VaR方法的基本原理及計算公式
（一）VaR方法的基本原理——重點
VaR的字面解釋是指“處于風(fēng)險中的價值(Va1ue at Risk)”，一般被稱為“風(fēng)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(chǎn)或證券組合的最大可能損失。(重點概念)
確切地說，VaR描述了“在某一特定的時期內(nèi)，在給定的置信度下，某一金融資產(chǎn)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(nèi)，某一金融資產(chǎn)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”。
（二）VaR的主要計算方法（局部估值法和完全估值法）
1、局部估值法
德爾塔—正態(tài)分布法
假定組合回報服從正態(tài)分布，于是利用正態(tài)分布的良好特性——置信度與分位數(shù)的對應(yīng)性計算的組合的VaR等于組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差與相應(yīng)置信度下分位數(shù)的乘積。
優(yōu)點：大大簡化計算， 缺點：假設(shè)太強，無法處理實際數(shù)據(jù)中的厚尾現(xiàn)象，具有局部測量性等不足。
2、歷史模擬法——完全估值法
3、蒙特卡羅模擬法——完全估值法
蒙特卡羅模擬法的操作主要包括三個步驟：
?。?）選擇適合描述資產(chǎn)價格途徑的隨機過程。比如，對于股價或匯率的隨機過程，多以幾何布朗運動模型來描述。
（2）依隨機過程模擬虛擬的資產(chǎn)價格途徑。
?。?）綜合模擬結(jié)果，構(gòu)建資產(chǎn)報酬分布，并以此計算投資組合的VaR。
蒙特卡羅模擬法的主要優(yōu)、缺點說明如下：
?。?）優(yōu)點：
可涵蓋非線性資產(chǎn)頭寸的價格風(fēng)險、波動性風(fēng)險，甚至可以計算信用風(fēng)險；
可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態(tài)分布和極端狀況等特殊情景。
?。?）缺點：
需要繁雜的電腦技術(shù)和大量的復(fù)雜抽樣，既昂貴且費時；
對于代表價格變動的隨機模型，若是選擇不當(dāng)，會導(dǎo)致模型風(fēng)險的產(chǎn)生；
模擬所需的樣本數(shù)必須要足夠大，才能使估計出的分布得以與真實的分布接近。
三、VaR方法的應(yīng)用
（一）風(fēng)險管理與控制
1、風(fēng)險管理與控制的核心之一是風(fēng)險的計量、風(fēng)險限額的確定與分配、風(fēng)險監(jiān)控。
傳統(tǒng)的風(fēng)險限額管理主要是頭寸規(guī)?？刂啤＿@種管理主要有以下的缺陷：
（1）不能在各業(yè)務(wù)部門之間進行比較；
?。?）沒有包含杠桿效應(yīng)，對衍生產(chǎn)品組合可能會產(chǎn)生錯誤的表述；
?。?）沒有考慮不同業(yè)務(wù)部門之間的分散化效應(yīng)。
2、鑒于傳統(tǒng)風(fēng)險管理存在的缺陷，現(xiàn)代風(fēng)險管理強調(diào)采用以VaR為核心，輔之敏感性和壓力測試等形成不同類型的風(fēng)險限額組合。其主要有以下的優(yōu)勢：
?。?）VaR限額是動態(tài)的，其可以捕捉到市場環(huán)境和不同業(yè)務(wù)部門組合成分的變化，還可以提供當(dāng)前組合和市場風(fēng)險因子波動特性方面的信息；
（2）VaR限額易于在不同的組織層級上進行交流，管理層可以很好地了解任何特定的頭寸可能發(fā)生多大的潛在損失；
（3）VaR限額結(jié)合了杠桿效應(yīng)和頭寸規(guī)模效應(yīng)；
?。?）VaR允許人們匯總和分解不同市場和不同工具的風(fēng)險，從而能夠使人們深入了解到整個企業(yè)的風(fēng)險狀況和風(fēng)險源；
?。?）VaR考慮了不同組合的風(fēng)險分散效應(yīng)；
?。?）VaR限額可以在組織的不同層次上進行確定，從而可以對整個公司和不同業(yè)務(wù)部門的風(fēng)險進行管理。
（二）基于VaR的資產(chǎn)配置與投資決策
?。ㄈ┗赩aR的業(yè)績評估——RAROC（經(jīng)風(fēng)險調(diào)整后的資本收益）
?。ㄋ模╋L(fēng)險監(jiān)管
四、使用VaR需注意的問題
（1）VaR沒有給出最壞情景下的損失
VaR只是度量了市場處于正常變動下的市場風(fēng)險，而對于金融市場的極端價格變動，如市場突然的“崩盤”等，VaR是無法處理的。理論上說，這些根源的缺陷不在于VaR本身，而在于其依賴的統(tǒng)計方法。
?。?）VaR的度量結(jié)果存在誤差
首先，VaR對未來的損失是基于歷史數(shù)據(jù)的，顯然很多時候這并不符合實際；
其次，VaR是在特定的假設(shè)條件下進行的，如數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性等，而實際數(shù)據(jù)與假設(shè)可能不符合，如具有厚尾性等；
第三，VaR會受到樣本變化的影響。不同時期的數(shù)據(jù)和抽樣周期的不同都會影響到其數(shù)值的大小。
（3）頭寸變化造成風(fēng)險失真
VaR假設(shè)頭寸固定不變，因此在對一天至數(shù)天的期限做出調(diào)整時，要用到時間數(shù)據(jù)的平方根。但是，這一調(diào)整忽略了交易頭寸在期間內(nèi)隨市場變化的可能性，導(dǎo)致實際風(fēng)險與計量風(fēng)險出現(xiàn)較大差異。
