第三節風險管理VaR 方法
　　一、VaR 方法的歷史演變
　　VaR 模型為自于兩種金融理論的融合：一是資產定價和資產敏感性分析方法；二是對風險因素的統計分析。事實上，沒有最初的名義值方法、敏感性方法、波動性方法， 也不會有VaR 方法的出現。
　　VaR 是描述市場在正常情況下可能出現的最大損失，但市場有時會出現令人意想不到的突發事件，這些事件會導致投資資產出現巨大損失，而這種損失是VaR 很難測量到的。因此，人們提出壓力測試或情景分析方法，以測試極端市場情景下投資資產的最大潛在損失。
　　二、VaR 計算的基本原理及計算方法
　　（一）VaR 計算的基本原理
　　VaR 的字面解釋是指“處于風險中的價值（Value at Risk）”，一般被稱為“風險價值”或“在險價值”，其含義是指在市場正常波動下，某一金融資產或證券組合的最大可能損失。
　　確切地說，VaR 描述了“在某一特定的時期內，在給定的置信度下，某一金融資產或其組合可能遭受的最大潛在損失值”或者說“在一個給定時期內，某一金融資產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。”用公式表達為：
　　Prob（△P>VaR）=1-c
　　（二）VaR 的主要計算方法
　　從最基本的層次上可以歸納為兩種：局部估值法和完全估值法。
　　德爾塔一正態分布法就是典型的局部估值法；歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法是典型的完全估值法。
　　1.德爾塔一正態分布法。
　　置信度與分位數的對就生計算的組合VaR 等于收益率的標準差與相應置信度下分位數的乘積：
　　優點：簡化了計算量。但是由于期具有很強的假設，無法處理實際數據中的厚尾現象，具有局部測量性等不足。
　　2.歷史模擬法。
　　歷史模擬法的概念直觀、計算簡單，無需進行分布假設，可以有效地處理非對稱和厚尾等問題，而且歷史模擬法可以較好地處理非線性、市場大幅波動等情況，可以捕捉各種風險。歷史模擬法的缺點也是顯而易見的。它假定市場因子的未來變化與歷史完全一樣，這與實際金融市場的變化是不一致的。其次，歷史模擬法需要大量的歷史數據。
　　第三，歷史模擬法的計算量非常大，對計算能力要求比較高。
　　3.蒙特卡羅模擬法。
　　蒙特卡羅模擬法不同之處在于市場價格的變化不是來自歷史觀察值，而是通過隨機數模擬得到。
　　其基本思路是假設資產價格的變動依附在服從某種隨機過程的形態，利用電腦模擬，在目標時間范圍內產生隨機價格的途徑，并依次構建資產報酬分布，在此基礎上求出VaR。
　　蒙特卡羅模擬法的主要優、缺點：
　　（1）優點：可涵蓋非線性資產頭寸的價格風險、波動性風險，甚至可以計算信用風險；可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態分布和極端狀況等特殊情景。
　　（2）缺點：需要繁雜的電腦技術和大量的復雜抽樣，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，會導致模型風險的產生；模擬所需的樣本數必須要足夠大，才能使估計出的分布得以與真實的分布接近。
　　三、VaR 的應用
　　VaR 的全面性、簡明性、實用性決定了其在金融風險管理中有著廣泛的應用基礎，主要表現在風險管理與控制、資產配置與投資決策、業績評價和風險監管等方面。
　　（一）風險管理與控制
　　（二）基于VaR 的資產配置與投資決策
　　VaR 與方差直接相關，其作為風險限額指標實質上對方差附加了一種限制。
　　（三）基于VaR 的業績評估
　　通常采用的業績評價指標為“經風險調整后的資本收益”。（四）風險監管
　　四、使用VaR 需注意的問題
　　在使用過程中應當關注到以下幾個方面的問題：
　　（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，而在于其依賴的統計方法。
　　（2）VaR 的度量結果存在誤差。
　　（3）頭寸變化造成風險失真。VaR 假設頭寸固定不變，因此在對一天至數天的期限做出調整時，要用到時間數據的平方根。但是，這一調整忽略了交易頭寸在期間內隨市場變化的可能性，導致實際風險與計量風險出現較大差異。
　　【例題•單選題】以下哪種方法是通過隨機過程生成資產的價格，并用于計算VaR（）
　　A.局部估值法
　　B.德爾塔—正態分布法
　　C.歷史模擬法
　　D.蒙特卡羅模擬法
　　『正確答案』D
　　【例題•單選題】利用VaR 進行業績評估，常采用（）
　　A.EVA
　　B.NOPAT
　　C.RAROC
　　D.MAV
　　『正確答案』C