var方法有什么局限性

㈠ 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。

㈡ var模型一般在什么情况下使用呢

var模型一般在：市场有效性假设；市场波动是随机的，不存在自相关，情况之下使用。

利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。

VaR按字面的解释就是处于风险状态的价值，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。

(2)var方法有什么局限性扩展阅读：

VaR基本模型

根据Jorion（1996），VaR可定义为：

VaR＝E（ω）－ω＊①

式中E（ω）为资产组合的预期价值；ω为资产组合的期末价值；ω＊为置信水平α下投资组合的最低期末价值。

又设ω＝ω0（1＋R）②

式中ω0为持有期初资产组合价值，R为设定持有期内（通常一年）资产组合的收益率。

ω＊＝ω0（1＋R＊）③

R＊为资产组合在置信水平α下的最低收益率。

根据数学期望值的基本性质，将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即为该资产组合的VaR值，根据公式④，如果能求出置信水平α下的R＊，即可求出该资产组合的VaR值。

㈢ 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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㈣ VaR模型是建立在正态分布的条件下吗

VaR（Value at Risk）一般被称为“风险价值”或“在险价值”，指在一定的置信水平下，某一金融资产（或证券组合）在未来特定的一段时间内的最大可能损失。假定JP摩根公司在2004年置信水平为95%的日VaR值为960万美元，其含义指该公司可以以95%的把握保证，2004年某一特定时点上的金融资产在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过960万美元。或者说，只有5%的可能损失超过960万美元。与传统风险度量手段不同，VaR完全是基于统计分析基础上的风险度量技术，它的产生是JP摩根公司用来计算市场风险的产物。但是，VaR的分析方法目前正在逐步被引入信用风险管理领域。
用在险价值法（VAR）计量风险
在风险管理的各种方法中，在险价值法（VAR方法）最为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，许多银行和监管当局开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。
（一）在险价值（VaR）的计算
在险价值法之所以具有吸引力，是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心-潜在亏损。VaR实际上是要回答在概率给定的情况下，银行的投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。在正态分布情况下，根据计量经济学的知识可得出：
VaR ＝w0ua d t1/2
其中，w0 为初期投资额，m 和d2分别为特定资产的日（或者周、年）回报率的均值和方差，d则代表资产回报率的标准差，t为持有该项资产的期间。
此公式的含义是：在特定资产回酬率R服从正态分布的情况下，一定投资额w0在置信度1-a的范围内，在持有时间t内发生的最大损失。
如要求置信度为95%或99%，即a=5%或1%，应该查相对应的10%和2%的正态分布表，相应公式可变为：VaR ＝1.645 w0dt1/2或者 VaR ＝2.33 w0dt1/2
由此可见，为了计算VaR的数值，首先必须估算出资产回报率的均值和标准差，目前一般是通过对观察值进行加权来计算出来的。
实例如下：假定有一3年期100万美元国债券，假定过去10年此类债券价格的平均波动率为1.23%，如果此种国库券半年后出售，价格波动服从正态分布，并确定为95%的置信水平，则有：
VaR =100×1.645×1.23%×0.51/2 = 1.44(万美元)
这表明，依据历史统计资料，我们至少有95%的把握可以保证3年期国库券价格在以后6个月出售，最大损失不超过1.44万美元。由于是单边概率，我们还可得出结论：依据历史统计资料，至少有95%的把握可以保证3年期国库券价格在以后6个月出售，最大盈利不会超过1.44万美元。
（二）在险价值法的特点
1.可以用来简单明了地表示市场风险的大小，单位是美元或其他货币，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；
2.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；
3.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的风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。
（三）在险价值法的应用
该方法主要应用于：
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完全可以避免。
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率。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。
（四）在险价值法的局限
当然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。例如假设一天的99%置信度下的VaR=1000万美元，仍会有1%的可能性会使损失超过1000万美元。这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。所以在金融风险管理中，VaR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。亚洲金融危机还提醒风险管理者：在险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度，也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。
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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方法有什么局限性扩展阅读：

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 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。

(6)var方法有什么局限性扩展阅读：

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。

㈦ var模型的var模型

主研：黄适富 杨柱逊 王志 杨苍松
引言
进入90年代，随着国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，发达国家的各大银行、证券公司和其他金融机构都在积极参与金融产品（工具）的创新和交易，使金融风险管理问题成为现代金融机构的基础和核心。随着我国加入WTO，国内金融机构在面对即将到来的全球金融一体化的挑战，金融风险管理尤显其重要性。
传统的资产负债管理（Asset-Liability Management）过分依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。1993年，G30集团在研究衍生品种基础上发表了《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 ）模型(“风险估价”模型)，稍后由JP.Morgan推出了计算VaR的RiskMetrics风险控制模型。在些基础上，又推出了计算VaR的CreditMetricsTM风险控制模型，前者用来衡量市场风险；JP.Morgan公开的CreditmetricsTM技术已成功地将标准VaR模型应用范围扩大到了信用风险的评估上，发展为“信用风险估价”（Credit Value at Risk）模型，当然计算信用风险评估的模型要比市场风险估值模型更为复杂。目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。
VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。
⒈1995年巴塞尔委员会同意具备条件的银行可采用内部模型为基础，计算市场风险的资本金需求，并规定将银行利用得到批准和认可的内部模型计算出来的VaR值乘以3，可得到适应市场风险要求的资本数额的大小。这主要是考虑到标准VaR方法难以捕捉到极端市场运动情形下风险损失的可能性，乘以3的做法是提供了一个必要的资本缓冲。
⒉Group of Thirty 1993年建议以风险资本（Capital—at—risk）即风险价值法（VaR）作为合适的风险衡量手段，特别是用来衡量场外衍生工具的市场风险。
⒊1995年，SEC也发布建议，要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。
这些机构的动向使得VaR模型在金融机构进行风险管理和监督的作用日益突出。
国际金融风险管理的发展
从国际金融风险管理发展历程来看，近20年来，大致经历了以下几个阶段：
(一)80年代初因受债务危机影响。银行普遍开始注重对信用风险的防范与管理，其结果是《巴塞尔协议》的诞生。该协议通过对不同类型资产规定不同权数来量化风险，是对银行风险比较笼统的一种分析方法。
(二)90年代以后随着衍生金融工具及交易的迅猛增长，市场风险日益突出，几起震惊世界银行和金融机构危机大案(如巴林银行、大和银行等事件)促使人们对市场风险的关注。一些主要国际大银行开始建立自己的内部风险测量与资本配置模型，以弥补《巴塞尔协议》的不足。主要进展包括：市场风险测量新方法—Value At Risk(VaR)(风险价值方法)。这一方法最主要代表是摩根银行的“风险矩阵)系统”；银行业绩衡量与资本配置方法——信孚银行的“风险调整的资本收益率(Risk AdjustedReturnon Capital，简称RAROC)”系统。
(三)最近几年一些大银行认识到信用风险仍然是关键的金融风险，并开始关注信用风险测量方面的问题，试图建立测量信用风险的内部方法与模型。其中以J.P.摩根的Credit Metrics和Credit Suisse Financial Procts(CSFP)的Credit Risk+两套信用风险管理系统最为引入注目。
1997年亚洲金融危机爆发以来，世界金融业风险(如1998年美国长期资本管理公司损失的事件)出现了新特点，即损失不再是由单一风险所造成，而是由信用风险和市场风险等联合造成。金融危机促使人们更加重视市场风险与信用风险的综合模型以及操作风险的量化问题，由此全面风险管理模式引起人们的重视。
经过多年努力，风险管理技术已达到可以主动控制风险的水平。目前有关研究侧重于对已有技术的完整和补充，以及将风险计值法推广到市场风险以外(包括信用风险、结算风险、操作风险)等其他风险领域的尝试。
从金融风险定量管理技术来看，国际金融组织和金融机构先后发展了如下新技术
（1）新资本协议
1999年6月3日，巴塞尔银行委员会发布关于修改1988年《巴塞尔协议》的征求意见稿，该协议对银行风险管理新方法给予充分的关注，具体表现在：对银行进行信用风险管理提供更为现实的选择，方法有三种：①对现有方法进行修改，将其作为大多数银行计算资本的标准方法，在这种情况下，外部信用评估(指标准普尔和穆迪公司等的评级)可用来细致区分某些信用风险。②对于复杂程度较高的银行，巴塞尔银行委员会认为可将其内部评级作为确定资本标准的基础，并且对于某些高风险的资产，允许采用高于100%的权重。③新协议明确指出：“一些利用内部评级的、复杂程度更高的银行还建立了以评级结果(以及其它因素)为基础的信用风险模型。这种模型旨在涵盖整个资产组合的风险这一特点，在仅仅依靠外部信用评级或内部信用评级中是不存在的。但是由于一系列困难的存在，包括数据的可获得性以及模型的有效性，很显然信用风险模型目前还不能在最低资本的制定中发挥明显作用。”委员会希望在经过进一步的研究和实验后，使用信用风险模型将成为可能，并将汁划关注这方面的进展。这说明，巴塞尔银行委员会在一定程度上肯定了目前摩根等国际大银行使用的计量信用风险模型。
对市场风险管理方面进展给予肯定，并突出了利率风险和操作风险的管理。此外还肯定了一些新的金融创新工具。如新协议就资产证券化问题提出了新风险权重计量方案，对某几种短期承诺采用20%的信用风险转换权数。并明确指出：“降低信用风险的技术如信用衍生产品的近期发展使银行风险管理的水平大幅度提高。”
（2）、风险价值法(VaR)
在风险管理的各种方法中，VaR方法最为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，许多银行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。VaR之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。VaR实际上是要回答在概率给定情况下，银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。
VaR特点①可以用来简单明了表示市场风险的大小，单位是美元或其他货币，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；②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；③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，这是传统金融风险管理所不能做到的。
VaR主要应用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。
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。例如假设一天的99%置信度下的VaR=$1000万，仍会有1%的可能性会使损失超过1000万美元。这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。所以在金融风险管理中，VaR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。亚洲金融危机还提醒风险管理者：风险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度，也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。
（3）风险调整的资本收益法
风险调整的资本收益是收益与潜在亏损或VaR值的比值。使用这种方法的银行在对其资金使用进行决策的时候，不是以盈利的绝对水平作为评判基础，而是以该资金投资风险基础上的盈利贴现值作为依据。
每家银行都清楚风险与收益的关系。在进行一项投资时，风险越大，其预期的收益或亏损也越大，投资如果产生亏损，将会使银行资本受侵蚀，最严重的情况可能导致银行倒闭。虽然银行对投资亏损而导致的资本侵蚀十分敏感，但银行必须认识到，承担这些风险是为了盈利，问题的关键在于，银行应在风险与收益之间寻找一个恰当的平衡点，这也是RAROC的宗旨所在。决定RAROC的关键是潜在亏损即风险值的大小，该风险值或潜在亏损越大，投资报酬贴现就越多。
RAROC可用于业绩评估，如果交易员从事高风险的投资项目，那么即使利润再高，由于VaR值较高，RAROC值也不会很高，其业绩评价也就不会很高。实际上近几年出现的巴林银行倒闭、大和银行亏损和百富勤倒闭等事件中，都是由于对某一个人业绩评价不合理所致，即只考虑到某人的盈利水平，没有考虑到他在获得盈利的同时承担的风险对其进一步重用的结果。RAROC方法用于业绩评估，可以较真实地反映交易人员的经营业绩，并对其过度投机行为进行限制，有助于避免大额亏损现象的发生。
（4）、信贷矩阵(Credit Metrics)
1997年4月初，美国J．P摩根财团与其他几个国际银行——德意志摩根建富、美国银行、瑞士银行、瑞士联合银行和BZW共同研究，推出了世界上第一个评估银行信贷风险的证券组合模型(Credit Metrics)。该模型以信用评级为基础，计算某项贷款或某组贷款违约的概率，然后计算上述贷款同时转变为坏账的概率。该模型通过VaR数值的计算力图反映出：银行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化或拖欠风险时所应准备的资本金数值。该模型覆盖了几乎所有的信贷产品，包括传统的商业贷款；信用证和承付书；固定收入证券；商业合同如贸易信贷和应收账款；以及由市场驱动的信贷产品如掉期合同、期货合同和其他衍生产品等。具体计算步骤是首先对信贷组合中的每个产品确定敞口分布；其次，计算出每项产品的价值变动率(由信用等级上升、下降或拖欠引起)；再次将单项信贷产品的变动率汇总得出一个信贷组合的变动率值(加总时应考虑各产品之间的相互关系)。由此可见，在假定各类资产相互独立的情况下，每类资产信用风险组合的风险值等于该类资产的敞口分布与其信用等级变动或拖欠的变动率。即等于信用等级变动或拖欠变动率x贷款额。
（5）最近，美国华盛顿国际金融研究所针对当前的主要信用风险模型以及资产组合模型进行了分析测试，旨在找出衡量信用风险的最好方法，为计量信用风险确定一种比较规范的模型，并用于确定资本金的分配，从而为国际银行业的发展及其风险监管创造条件，并计划与巴塞尔银行委员会合作进行这方面的工作。
VaR风险控制模型
一.VaR模型基本思想
VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。
二.VaR基本模型
根据Jorion（1996），VaR可定义为：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）为资产组合的预期价值；ω为资产组合的期末价值；ω*为置信水平α下投资组合的最低期末价值。
又设ω=ω0（1+R） ②
式中ω0为持有期初资产组合价值，R为设定持有期内（通常一年）资产组合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*为资产组合在置信水平α下的最低收益率。
根据数学期望值的基本性质，将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即为该资产组合的VaR值，根据公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出该资产组合的VaR值。
三.VaR模型的假设条件
VaR模型通常假设如下：
⒈市场有效性假设；
⒉市场波动是随机的，不存在自相关。
一般来说，利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。
VaR模型计算方法
从前面①、④两式可看出，计算VAR相当于计算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的数值。从目前来看，主要采用三种方法计算VaR值。
⒈历史模拟法（historical simulation method）
⒉方差—协方差法
⒊蒙特卡罗模拟法（Monte Carlosimulation）
一．历史模拟法
“历史模拟法”是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频度分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，计算资产组合的VaR值。
“历史模拟法”假定收益随时间独立同分布，以收益的历史数据样本的直方图作为对收益真实分布的估计，分布形式完全由数据决定，不会丢失和扭曲信息，然后用历史数据样本直方图的P—分位数据作为对收益分布的P—分位数—波动的估计。
一般地，在频度分布图中（图1，见例1）横轴衡量某机构某日收入的大小，纵轴衡量一年内出现相应收入组的天数，以此反映该机构过去一年内资产组合收益的频度分布。
首先，计算平均每日收入E（ω）
其次，确定ω*的大小，相当于图中左端每日收入为负数的区间内，给定置信水平 α，寻找和确定相应最低的每日收益值。
设置信水平为α，由于观测日为T，则意味差在图的左端让出
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—协方差法
“方差—协方差”法同样是运用历史资料，计算资产组合的VaR值。其基本思路为：
首先，利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准差、协方差；
其次，假定资产组合收益是正态分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏离均值程度的临界值；
第三，建立与风险损失的联系，推导VaR值。
设某一资产组合在单位时间内的均值为μ，数准差为σ，R*～μ（μ、σ），又设α为置信水平α下的临界值，根据正态分布的性质，在α概率水平下，可能发生的偏离均值的最大距离为μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根据VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假设持有期为 △t，则均值和数准差分别为μ△t和 ，这时上式则变为：
VaR=ω0·α·
因此，我们只要能计算出某种组合的标准差σ，则可求出其VaR的值，一般情况下，某种组合的数准差σ可通过如下公式来计算
其中，n为资产组合的金融工具种类，Pi为第i种金融工具的市场价值，σi第i种金融工具的标准差，σij为金融工具i、j的相关系数。
除了历史模拟法和方差—协方差外，对于计算资产组合的VaR的方法还有更为复杂的“蒙特卡罗模拟法”。它是基于历史数据和既定分布假定的参数特征，借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值，再计算VaR值。
根据古德哈特等人研究，计算VaR值三种方法的基本步骤及特征如下表。
.
风险估价技术比较
分类
步骤HSMVaR—Cov Monte—Carlo
⒈确认头寸 找到受市场风险影响的各种金融工具的全部头寸
⒉确认风险因素 确认影响资产组合中金融工具的各种风险因素
⒊获得持有期内风险因素的收益分布 计算过去年份里的历史上的频度分布 计算过去年份里风险因素的标准差和相关系数 假定特定的参数分布或从历史资料中按自助法随机产生
⒋将风险因素的收益与金融工具头寸相联系 将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数 按照风险因素分解头寸（risk mapping） 将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数
⒌计算资产组合的可变性 利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布 假定风险因素是呈正态分布，计算资产组合的标准差 利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布
⒍给定置信区间推导VAR
排列资产组合顺序，选择刚好在1%或5%概率下刚≥1的那一损失
用2.33（1%）或1.65（5%）乘以资产组合标准差 排列资产组合顺序，选择刚好在1%或5%概率下刚≥1的那一损失
VaR模型在金融风险管理中的应用
VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛，特别是随着VaR模型的不断改进，不但应用于金融机构的市场风险、使用风险的定量研究，而且VaR模型正与线性规划模型（LPM）和非线性规划模型（ULPM）等规划模型论，有机地结合起来，确定金融机构市场风险等的最佳定量分析法，以利于金融机构对于潜在风险控制进行最优决策。
对于VaR在国外的应用，正如文中引言指出，巴塞尔委员会要求有条件的银行将VaR值结合银行内部模型，计算适应市场风险要求的资本数额；G20建议用VaR来衡量衍生工具的市场风险，并且认为是市场风险测量和控制的最佳方法；SEC也要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。这表明不但金融机构内部越来越多地采用VaR作为评判金融机构本身的金融风险，同时，越来越多的督管机构也用VaR方法作为评判金融机构风险大小的方法。
我国对VaR模型的引介始于近年，具有较多的研究成果，但VaR模型的应用现在确处于起步阶段，各金融机构已经充分认识到VaR的优点，正在研究适合于自身经营特点的VaR模型。

㈧ 风险价值（VaR）是否是有史以来最蠢的衡量指标

（1）VaR 的各种优缺点早已有之，对它的批评也是老生常谈。包括上面提到，再加上如sub-additivity等都已写入各种教科书(如John Hull, Philippe Jorion...)，考试和面试都会出现的。而且每年有大量paper研究，汗牛充栋。但至今还找不到能完全替代VaR的更好的指标。就好比Libor一样，骂的人多了，但大家还得用。

（2）VaR只是衡量风险的众多指标之一，只是之一，当然不可能尽善尽美。其他的很多诸如Expected Shortfall (CVaR), PFE (Potential Future Exposure)，以及衡量credit/counterparty/operational risk等的一些专有指标(say, Ted spread)....在实践中，VaR自身还有很多variation (e.g. Marginal VaR..)...这些整合起来，构成了一个risk profile。就好比，验血的指标有很多种，你要是单独single out其中一个，那极易偏颇(biased)，甚至有误导性(misleading)。

（3）VaR是监管层和从业者达成的一个妥协，简化了汇报流程，降低了监管成本，可谓上下都乐在其中。有工作经验的人都熟悉这个场景吧，大老板匆匆一个电话，问：“xxx, 我马上有一个meeting, 你上午递交的report没空看了。这样吧，你就概括一下，我们的风险到底有多大？..... 我不管过程，我就要你一句话，你说吧。”

（4）诚然，作为一个加总（aggregated）指标，和GDP, CPI, 平均收入，以及会计中的balance sheet类似，那它必然会掩盖了很多重要的细节。所以，为了简约就牺牲了granularity（译为“颗粒度”？？）, 中间有个trade-off 在。

（5）广义上说，金融领域（甚至经济领域）中被批评的东西太多了，如：GDP, Solow模型, Normal Distribution, Linear Regression, Black-Scholes....都有无数的大牛斥责它们过于肤浅，过于简单，对现实的解释力不佳，assumption过于strong.....但，批评容易建设难，理论都是有假设的，都有局限性，高度抽象之后难免失真一些细节，想要面面俱到来满足所有用户的需求是不可能的。

最后，回到原题，VaR的确是一个很蠢的指标，但肯定不是“有史以来最蠢的”（已被淘汰了），目前为止，金融机构尤其是各大投行，都很需要它。

㈨ 货币政策如何影响利率

期限结构所反映的不仅仅是市场上各种直接因素的影响，经济系统中的各种经济因素也都在直接或间接的通过市场因素影响着债券市场，从而影响着利率期限结构的形成。近年来，利率期限结构在货币政策中发挥着越来越重要的作用，将利率期限结构的研究与货币政策相结合，考察货币政策对利率期限结构的影响，这样不仅能够促进利率在宏观经济调控中发挥作用，也是对中国现在货币政策机制的有益补充，并且为将来利率市场化实现后，对利率在货币政策上的运用研究提供了理论和实证基础。

一、研究动因分析

(一)从经济学角度来看

纵观中央银行的货币政策，近年来，货币总量、基础货币量在货币政策决策和操作中的作用日益淡化，货币政策越来越简化为关于利率的政策。这种从货币到利率的转变是由两个因素所推动的。一方面是由于支付和交易技术的发展带动的金融创新弱化了货币指标与经济的联系，另一方面，利率指标以及反映在利率期限结构中的短期利率和长期利率的关系在揭示通货膨胀、经济未来趋势方面的优势日趋明显(纪世宏，2003)。而中央银行只能影响短期利率.短期利率并不能影响消费、投资、出口等，但是长期利率对国民经济的重要部门如消费和投资都有显着而直接的影响，货币政策是由对短期货币政策市场发生作用，进而影响长期市场而对实体经济发生作用的。利率期限结构反映了无风险的长、短期利率之间的关系，所以利率期限结构就成为了货币政策态势的重要体现。中央银行通过利率期限结构及其变动来分析货币政策的传导，通过货币政策的调整来改变预期，引导和影响利率的期限结构。

(二)从金融学角度来看

期限结构中包含的经济信息对债券定价，投资者决策来说相当重要.很多期限结构模型都利用隐含因素来解释期限结构运动。但是，在这一框架下，收益率只是一些观察不到的变量或隐含因素的线性函数，对隐含因素的经济性质，或者说对驱使利率运动的作用因素的考察不多。而且，往往只能解释收益率曲线的长期，对收益率曲线的短期期限结构理论不能做出很好的解释。虽然货币政策不是影响利率期限结构的唯一因素，但是确实决定利率期限结构的重要变量，因此，从金融的角度来考虑，可以更好的解释利率期限结构，以期为债券市场的各个主体，包括财政部、中央银行(中国人民银行)、各商业银行、债券投资等金融机构，对债券及其市场实施准确而又严格的宏观管理和进行高效率的实际操作提供具体的参考。

二、货币政策影响利率期限结构的方式

一个国家货币政策的传导机制是否通畅对于其执行效果的好坏具有重要的影响。货币政策的操作程序对收益率曲线也会有结构性的影响。

(一)货币政策传导机制对利率期限结构的影响

下图为货币政策的传导机制示意图。

在计划经济和改革初期，中国的资本市场不发达，且金融管制尚未放开之前，央行可以通过许多直接信用分配的手段，达到调节资金流动性的目的；加上金融投资工具及投资渠道十分有限，民间剩余资金大多流向金融体系，因此，央行强调以控制基础货币、银行信贷规模与货币供应量等变量作为政策的主要调节目标，其成效堪称卓着。

但是在中国加入WTO后，随着金融自由化的不断深化，资本市场日趋多元化.民间资金的自主性逐渐加强，市场上资金的流动对投资相对价格及报酬的变化也越来越敏感；由于市场的界线日渐模糊，而且金融市场与支付系统的效能提高，使得货币与非货币资产间的替代关系更为紧密。这些将导致央行以数量管理的操作策略，其基础逐渐受到侵蚀，特别是市场流动性的需求行为似乎变得更加不容易掌握，也造成货币控制极大的困扰。中国人民银行不得不逐渐转向以利率为主要的操作工具。

具体来说，当经济过热、存在通货膨胀压力时，央行采取紧缩性货币政策，在公开市场上买入国债。一方面，导致银行准备金短缺，同业拆借市场供不应求，拆借利率上升。进而引起其他短期市场利率上升；另一方面.短期利率的上升将导致长期利率的上升，如果市场认为央行的紧缩性政策有助于解决通货膨胀问题，则市场会预期未来通货膨胀率下降，长期利率上升幅度应该比短期利率来得小.即收益率曲线将变得较为平坦，利差也会缩小。

反过来，当经济萧条、发生通货膨胀时，央行将采取扩张性的货币政策，在公开市场上卖出国债，同业拆借利率下降，将导致其它短期利率和长期利率的同时上升，如果市场认为央行的扩张性政策有助于解决通货膨胀紧缩问题，则市场会预期物价上涨，长期利率上升幅度应该比短期来得大，即利差将扩大。

从上可知，在货币政策拥有可信度的前提下，操作利率与长短期利差应呈反向关系。但是，若市场认为央行货币政策不具备可信度时，操作利率和长短期利差的关系将不确定。

(二)货币政策操作程序对利率期限结构的影响

操作利率与长短期利差的关系，除了会受到政策可信度与干扰来源不同的影响外，也可能因货币政策操作程序的改变而产生结构性的变化，这可从三个方面加以分析。

1.操作策略。货币政策操作策略的变化，将使操利率与长短期利差间的相关性发生改变。1997年10月以前，美联储对于通货膨胀基本上采取的是“调节性”的货币政策，就对抗通货膨胀的压力的决心而言，其政策可信度较低，因此，操作利率与利差之间的相关系数为负数，而在这以后，当美联储改为采用“非调节性”策略，前述相关系数明显变得比较大(Estrella和Mishkm，1995)。

2.最终目标。如果货币政策所采取的最终目标不同，可能会改变利率期限结构的经济含义，及其作为政策指标的性质。如果利率操作完全是以产出为最终目标。则长短期利差将是预测未来产出与通货膨胀率变动的最佳解释变量。但是，如果货币政策采取绝对的通货膨胀目标，利率或利率期限结构对于未来通货膨胀率与产出的预测，都不能提供额外或独立的信息。当然，央行实际操作方式，并非完全以产出或通货膨胀率为唯一的政策目标，而且市场对货币政策的可信度、决策者与大众在市场信息取得的落差。以及市场预期行为的形成等因素，这些都跟模型假设多少会有些出入，因此，利率期限结构在经济预测方面仍有相当程度的价值(Estrel，a，1991)。

3.汇率政策。利率期限结构也可能受到汇率政策的影响，Gerlach分析十个工业化国家的数据，得出下面的结论：货币政策若采用汇率作为中间目标的国家，预期理论成立的机率比较高，即利差对短期利率变动的预测能力较高，短期利率的走势比较容易加以掌握。比较而言，采用浮动汇率制度的国家，短期利率变动与利差的关系受到期限贴水的影响较大，因此，利差的预测能力及其精确度比较低(Gerlach，1997)。

三、研究方法

货币政策除了解释利率期限结构，央行也关注于通过货币政策来改变它。在这种情况下，货币传导机制始于短期利率，终于商品和服务的实际支出。而事实上，支出取决于长期利率。因此，估计央行引起的短期利率变动会如何影响长期利率的整个期限结构，将是理解货币政策传导机制的关键所在。在这个问题上，研究所采用的方法主要可分为以下几种。

(一)简单回归方法

简单回归法是一种最简单的方法，其主要的思想就是：假设不存在其它变量导致利率与货币增长的相关变动，研究长短期利率与各需要研究变量的关系。

各种预期理论都认为，利率的期限结构中包含了市场参与者对未来短期利率的预期，关于预期理论检验的问题，各国学者都进行了大量的研究，运用不同的计量方法，所得出的结果也不尽相同。这类检验的结果似乎取决于所考察的利率类别。利用美国的数据进行预期理论的检验似乎都拒绝了预期理论。而其它国家则得出了相反的结果。国内方面，杜海涛对中国上证回购和现券市场利率进行了预期理论检验(杜海涛，2002)，唐齐鸣和高翔对中国同业拆借市场利率期限结构进行了预期理论检验(唐齐鸣和高翔，2002)，结果均基本符合预期理论。

虽然实证分析的结果有大部分拒绝了各种预期理论，但并未拒绝预期的重要作用，在实证分析中，学者们使用长期利率与短期利率之间的差额来对未来短期利率进行预测，早期的研究表明，由于长期债券风险溢价的时变性，利率差额并不总是有助于预测未来的短期利率，但近来的研究在考虑时变风险因素后，发现期限结构中包含了利率未来走势的信息。此外还发现利率的期限结构中包含了关于未来利率、货币政策，经济增长、通货膨胀、就业，经济周期以及货币的需求与供给等方面的信息。

显然，传统的回归方法假设不存在其它变量导致利率与货币增长的相关变动。那么是否可能存在其它变量的影响呢?答案是肯定的，近年来研究者们都开始在自己的研究框架下研究利率期限结构变化的作用因素，考察利率期限结构以及宏观经济对货币政策冲击的动态响应关系与程度，以期为全面了解货币政策与宏观经济运行提供支持。

(二)VAR方法

VAR方法能克服简单的回归方法存在的缺陷，它能够同时考虑货币、利率以及其它变量，概括出货币政策对主要宏观变量影响的一般均衡特性。Fung和Gupta用VAR模型研究了利率。产出，汇率如何对货币政策；中击做出反应。他们分别使用了银行超额现金储备和银行超额现金储备的意外变化来作为货币政策冲击的度量。结果发现，货币政策的扩张性；中击导致了利率的下降、产出的增加以及本币的贬值(Fung和Gupta，1994)。Ang和Piazzesi建立了一个VAR框架，使用了无套利限制且构建了通货膨胀和经济增长的指标，它们代表宏观因素，通过一个定价核因素他们可以用一种易处理的方式去检验这些宏观因素是怎样影响收益率曲线的动态性的，然而宏观因素能够解释收益曲线的短期和中期，由于长期期末难以处理，他们引入了隐含因素，那就是说定价核由宏观和隐含因素共同决定，通过依靠高斯的假设和价格的指数仿射说明他们发现“斜率”和“曲度”因素可以用宏观因素来解释而“水平”因素只能通过使用隐含因素来处理(Ang和Piazzesi，2002)。

VAR方法非常的灵活，其中隐含的冲击响应关系和方差分解技术能为宏观经济冲击和收益率曲线之间的关系提供解释，但是VA日方法也存在一些缺点：首先，VAR方法只能直接体现出VAR系统所包括的那些到期期限的利率行为，很难说明那些VAR框架中不包含的到期期限的收益率曲线的运动。这样VAR的研究结果就不能完全捕捉收益率曲线对宏观冲击的影响。所以，一个非限制性的VAR不是一个完整的期限结构理论。其次，VAR系统中的所有变量都必须是可观测的，未观测变量则被排除在外，由于目前很多拟合效果好的模型如仿射期限结构模型里就含有隐含变量，所以此方法具有一定的局限性。最后.VAR所体现的各利率之间变动关系可能存在着套利机会，而非套利限制条件下的利率期限结构模型避免了这一可能。

(三)事件研究方法

事件研究方法主要是调查，在中央银行干预发生场合下.利率期限结构对货币政策的反应。事件研究方法大都是选取那些决议改变政策利率的央行会议来作为事件样本点。但是也可以将其余决议不改变政策利率的央行会议也纳入事件样本，研究利率期限结构如何反应于货币政策，并且关注远期利率，因为远期利率能相对更清楚地指出货币政策对哪一段利率是影响最大的。Cook和Hahn提供了关于央行作用于期限结构的较早信息，发现长期利率与联邦基金利率之间的确相关，这种相关性随着长期利率期限长度的增加而减弱，但却始终存在(Cook和Hahn，1989)。

(四)构建基于宏观变量的利率期限结构模型法

最新的研究开始尝试在利率期限结构模型中加入宏观变量，由此可以考察货币政策行为会给利率期限结构带来什么影响。该方法相对于VAR方法的优点在于：首先，VAR方法只能直接体现出VAR系统所包括的那些期限的利率行为，而该方法能够捕获整个收益率曲线对宏观冲击的影响；其次，VAR系统中的所有变量都必须是可观测的，未观测变量则被排除在外，而该方法则能够衡量比较可观测的宏观冲击和未观测的隐藏变量分别对利率期限结构变动所起到的作用；再者，VAR所体现的各利率之间变动关系可能存在着套利机会，而非套利限制条件下的利率期限结构模型避免了这一可能。构建基于宏观变量的利率期限结构模型一般包括以下几个步骤：首先，通过短期利率研究期限结构与宏观变量(货币政策)的冲击响应关系；然后利用已估计出来的结果进行调整，得到最佳表达式；一般的期限结构模型包括：状态方程、短期利率方程和风险方程三个方程，最后就把些表达式纳入到纯粹的利率期限结构模型中，求解模型的参数，组成的模型即为导入宏观变量的期限结构模型。

从上面的四种研究方法来看，都有其优点和缺点，从理论上来说，构建利率期限结构模型的方法的可能更加理想。

四、未来研究的发展趋势

可以看到，已知的实证研究证据表明，央行行为确实显着影响了实际利率期限结构。然而，这种联系并不是在所有场合都完全相同，即使是在同样强度的货币政策行为下，某一长期利率变动情况也不尽相同。根据预期理论假设，这些变动反映了基金利率的即期变化，也反映了市场对未来政策行为的预期，这些都可能会随情况不同而有所变动。因此，对于此问题需要做进一步详细研究。

1.将收益率曲线整合入通货膨胀目标的正式模型中。货币政策虽然不是影响利率期限结构的唯一变量，却是决定利率期限结构的重要变量；中国关于货币政策与利率的研究比较缺乏，在研究深度和先进研究方法的运用上也有所欠缺。然而，将收益率曲线整合入通货膨胀目标的正式模型中，应该是未来研究的发展趋势。

2.将宏观变量特别是货币变量纳入利率期限结构模型。利率的期限结构中包含了关于未来利率、货币政策，经济增长、通货膨胀、就业、经济周期以及货币的需求与供给等方面的信息。将宏观变量特别是货币变量纳入利率期限结构模型，来考察货币冲击对利率期限结构的影响，也应该是未来研究的发展趋势。

㈩ VAR方法的VaR的特点

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者都可以通过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，这是传统金融风险管理所不能做到的。