VAR模型计算方法及应用.pdf

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1、万方数据第22卷第4期V01.22No.4’重庆.工学院学报(自然科学)JournalofChongqingInstituteofTechnology(NaturalScience)2008年4月Apt.2008VAR模型计算方法及应用’)庄光明1,彭作祥2,王庆平1(1.聊城大学数学科学学院,山东聊城252059;2.西南大学数学与统计学院,重庆400715)摘要:阐述了VAR理论的数学定义,归纳了VAR的计算方法,包括计算VAR的关键因素及计算公式,指出了VAR的特点,从风险控制、业绩评估、金融监管3个方面分析了VAR的重

2、要应用,最后介绍了VAR方法的局限性及应注意的问题.关键词:VAR理论;置信度;分布特征;收益率;金融风险管理中图分类号:0212-文献标识码:A文章编号:1671一0924(2008)04—0054—04AnalysisofVARTheoryandItsAppficationZHUANGGuang—ming,PENGZuo—xiang,WANGQing—ping(1.SchoolofMathematicsScience,LiaoehengUnivemity,Liaocheng252059,China;2.SchoolofMa

3、thematicsandStatistics,SouthwestUniversity,Chongqi.g400715,China)Abstract:ThispaperexpoundsuponthedefinitionofVAR,smnmarizesthecalculationmethodofVARin—eludingthetwokeyelementsandcalculationformulainVARcalculation,pointsoutthecharacteristicsofVAR,andanalyzesitsappli

4、cationsfromriskcontrol,performanceevaluationandfinancialmonitoring.Fi—ually.thelimitationsandissuesinVARmethodarepresented.Keywords:Valueat磁skTheory;confidencelevel;distributioncharacteristic;earningratio;financialriskmanagement.1993年,由工业国家的高层银行家、金融家和学术界人士组成的30人小组(G

5、-30)发表了名为“DerivativePracticesandPrinciples”的报告.报告中提出了“Valueatmsk”的概念,推荐各国银行使用VAR进行金融风险的度量.VAR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”,是指在一定的概率水平(置信区间)下,某一金融资产或证券组合在未来一段特定时间内(持有期)的最大可能损失.JPMorgan定义为:VAR是在既定头寸被冲销(beneu.tralized)或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值.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.总之

6、,VAR是在市场正常波动隋形下对证券组合可能损失的一种统计预测,是一种利用统计技术来度量有价证券金融风险的一种方法,其数学定义为:P(△P△。≤W捩)=C·收稿日期:2008—01—15基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(Csrc,2005BB8098).作者简介:庄光明(1979一),男,山东泰安人,硕士研究生,主要从事概率极值理论与计量经济研究.万方数据庄光明,等:VAR模型计算方法及应用55其中:Ap缸表示在△£时间内,某个有价证券的市场值的变化;C为置信水平(置信度).对某个证券市场条件下,在给定持有期内和置信水平下

7、,VAR给出了该证券最大可能的预期损失.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模型通常假设:①市场有效性假设;②市场波动是随机的,不存在自相关.1VAR的计算1.1计算VAR的关键因素及计算公式根据定义,计算VAR值一般需要以下3个因素:①置信区间;②持有期;③资产价格的分布特征.对于因素①和②的选择,依据金融机构决策者的风险偏好和是否稳健的原则.如

8、对于置信区间,JPMorgan选择95%,大通曼哈顿选择97.5%,而BankersTrust选择99%.计算VAR时最关键的是因素③,即求出资产组合未来价值的分布特征.为此引入下列变量:设甄是期初资产组合的价值,R为收益率,%在给定置信度C下的最低回报率为R。,则VAR值就

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