VaR的定义及算法

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1、当前应用广泛的VaR技术（Value-at-risk)是1993年J·P·Morgon,G30集团在考察衍生产品的基础上提出的一种风险测度方法。VaR方法一经提出便受到广泛欢迎：巴塞尔银行监管委员会于1996年推出的巴塞尔协议的补充规定中，明确提出基于银行内部VaR值的内部模型法，并要求作为金融机构计量风险的基本方法之一；美国证券交易委员会(SEC)1997年1月规定上市公司必须及时披露其金融衍生工具交易所面临风险的量化信息，指出VaR方法是可以采用的三种方法之一；目前美国一些较著名的大商业银行和投资银行，甚至一些非金融机构已经采用VaR方法。VAR之所以具有

2、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的基本含义是在某一特定的持有期内，在给定的置信水平下，给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。这一含义体现了VaR度量技术的综合性。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（beneutraliged）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”。其数学定义式为：　　Prob(△p≥-VaR)=1-α　　其中：△p表示在△t时间内，某资产或资产组合的损失；

3、α为给定的置信水平。对某资产或资产组合，在给定的持有期和给定的置信水平下，VaR给出了其最大可能的预期损失。VaR计算主要涉及两个因素：目标时段和置信水平。目标时段是指我们计算的是未来多长时间内的VaR，它的确定主要依赖于投资组合中资产的流动性而定，一般取为1天，1周，10天或1月；置信水平的确定主要取决于风险管理者的风险态度，一般取90％一99.9％。　为了更好的理解VaR的概念，可举例说明，例如J.P.Morgan公司1994年年报披露，1994年该公司一天的95%VaR值为1500万美元。其含义是指:该公司可以以95%的可能性保证，1994年每一特定时点

4、上的证券组合在未来24小时之内，由于市场价格变动而带来的损失不会超过1500万美元。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

5、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式中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*]ω∴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。从前面①、④两式可

6、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（historicalsimulationmethod）⒉方差—协方差法⒊蒙特卡罗模拟法（MonteCarlosimulation）1、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

7、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*2、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

8、。其基本思路为：首先，利用历史数据计算