Var的测量方法

㈠ 什么是在险价值(var)

VAR方法(Value at Risk方法，风险价值方法)，也称受险价值方法、在险价值方法 传统的 ALM ( Asset-Liability Management , 资产负债管理 )过于依赖报表分析， 缺乏时效性；利用 方差 及 β系数 来衡量风险太过于抽象，不直观， 而且反映的只是市场（或资产）的波动幅度；而CAPM（ 资本资产 定价模型）又无法揉合金融衍生品种。 在上述传统的几种方法都无法准确定义和度量金融风险时， G30集团在研究衍生品种的基础上，于1993年发表了题为《 衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量 市场风险 的VAR( Value at Risk：风险价值)方法已成为目前金融界测量 市场风险 的主流方 法。稍后由 J.P.Morgan 推出的用于计算 VAR的Risk Metrics风险控制模型更是被众多金融机构广泛采用。 目前国外一些大型金融机构已将其所持资产的VAR风险值作为其定 期公布的 会计报表 的一项重要内容加以列示。

希望采纳

㈡ 什么是证券VAR方法

VaR方法(Value at Risk，简称VaR），称为风险价值模型，也称受险价值方法、在险价值方法，常用于金融机构的风险管理，于1993年提出。

在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。

VaR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量(可以是绝对值，也可以是相对值)。

(2)Var的测量方法扩展阅读：

VaR特点主要有:

第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理都可以通过VaR值对金融风险进行评判。

第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小。

第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融险管理所不能做到的。

㈢ 金属矿产品市场风险预测模型

金属矿产品市场风险，是指成矿带所在国家的市场条件的不确定引起矿业投资的不确定性。国际矿产品市场兼具实物市场和金融市场的特征，特别是近年来大量资金的涌入，更使其金融的特征加强。金属期货市场上的价格波动，直接反映出投资企业面临或即将面临的风险。外汇市场上的汇率波动，从间接角度也会给投资企业带来风险。由于在国际金属期货市场上，金属期货的价格一般以美元标价，对国内企业来说，要进行国际投资，首先需要把人民币转化为相应的外币，运用外币才能在国际市场上灵活操作。

金属矿产资源价格风险是金属期货交易中最为普遍、最为经常的风险，它存在于每一种期货产品中。这是因为每一种期货产品的交易，都是以对这种产品价格变化的预测为基础的；当实际价格的变化方向或幅度与交易商的预测出现背离时，就会造成相应得损失。

汇率风险又称外汇风险，就是由于汇率波动导致企业以外币计量的筹集资金的价值发生变化的可能性。汇率波动风险，是指由于汇率的波动而给持有或使用外汇的项目公司或其他利益参与者带来损失的风险。项目融资的成本和利润对金融市场上汇率变动比较敏感。首先，本国货币与国际主要货币之间汇率变化的风险将影响其生产成本和费用，同时也会加剧国内市场的竞争，因为国外同类产品的生产者会发现这个市场更具吸引力；其次，各国货币之间的交叉汇率变化也会间接影响到该项目在国际市场上的竞争地位；最后，汇率变化也将对项目的债务结构产生影响。

金属矿产品市场风险度量方法分析，主要是借助金融市场风险管理理论，来选用市场风险价值（VaR）作为金属矿产品市场风险测量指标。VaR方法是由JPMORGAN公司率先提出来的，并在实践中得到了广泛应用。市场风险度量的方法有多种，VaR方法是目前金融市场风险测量的主流方法。VaR计算方法包括历史模拟法、方差—斜方差法和蒙特卡罗模拟法。与历史模拟法和蒙特卡洛模拟法相比，方差—斜方差法的优点是需要的数据量较少，易于操作，因此在实践中得到了广泛应用。

VaR的优点在于将不同的市场因子、不同市场的风险集成为一个数，较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，适应了金融市场发展的动态性、复杂性和全球整合性的趋势。

VaR计算方法基本思路是：首先，根据金属矿产品市场风险因素分析市场风险因子的函数；其次，建立预测市场风险因子的波动性模型，预测市场风险因子的波动性；最后，根据市场风险因子的波动性估计市场风险价值和分布，计算出VaR 值。

（1）基于GARCH族模型的VaR计算

1）VaR计算的基本原理。

VaR译为风险价值，是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大损失。更为确切地说，是指在一定概率水平下和特定的持有期内，某一金融资产或证券组合的最大损失。用数学语言，可以定义VaR为：令α∈（0,1）为某一给定的概率水平，则α水平下，投资组合p的VaR 定义如下

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式中：函数

（α）为收益R_p的累积分布函数

的逆函数。VaR的实质为R_p的α－分位数。VaR估计的条件方差方法属于动态VaR计算的分析方法，在VaR的计算当中，其核心是对波动率的估计。不同的波动率模型构成了VaR 计算的不同。

本书是对伦敦铜和人民币兑美元汇率对数日收益率时间序列进行研究，选取VaR的计算公式：

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式中：t表示第t天；P_t-1为上一个交易日的收盘价；z_α为标准正态分布的临界值，而1%,5%,10%的临界值分别为－2.33,－1.64,－1.28；σ_t是由GARCH模型估计得到的收益率序列条件标准差。

2）VaR模型的后验测试。

为检验市场风险计量模型的有效性，需要检验VaR模型的计算结果对实际损失的覆盖程度。本书采用Kupiec检验对所建的模型适合性进行检验。设Ⅳ为检验样本中损失高于VaR的次数，T为检验样本总数，a是既定的显着性水平，f表示失败率。其中：

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则检验的假设为

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似然比统计量为

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在原假设下，LR 服从于自由度为1的X²分布。在大样本条件下，也可以用正态分布来逼近，同样有较好的检验效果。当

（1）时，拒绝H₀,VaR模型失败。

3）GARCH（p,q）族模型的基本原理。

金融风险主要是由金融资产价格的波动引起的。大量实证研究发现，金融资产的波动分布具有尖峰厚尾性和波动集聚性，即金融市场波动往往表现出异方差性。1986年Bollerslev在Engle（1982）提出的自回归条件异方差模型（ARCH）基础上，建立了GARCH 模型能够较好地捕捉金融市场风险的这些特性。ARCH 及其以后产生的扩展模型TGARCH、EGARCH等被称为GARCH模型族。目前，基于GARCH族模型对金融市场风险价值（VaR）的研究已经非常丰富。例如，龚锐、陈仲常等（2005）；陈守点、俞世典（2007）；金秀、许宏宇（2007）；丁元子（2009）等。

广义自回归条件异方差模型（GARCH 模型）对各指数的波动性进行分析。具体建模步骤如下：①对收益率序列进行平稳性和自相关性检验；②根据相关系数和Q 统计量进行ARMA模型识别；③建立均值方程，根据残差自相关性检验确定模型拟合效果，并运用LM方法对序列残差项进行ARCH效应检验；④采用极大似然法进行GARCH模型的参数估计；⑤根据拟合优度统计量评价模型。

A.GARCH模型。

1986年Bollerslev提出GARCH模型。GARCH（p,q）模型的一般公式包括两部分：均值方程形式和方差方程形式。可写为

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式中：ε_t为残差；r_t为收益率；α_j为GARCH项系数，代表了随机误差项的方差滞后期对当期方差的影响；β_i为AHCH项系数，代表前一期随机误差项对即期残差方差的影响程度，刻画了市场对于新的信息的反映；σ_t为条件方差，刻画了市场的波动性；其中模型参数满足一下约束：c≥0，ω≥0，α≥0，β≥0。

B.TGARCH模型。

Zakoian（1990）及Glosten,Jaganathan和Runkle（1993）提出的TGARCH（门限TGARCH）模型的一般形式为

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和GARCH 模型相比，在TGARCH 模型中设立了一个阀值d_t-1，用来描述信息的影响。

其中，d_t-1是一个名义变量，取0或1；市场上利好或利坏对条件方差的作用效果是不同的。上涨时，ε_t≥0表示利好消息，则

其影响系数为

下跌时，ε_t﹤0表示利空消息，则

其影响系数为

如果γ≠0，则说明信息作用是非对称的；如果y﹥0，则认为存在杠杆效应。

另外，以上模型中

，蕴涵GARCH族过程为宽平稳。

4）实证分析。

A.数据来源。

本专题的金属期货的收盘价格采用伦敦期货交易所发布的期铜收盘日收盘价格，用大智慧软件下载。汇率所使用的资料为人民币兑美元的汇率，来自美国联邦储备银行圣路易斯分行联邦储备经济数据库（Federal Reserve Economic Data）提供的统计数据。两者数据选取区间为2005/07/22～2009/09/04日止，其中扣除非营业日及部分交易资料的缺失。对缺失数据的处理，为当日缺失资料的前一天以及后一天的平均来当作当日缺失的资料，一共各1063个数据。

B.收益率序列基本特征分析。

市场收益率采取对数日收益率的形式，定义为

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式中：r_i,t为第i市场第t日的收益率；p_i,t为i市场第t日的价格，i取1时表示期铜市场，i取2时表示外汇市场。收益率序列的主要统计特征如图9.18所示。可以看出均存在波动集聚性和爆发性，可认为两个收益率序列均是随机的。

图9.18 收益率序列的主要统计特征

根据表9.12给出的收益率序列的主要统计特征，由偏度值可知伦敦铜收益率序列是左偏的，人民币兑美元收益率序列是右偏的。两者均具有尖峰厚尾现象，并且汇率市场比期货市场明显。由J-B统计检验知二者均拒绝服从正态分布的假设。由Q（20）和Q2（20）值可知，两者的收益率序列和收益率平方序列均在1%的显着性水平下，拒绝了不存在序列相关性的原假设，即都存在显着的序列相关性，说明波动的集聚性很显着。适合用GARCH模型来建模。

表9.12 两收益率序列的主要统计特征

GARCH模型的参数估计：

a.伦敦铜的最优模型为GARCH（1,1）:

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b.人民币兑美元最优模型为TGARCH（1,1）:

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式中：括号内数据表示参数估计的标准差，***表示在99%置信度下显着，**表示在95%置信度下显着；*表示在90%的置信度下显着。

c.VaR的计算与分析。

通过式9.14与式9.15可计算出伦敦铜与人民币兑美元对数收益率序列的条件方差

,从而得到时变的标准差σ_t，并按照式：

，计算得到VaR。其中，P_t-1为上一个交易日的收盘价；为计算方便，在此标准化为1元。Z_α为标准正态分布的临界值，而1%,5%,10%的临界值分别为－2.33,－1.64,－1.28；置信水平为90%,95%,99%下每天的VaR 值，并与实际收益率进行比较，见图9.19。

图9.19 不同置信度下的VaR值与实际收益率的比较

d.采用Kupiec失败率检验对所建的模型进行后验测试。

表9.13 后验测试结果分析

由表9.13可知，从似然比统计量LR值可以看出，在给定的置信水平下都小于临界值，说明所建的VaR模型是合理的。通过α与f比较，可以看出期铜GARCH（1,1）模型预测结果基本覆盖了实际损失，RMB/USD的TGARCH（1,1）模型略微低估了市场风险。

（2）基于历史模拟的VaR计算方法

历史模拟法（英文简称Hs）作为一种常用于VaR估值的方法，主要特点是对市场因素未来变化的概率分布并未做过多假设，只利用市场因素的历史变化来构造未来投资组合盈亏的概率分布。在给定置信度（95%,99%）的情况下，利用分布函数找出频数分布中占到5%、1%的损失临界值，以此作为VaR值。历史模拟法步骤如下。

1）以历史模拟法来估算I项资产未来一天的风险植的程序。

步骤一，选取过去N＋1天第I项资产的价格作为模拟资料；

步骤二，将过去彼此相邻的N＋1笔价格资料相减，就可以求得N笔该资产每日的价格损益变化量；

步骤三，步骤二代表的是第I项资产在未来一天损益的可能情况（共有N种可能情形），将变化量转换成报酬率，就可以算出N种的可能报酬率。

步骤四，将步骤三的报酬率由小到大依序排列，并依照不同的信赖水准找出相对应分位数的临界报酬率。

步骤五，将目前的资产价格乘以步骤四的临界报酬率，得到的金额就是使用历史模拟法所估计得到的风险值（VaR）。

2）实证分析。

以伦敦市场上的期铝为例，选取2007/7/19～2009/11/18日共592个数据，数据来源为Wind资讯金融数据库。市场收益率采取对数日收益率的形式，公式为：r_t=ln（p_t）-ln（p_t-1）。按照历史模拟法的计算步骤，估计的向前一步预测在不同置信度下的市场风险价值计算结果如图9.20所示。

图9.20 计算结果

（3）两种度量方法的比较

一般情况下，从失败天数与失败率来看，GARCH模型能更好地刻画股市收益率的变动。从计算的VaR值来看，Hs法明显比GARCH模型下高估了风险。VaR方法是在假设正常市场条件下对市场风险进行估算。

在估算结果的可靠性方面，Hs法过于直接依赖历史数据。因此，当选取的考察期没有代表性时，则Hs估算出的VaR值不能很好地反映市场风险。后种方法虽然也依赖于考察期的历史数据，但后果不如前者那么严重。但是Hs法简便、易懂，最容易被人理解和运用，而后种方法则需要一定的概率统计和金融衍生工具的背景知识。

总之，GARCH模型在VaR的测量中更具有准确性、灵活性等特点，在当前股市瞬息万变的情况下，已越来越为大多数人所接受，在VaR的测量方法中成为主流。

㈣ VAR方法的基本思想是什么

VAR(Value at Risk)按字面解释就是“在险价值”，其含义指：
在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
用公式表示为：
Prob（△Ρ 其中Prob表示：资产价值损失小于可能损失上限的概率。△Ρ表示：某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。
VAR表示：给定置信水平α下的在险价值，即可能的损失上限。
α为：给定的置信水平。
VAR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95％，在证券市场正常波动的情况下，VaR 值为800万元。其含义是指，该公司的证券组合在一天内（24小时），由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5％，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。或者说有95％的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在800万元以内。5％的机率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。以上供参考。

㈤ 数理统计var怎么计算

用公式表示为：P(ΔPΔt≤VaR)=a

字母含义如下：

P——资产价值损失小于可能损失上限的概率，即英文的Probability。

ΔP——某一金融资产在一定持有期Δt的价值损失额。

VaR——给定置信水平a下的在险价值，即可能的损失上限。

a——给定的置信水平。

(5)Var的测量方法扩展阅读：

VaR的计算系数：

要确定一个金融机构或资产组合的VAR值或建立VAR的模型，必须首先确定以下三个系数：

一是持有期间的长短。持有期△t，即确定计算在哪一段时间内的持有资产的最大损失值，也就是明确风险管理者关心资产在一天内一周内还是一个月内的风险价值。

二是置信区间的大小。对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。

三是观察期间。观察期间是对给定持有期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是整个数据选取的时间范围，有时又称数据窗口(Data Window)。例如选择对某资产组合在未来6个月，或是1年的观察期间内，考察其每周回报率的波动性(风险) 。

参考资料来源：网络——VAR方法

㈥ VAR模型优缺点和主要作用有哪些

一、VaR模型的优点如下：
1、 VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。
风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR 改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量, 使不同术语(例如基点现值、现有头寸等) 有统一比较标准, 使不同行业的人在探讨其市场风险时有共同的语言。
另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。
2、可以事前计算, 降低市场风险。
不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险, 还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素,选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。
3、确定必要资本及提供监管依据。
VaR为确定抵御市场风险的必要资本量确定了科学的依据, 使金融机构资本安排建立在精确的风险价值基础上, 也为金融监管机构监控银行的资本充足率提供了科学、统一、公平的标准。VaR 适用于综合衡量包括利率风险、汇率风险、股票风险以及商品价格风险和衍生金融工具风险在内的各种市场风险。因此, 这使得金融机构可以用一个具体的指标数值(VaR) 就可以概括地反映整个金融机构或投资组合的风险状况, 大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流, 也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况, 因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时, 监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。

二、VaR的应用主要体现在：
1、，用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。
2、用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。
3、估算风险性资本（Risk－based capital）。以VaR来估算投资者面临市场风险时所需的适量资本，风险资本的要求是BIS对于金融监管的基本要求。下图说明适足的风险性资本与 VaR值之间的关系，其中VaR值被视为投资者所面临的最大可接受（可承担）的损失金额，若发生时须以自有资本来支付，防止公司发生无法支付的情况。

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㈦ 金融风险的测量方法都有什么

目前的主流风险测量方法就是风险价值法(VAR)。本文的主要目的就是讨论风险价值法的三种模型：历史模拟法、分析方法和MonteCarlo法，并介绍它们的一些改进模型。
00一、历史模拟法
00历史模拟法的核心在于根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，利用分位数给出一定置信水平下的VAR估计。历史模拟法是一种非参数方法，它不需要假定市场因子的统计分布，因而可以较好的处理非正态分布；该方法是一种全值模拟，可有效地处理非线性组合(如包括期权的组合)。此外该方法简单直观，易于解释，常被监管者选作资本充足性的基本方法。实际上，该方法是1993年8月巴塞尔委员会制定的银行充足性资本协议的基础。
二、分析方法
00分析方法是VAR计算中最为常用的方法。它利用证券组合的价值函数与市场因子间的近似关系、市场因子的统计分布(方差-协方差矩阵)简化VAR计算。根据证券组合价值函数形式的不同，分析方法可分为两大类：Delta-类模型和Gamma-类模型。在Delta模型中，证券组合的价值函数均取一阶近似，但不同模型中市场因子的统计分布假设不同。如Delta-正态模型假定市场因子服从多元正态分布；Delta-加权正态模型使用加权正态模型(WTN)估计市场因子回报的协方差矩阵；Delta-GARCH模型使用GARCH模型描述市场因子。
00在Gamma-类模型中，证券组合的价值函数均取二阶近似，其中Gamma-正态模型假定市场因子的变化服从多元正态分布，Gamma-GARCH模型使用GARCH模型描述市场因子。
00三、蒙特o卡罗模拟法
00分析方法利用灵敏度和统计分布特征简化了VAR。但由于对分布形式的特殊假定和灵敏度的局部特征，分析方法很难有效处理实际金融市场的厚尾性和大幅波动的非线性问题，往往产生各种误差和模型风险。模拟方法可能很好的处理非线性和、非正态问题。其主要思路是反复模拟决定金融估计价格的随机过程，每次模拟都可以得到组合在持有期末的一个可能值，如果进行大量的模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布。这样通过模拟发布会可以导出真实分布，从而求出VAR。

㈧ 怎么计算VaR值

计算VaR值公式为：P(ΔPΔt≤VaR)=a

以下是计算VaR值的基本流程：

第一，计算样本报酬率。取得样本每日收盘价，并计算其报酬率，公式如下：

其中R为报酬率、P为收盘价、t为时间。

第二，计算样本平均数及标准差：样本平均数和标准差分别有以下公式计算：

第三，检测样本平均数是否为零。由于样本数通常大于30，所以采用统计数Z来检测。

第四、计算VaR值。

VaR=μ－Zaσ

其中α为1－置信水平。

假设最新的指数收盘价为4839，那么期货合约总值则为4839×200= 967800，然后，投资者应先选取大约半年的数据（通常都是使用股指每日报酬率），再利用以上四个步骤来推算出其单位风险系数，最后将单位风险系数与合约总值相乘，即可得出指数期货合约的VaR值。当然若投资者本身所投入的资金愈多，则所需承担的风险也将愈大。

(8)Var的测量方法扩展阅读：

2012年已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。

但VaR方法也有其局限性。VaR方法衡量的主要是市场风险，如单纯依靠VaR方法，就会忽视其他种类的风险如信用风险。另外，从技术角度讲。VaR值表明的是一定置信度内的最大损失，但并不能绝对排除高于VaR值的损失发生的可能性。

㈨ VAR方法的VaR模型应用注意问题

尽管VaR模型有其自身的优点，但在具体应用时应注意以下几方面的问题。
1、数据问题。运用数理统计方法计量分析、利用模型进行分析和预测时要有足够的历史数据,如果数据库整体上不能满足风险计量的数据要求,则很难得到正确的结论。另外数据的有效性也是一个重要问题,而且由于市场的发展不成熟,使一些数据不具有代表性,而市场炒作、消息面的引导等原因,使数据非正常变化较大, 缺乏可信性。
2、VaR 在其原理和统计估计方法上存在一定缺陷。
VaR对金融资产或投资组合的风险计算方法是依据过去的收益特征进行统计分析来预测其价格的波动性和相关性, 从而估计可能的最大损失。所以单纯依据风险可能造成损失的客观概率, 只关注风险的统计特征, 并不是系统的风险管理的全部。因为概率不能反映经济主体本身对于面临的风险的意愿或态度,它不能决定经济主体在面临一定量的风险时愿意承受和应该规避的风险的份额。
3、在应用Var模型时隐含了前提假设。
即金融资产组合的未来走势与过去相似，但金融市场的一些突发事件表明，有时未来的变化与过去没有太多的联系，因此VaR方法并不能全面地度量金融资产的市场风险，必须结合敏感性分析，压力测试等方法进行分析。
4、VaR主要使用于正常市场条件下对市场风险的测量。
如果市场出现极端情况，历史数据变得稀少，资产价格的关联性被切断，或是因为金融市场不够规范，金融市场的风险来自人为因素、市场外因素的情况下，这时便无法测量此时的市场风险。
总之， VaR是一种一种既能处理非线性问题又能概括证券组合市场风险的工具，它解决了传统风险定量化工具对于非线性的金融衍生工具适用性差、难以概括证券组合的市场风险的缺点，有利于测量风险、将风险定量化，进而为金融风险管理奠定了良好的基础。随着我国利率市场化、资本项目开放以及衍生金融工具的发展等，金融机构所面临的风险日益复杂，综合考虑、衡量信用风险和包括利率风险、汇率风险等在内的市场风险的必要性越来越大，这为VaR应用提供了广阔的发展空间。但是VaR本身仍存在一定的局限性，而且我国金融市场现阶段与VaR所要求的有关应用条件也还有一定距离。因此VaR的使用应当与其他风险衡量和管理技术、方法相结合。要认识到风险管理一方面需要科学技术方法，另一方面也需要经验性和艺术性的管理思想，在风险管理实践中要将两者有效结合起来，既重科学，又重经验，有效发挥VaR在金融风险管理中的作用。

㈩ 数理统计var怎么计算

用公式表示为：P(ΔPΔt≤VaR)=a
字母含义如下：
P——资产价值损失小于可能损失上限的概率，即英文的
Probability
。
ΔP——某一
金融资产
在一定
持有期
Δt的价值损失额。
VaR——给定
置信水平
a下的
在险价值
，即可能的损失上限。
a——给定的置信水平。
(10)Var的测量方法扩展阅读：
VaR的计算系数：
要确定一个金融机构或
资产组合
的VAR值或建立VAR的模型，必须首先确定以下三个系数：
一是持有期间的长短。持有期△t，即确定计算在哪一段时间内的持有资产的最大损失值，也就是明确风险管理者关心资产在一天内一周内还是一个月内的
风险价值
。
二是
置信区间
的大小。对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。
三是观察期间。观察期间是对给定持有期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是整个数据选取的时间范围，有时又称数据窗口(Data
Window)。例如选择对某资产组合在未来6个月，或是1年的观察期间内，考察其每周回报率的波动性(风险)
。
参考资料来源：
网络
——
VAR方法