风险值var的计算方法

❶ 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。

(1)风险值var的计算方法扩展阅读：

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。

❷ 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。

(2)风险值var的计算方法扩展阅读：

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

❸ 投资组合的VAR计算

VaR的字面解释是指“处于风险中的价值(Va1ueatRisk)”，一般被称为“风险价值”或“在险价值”，其含义是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。确切地说，VaR描述了“在某一特定的时期内，在给定的置信度下，某一金融资产或其组合可能遭受的最大潜在损失值”；或者说“在一个给定的时期内，某一金融资产或其组合价值的下跌以一定的概率不会超过的水平是多少?”。用公式表达为：

Prob(∧P>VaR)=1－c

式中：∧P—证券组合在持有期内的损失；

vaR——置信水平c下处于风险中的价值。

以上定义中包含了两个基本因素：“未来一定时期”和“给定的置信度”。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，后者是概率条件。例如，“时间为1天，置信水平为95%(概率)，所持股票组合的VaR=10000元”，其涵义就是：“明天该股票组合可有95%的把握保证，其最大损失不会超过10000元”；或者说是：“明天该股票组合最大损失超过10000元只有5%的可能”。

为了加深理解，这里以中国联通股票为例予以说明。例如，过去250个交易日(2003.10.13～2004.10.21)，中国联通的日收益率在一7%和5%之间(见图8—3)。从日收益的频数图(见图8—4)中可以看出，日收益率低于一4%的有4次，日收益率在。和0.5之间的有41次等。在99%的置信区间下，也就是说250天中第2个最小收益率为一4.9%；在95%的置信区问

第八章金融工程应用分析329

下，即为250天中第7个最小收益率位于－3.5%至－4.0%之间，为－3.72%。因此，倘若投资者有1亿元人民币投资到中国联通这支股票上，则在99%的置信区间下，日VaR不会超过490万元，即一天内的损失小于490万元的可能性大于99%的概率；同样，在95%的置信区间下，日VaR为372万元。

❹ 风险管理中的VaR 如何计算的

计算步骤为：具体来说，在使用设定的模型估计出GARCH模型后，在“Proc”中点击“Forecast”按键即可以弹出预测对话框，为了在工作文件中保存预测值，在对话框的“Series name”中需要输入相应的名称，“forecast name”后输入收益率序列预测值的名称，“GARCH”后面输入条件方差预测值的名称；在“Methods”项中选择“Static”即静态预测（向前一步预测），在“Output”中选择“Do graph”和“Forecast evaluation”，而“sample range for forecast”采用系统默认的值即可，可得出向前一步预测的条件均值和条件方差的值；最后利用生成新序列的选项将条件均值和条件方差的序列名代入2楼中提供的式子即可。

❺ VAR方法的VaR的计算系数

VaR的计算系数主要包括三个系数：一是持有期间的长短；二是置信区间的大小；三是观察期间。
1、持有期。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。持有期的选择应依据所持有资产的特点来确定比如对于一些流动性很强的交易头寸往往需以每日为周期计算风险收益和VaR值，如G30小组在1993年的衍生产品的实践和规则中就建议对场外OTC衍生工具以每日为周期计算其VaR，而对一些期限较长的头寸如养老基金和其他投资基金则可以以每月为周期。
从银行总体的风险管理看持有期长短的选择取决于资产组合调整的频度及进行相应头寸清算的可能速率。巴塞尔委员会在这方面采取了比较保守和稳健的姿态，要求银行以两周即10个营业日为持有期限。
2、置信水平α。一般来说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。选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶，希望能得到把握性较大的预测结果，希望模型对于极端事件的预测准确性较高。根据各自的风险偏好不同，选择的置信区间也各不相同。比如J.P. Morgan与美洲银行选择95%，花旗银行选择95.4%，大通曼哈顿选择97.5%，Bankers Trust选择99%。作为金融监管部门的巴塞尔委员会则要求采用99%的置信区间，这与其稳健的风格是一致的。
3、第三个系数是观察期间(Observation Period)。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) 。这种选择要在历史数据的可能性和市场发生结构性变化的危险之间进行权衡。为克服商业循环等周期性变化的影响，历史数据越长越好，但是时间越长，收购兼并等市场结构性变化的可能性越大，历史数据因而越难以反映现实和未来的情况。巴塞尔银行监管委员会目前要求的观察期间为1年。
综上所述，VaR实质是在一定置信水平下经过某段持有期资产价值损失的单边临界值，在实际应用时它体现为作为临界点的金额数目。

温馨提示：以上信息仅供参考。
应答时间：2021-11-29，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

❻ 股票指标var值代表什么

Var 指标 — 虽然该指标基于移动平均线，但它不使用任何标准MT4/MT5移动平均线指标。

❼ 国际石油市场风险度量及其溢出效应检验方法

4.4.1.1 基于GED分布的GARCH-VaR模型

在对油价收益率序列建模时，往往发现收益率的波动具有集聚性。为了刻画时间序列的波动集聚性，Engle（1982）提出了ARCH 模型。而在ARCH 模型的阶数很高时，Bollerslev（1986）提出采用广义的ARCH 模型即GARCH 模型来描述波动集聚性。

GARCH模型的形式为

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式中：Y_t为油价收益率；X_t为由解释变量构成的列向量；β为系数列向量。

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事实上，GARCH（p,q）模型等价于ARCH（p）模型趋于无穷大时的情况，但待估参数却大为减少，因此使用起来更加方便而有效。

同时，由于油价收益率序列的波动通常存在杠杆效应，即收益率上涨和下跌导致的序列波动程度不对称，为此本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

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式中：d_t-1为名义变量：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否则，d_t-1=0，其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了d_t-1，因此油价收益率上涨信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时，

其影响程度可用系数

表示；而下跌时的影响程度为

。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

在关注石油市场的波动集聚性及杠杆效应的基础之上，进一步计算和监控石油市场的极端风险同样是非常重要的。而监控极端市场风险及其溢出效应的关键在于如何度量风险，为此，本节将引入简便而有效的VaR 方法。VaR（Value-at-Risk）经常称为风险值或在险值，表示在一定的持有期内，一定的置信度下可能的最大损失。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？

从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。本节采用国际油价收益率的分布函数的左分位数来度量油价下跌的风险，表示由于油价大幅度下跌而导致的石油生产者销售收入的减少；而采用分布函数的右分位数来度量油价上涨的风险，表示油价大幅度上涨而导致的石油采购者的额外支出。这种思路，一方面推进了一般金融市场仅仅分析价格下跌风险的做法；另一方面，也针对石油市场的特殊情况，更加全面地度量了市场风险，从而为从整体上认识石油市场，判断市场收益率的未来走向奠定了基础。

VaR风险值的计算方法很多，能够适用于不同的市场条件、数据水平和精度要求。概括而言，可以归结为3种：方差－协方差方法、历史模拟方法和蒙特卡罗方法。本节采用方差－协方差方法计算国际石油市场的VaR 风险。在采用方差－协方差方法的过程中，估计VaR模型的参数是至关重要的。常用的参数估计方法包括GARCH 模型和J.P.摩根的Risk Metrics方法。由于后者假设价格序列服从独立异方差的正态分布，而且不能细致描述价格波动的某些特征（如杠杆效应），因此相对而言，前者更受青睐。但是，使用GARCH模型估计VaR时，选择残差项的分布是一个非常重要的问题。考虑到油价收益率序列具有尖峰厚尾和非正态分布的特征，因此直接采用正态分布的假设往往会低估风险。为此，本节引入Nelson（1990）提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH模型的残差项。其概率密度函数为

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式中：

Г（·）为gamma函数；k为GED分布参数，也称作自由度，它控制着分布尾部的薄厚程度，k=2表示GED分布退化为标准正态分布；k﹥2表示尾部比正态分布更薄；而k﹤2表示尾部比正态分布更厚。可见GED分布是一种复杂而综合的分布。实际上，也正是由于GED分布在描述油价收益率分布的厚尾方面具有独特的优势，因此本节引入基于GED分布的GARCH模型来估计国际石油市场收益率上涨和下跌时的VaR。

计算出石油市场的VaR风险值之后，为了给有关方面提供准确可靠的决策支持，有必要对计算结果进行检验，以判断所建立的VaR模型是否充分估计了市场的实际风险。为此，本节将采用Kupiec提出的检验方法来检验VaR模型的充分性和可靠性。该方法的核心思想是：假设计算VaR的置信度为1－α，样本容量为T，而失效天数为Ⅳ，则失效频率f＝Ⅳ/T。这样对VaR 模型准确性的评估就转化为检验失效频率f是否显着不同于α。基于这种思想，Kupiec提出了对原假设f＝а的最合适的似然比率检验：在原假设下，统计量LR服从自由度为1的X²分布，95%和99%置信度下的临界值分别为3.84和6.64。根据x²分布的定义，如果估计值LR大于临界值，就拒绝原假设，即认为估计的VaR模型是不充分的。

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4.4.1.2 基于核权函数的风险溢出效应检验方法

本节将采用Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法检验WTI和Brent原油市场的风险溢出效应。该方法的核心思想是通过VaR 建模来刻画随着时间变化的极端风险，然后运用Granger因果检验的思想来检验一个市场的大风险历史信息是否有助于预测另一个市场的大风险的发生。

首先，定义基于VaR的风险指标函数。以下跌风险为例：

Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t）（m=1,2） （4.11）

式中：I（·）为指标函数。当实际损失超过VaR时，风险指标函数取值为1，否则为0。

如果检验市场2是否对市场1产生了单向的风险溢出，则原假设为H₀:E（Z_1,t∣I_1,t-1）＝E（Z_1,t∣I_t-1），而备择假设为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时刻可以获得的信息集。通过这种转换，｛ Y_1,t｝和｛Y_2,t｝之间的风险－Granger因果关系就可以看成是｛Z_1,t｝和｛Z_2,t｝之间的均值－Granger因果关系，即计量经济学模型中广泛使用的Granger因果关系。

如果H_o成立，即市场2 对市场1不存在单向的风险－Granger因果关系，则表示Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0,

j﹥0。如果对某一阶j﹥0，有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）≠0，则表明存在风险－G ranger因果关系。换言之，当一个市场发生大的风险时，我们能用这个信息去预测另一个市场未来可能发生同样风险的可能性。

现在设VaR_m,t=VaR_m（I_m,t-1，α），m=1,2是市场m在风险水平（即显着性水平）α下得到的VaR序列，本节引入基于GED分布的GARCH 模型，并利用方差－协方差方法得到该序列。设有T个随机样本

并令Z_m,t=I（Y_m,t﹤－VaR_m,t），m=1,2，则定义Z_1,t和Z_2,t之间的样本互协方差函数（CCF）为

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式中：

。而Z_1,t和Z_2,t的样本互相关函数为

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式中：

是Z_m,t的样本方差；j=0，±1，…，±（T-1）。

然后，Hong（2003）提出了基于核权函数的单向风险－Granger因果关系检验统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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式中k（·）为核权函数，而且H ong（2003）证明了Daniell核权函数k（z）＝sin（π）z/π ,z∈（－∞，＋∞）是最优的核权函数，能够最大化检验效力。该核权函数的定义域是无界的，此时可把M 看作是有效滞后截尾阶数；而且当M 较大时，Q₁（M）能够更加有效地检测出风险溢出效应的时滞现象。

Hong（2003）同时给出了检验双向风险－Granger因果关系的统计量，其原假设为两个市场之间任何一个市场均不G ranger－引起另一个市场的极端风险，并且两个市场之间不存在任何即时风险溢出效应。这表示对于任意阶j=0，±1，±2，…，均有Cov（Z_1,t,Z_2,t-j）＝0。为了检验该原假设，Hong（2003）提出了如下的统计量：

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式中：中心因子和尺度因子分别为

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原假设成立时，Q₁（M）和Q₂（M）在大样本条件下均服从渐近的标准正态分布。而且，Hong（2003）指出，运用这两个统计量时，应该使用标准正态分布的右侧临界值。

❽ 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)。

(8)风险值var的计算方法扩展阅读：

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。

❾ 实证研究方法

为了全面认识国际原油市场与美元汇率市场之间的互动关系，尤其是准确判断美元汇率变化对国际油价起伏的影响程度，进而为预测未来油价变化甚至宏观经济走势提供支持，本节将着重从价格长期变化、价格波动幅度及市场风险传递等3个角度，实证研究两个市场之间的密切关系。

4.5.1.1 石油市场与美元汇率市场之间的均值溢出效应检验

从经济含义上讲，两个市场之间的均值溢出效应指的是一个市场的价格不仅受到其前期价格的影响，还可能受到其他市场前期价格的影响。长期而言，美元汇率的变化对国际原油价格变化的影响是否显着，是否有助于预测其未来的走势，均值溢出效应检验可以较好地回答这种诉求。

均值溢出效应是从VaR模型的角度而言的，即条件一阶矩的Granger因果关系检验。因此，可以通过建立VaR模型，按照AIC值最小的原则，选择最佳的滞后阶数，然后通过普通线性Granger因果检验方法判断国际油价与美元汇率之间的均值溢出效应。具体方法是，若以X 表示美元汇率，Y表示国际油价，对双变量回归方程（式4.20）中的S_j=0（j=1,2，…，m）（原假设）进行假设检验。如果拒绝该原假设，则认为美元汇率变化是国际油价起伏的Granger原因；同理，也可以判断国际油价起伏是否是美元汇率变化的Granger原因。其中m为最大滞后阶数。

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4.5.1.2 石油市场与美元汇率市场之间的波动溢出效应检验

波动溢出效应指的是不同市场的价格波动之间可能存在相互影响，某一市场价格波动程度不但受自身前期波动程度的影响，而且还可能受其他市场价格波动程度的制约，即价格波动信息会从一个市场传递到另一个市场。市场瞬息万变，石油市场与金融市场之间的密切联系早已引起各界关注，而美元汇率交易价格的波动是否会传递到国际原油市场，这是波动溢出效应检验的目的所在。

我们采用ARCH 类模型检验和度量波动溢出效应。GARCH模型是在Engle（1982）提出的ARCH模型基础上发展起来的，其基本形式为

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式中：Y_t为国际油价或美元汇率；X_t为由解释变量构成的列向量；θ为系数列向量；h_t为残差的异方差。

同时，由于价格序列的波动通常存在杠杆效应，即价格上涨和下跌导致的序列波动程度不对称。为此，本节引入TGARCH模型来描述这种现象。TGARCH模型最先由Zakoian（1994）提出，其条件方差为

国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术

式中：d_t-1为名义变量：ε_t-1﹤0,d_t-1=1；否则，d_1,t=0；其他参数的约束与GARCH模型相同。

由于引入了d_t-1，因此价格上涨信息（ε_t-1﹥0）和下跌信息（ε_t-1﹤0）对条件方差的作用效果出现了差异。上涨时

其影响程度可用系数

表示；下跌时的影响程度为

。简言之，若Ψ≠0，则表示信息作用是非对称的。

按照AIC值最小的准则，我们发现分别采用TGARCH（1,1）和GARCH（1,1）模型拟合国际油价和美元汇率是最佳选择。在这种情况下考虑波动溢出效应，根据Lin和Tamvakis（2001）和Hammoudeh等（2003）在研究不同石油市场之间的互动关系时提供的波动溢出效应检验方法，可构造出以下方程：

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式中：h_i,t表示第i个市场（国际石油市场与美元汇率市场）第t期的条件方差；α_i,0，α_i,1，Ψ和β_i,1均为（T）GARCH（1,1）模型的系数。

在式4.24和式4.25中，一个市场的滞后条件方差项作为回归项加入另一个市场的条件方差方程中，而γ_i即为第i个市场溢出项的系数。若溢出项在统计上是显着的，则认为存在相应的波动溢出效应，即一个市场的波动会显着地传递到另一个市场；反之，则不存在显着的波动溢出效应。

4.5.1.3 石油市场与美元汇率市场之间的风险溢出效应检验

两个市场之间的风险溢出效应表示一个市场极端风险的历史信息有助于预测另一个市场现期和未来的极端风险。市场风险规避和控制是市场参与者不得不审慎考虑的问题，石油贸易这样的大宗商品贸易更是如此。由于石油与美元一直相伴而行，使得石油市场与美元汇率市场之间互相渗透，市场风险传递更值得关注。

风险度量对于国际石油市场和美元汇率市场都至关重要。本节引入简便而有效的VaR方法来度量市场风险。VaR 要回答这样的问题：在给定时期内，有x%的可能性，最大的损失是多少？从统计意义上讲，VaR表示序列分布函数的分位数。

VaR 风险值的计算方法很多，但概括起来可以归结为3种，即方差－协方差方法、历史模拟方法和蒙特卡罗方法。本节采用方差－协方差方法计算国际石油市场和美元汇率市场的VaR风险。在采用方差－协方差方法过程中，考虑到油价和美元汇率序列往往具有尖峰厚尾和非标准正态分布的特征，因此通常所采用的标准正态分布假设可能会低估实际市场风险。为此，本节引入Nelson提出的广义误差分布（GED）来估计GARCH类模型的残差项（Nelson,1990）。

为了考察国际石油市场和美元汇率市场的风险溢出效应，尤其是美元汇率价格风险对石油市场的影响，我们引入Hong（2003）提出的风险－Granger因果关系检验方法。其核心思想是通过VaR建模来刻画随时间变化的极端市场风险，然后运用风险－Granger因果检验的思想来检验一个市场的风险历史信息是否有助于预测另一个市场的风险的发生。

Hong（2003）借助样本互相关函数，提出了基于核权函数的单向和双向风险－Granger因果关系检验统计量。在实际操作中，先检验双向风险－Granger因果关系，如果拒绝原假设（即至少存在一个方向的风险－Granger因果关系），则可以进一步检验单向风险－Granger关系。