何反應於貨幣政策，並且關注遠期利率，因為遠期利率能相對更清楚地指出貨幣政策對哪一段利率是影響最大的。Cook和Hahn提供了關於央行作用於期限結構的較早信息，發現長期利率與聯邦基金利率之間的確相關，這種相關性隨著長期利率期限長度的增加而減弱，但卻始終存在(Cook和Hahn，1989)。

(四)構建基於宏觀變數的利率期限結構模型法

最新的研究開始嘗試在利率期限結構模型中加入宏觀變數，由此可以考察貨幣政策行為會給利率期限結構帶來什麼影響。該方法相對於VAR方法的優點在於：首先，VAR方法只能直接體現出VAR系統所包括的那些期限的利率行為，而該方法能夠捕獲整個收益率曲線對宏觀沖擊的影響；其次，VAR系統中的所有變數都必須是可觀測的，未觀測變數則被排除在外，而該方法則能夠衡量比較可觀測的宏觀沖擊和未觀測的隱藏變數分別對利率期限結構變動所起到的作用；再者，VAR所體現的各利率之間變動關系可能存在著套利機會，而非套利限制條件下的利率期限結構模型避免了這一可能。構建基於宏觀變數的利率期限結構模型一般包括以下幾個步驟：首先，通過短期利率研究期限結構與宏觀變數(貨幣政策)的沖擊響應關系；然後利用已估計出來的結果進行調整，得到最佳表達式；一般的期限結構模型包括：狀態方程、短期利率方程和風險方程三個方程，最後就把些表達式納入到純粹的利率期限結構模型中，求解模型的參數，組成的模型即為導入宏觀變數的期限結構模型。

從上面的四種研究方法來看，都有其優點和缺點，從理論上來說，構建利率期限結構模型的方法的可能更加理想。

四、未來研究的發展趨勢

可以看到，已知的實證研究證據表明，央行行為確實顯著影響了實際利率期限結構。然而，這種聯系並不是在所有場合都完全相同，即使是在同樣強度的貨幣政策行為下，某一長期利率變動情況也不盡相同。根據預期理論假設，這些變動反映了基金利率的即期變化，也反映了市場對未來政策行為的預期，這些都可能會隨情況不同而有所變動。因此，對於此問題需要做進一步詳細研究。

1.將收益率曲線整合入通貨膨脹目標的正式模型中。貨幣政策雖然不是影響利率期限結構的唯一變數，卻是決定利率期限結構的重要變數；中國關於貨幣政策與利率的研究比較缺乏，在研究深度和先進研究方法的運用上也有所欠缺。然而，將收益率曲線整合入通貨膨脹目標的正式模型中，應該是未來研究的發展趨勢。

2.將宏觀變數特別是貨幣變數納入利率期限結構模型。利率的期限結構中包含了關於未來利率、貨幣政策，經濟增長、通貨膨脹、就業、經濟周期以及貨幣的需求與供給等方面的信息。將宏觀變數特別是貨幣變數納入利率期限結構模型，來考察貨幣沖擊對利率期限結構的影響，也應該是未來研究的發展趨勢。

㈩ VAR方法的VaR的特點

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者都可以通過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，這是傳統金融風險管理所不能做到的。