第三节 金融风险的VaR方法

　　一、VaR方法的历史演变

　　进入20世纪70年代以来，金融市场的波动变得越来越频繁。无论是金融监管机构还是一般投资者，在监管或投资过程中面临的风险越来越大，这使得风险管理越来越重要。

　　尤其是20世纪70年代末期布林顿森林体系崩溃后，波动增加首先出现在货币市场，随后与美元挂钩的固定汇率制被浮动汇率制代替，利率波动频繁，幅度加大，于是波动增加蔓延到利率和商品价格上。

　　与此同时，国际范围内的金融创新活动风起云涌，金融衍生品的应用使得市场之间的联系变得越来越紧密。

　　随着金融衍生品交易量的飞快增长，金融市场变得越来越复杂，特别是针对金融衍生品的财务和披露规则无法跟上金融创新的步伐使得对金融产品的估价和风险承担的度量变得非常困难。VaR方法孕育而　生。

　　二、VaR方法的基本原理及计算公式

　　(一)VaR方法的基本原理——重点

　　1、概念

　　VaR的字面解释是指“处于风险中的价值(Va1ue at Risk)”，一般被称为“风险价值”或“在险价值”，其含义是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。(重点概念)

　　确切地说，VaR描述了“在某一特定的时期内，在给定的置信度下，某一金融资产或其组合可能遭受的最大潜在损失值”;或者说“在一个给定的时期内，某一金融资产或其组合价值的下跌以一定的概率不会超过的水平是多少”。

　　2、公式

　　(二)VaR的主要计算方法

　　VaR的计算方法有许多种，基本上可以归纳为两种：局部估值法和完全估值法。

　　1、局部估值法

　　德尔塔—正态分布法

　　假定组合回报服从正态分布，于是利用正态分布的良好特性——置信度与分位数的对应性计算的组合的VaR等于组合收益率的标准差与相应置信度下分位数的乘积。

　　正态分布法优点在于大大简化了计算量，但是由于其具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。

　　2、历史模拟法——完全估值法

　　正态分布法优点在于大大简化了计算量，但是由于其具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。

　　3、蒙特卡罗模拟法——完全估值法

　　蒙特卡罗模拟法的操作主要包括三个步骤：

　　(1)选择适合描述资产价格途径的随机过程。比如，对于股价或汇率的随机过程，多以几何布朗运动模型来描述。

　　(2)依随机过程模拟虚拟的资产价格途径。

　　(3)综合模拟结果，构建资产报酬分布，并以此计算投资组合的VaR。

　　蒙特卡罗模拟法的主要优、缺点说明如下：

　　(1)优点：

　　可涵盖非线性资产头寸的价格风险、波动性风险，甚至可以计算信用风险;

　　可处理时间变异的变量、厚尾、不对称等非正态分布和极端状况等特殊情景。

　　(2)缺点：

　　需要繁杂的电脑技术和大量的复杂抽样，既昂贵且费时;

　　对于代表价格变动的随机模型，若是选择不当，会导致模型风险的产生;

　　模拟所需的样本数必须要足够大，才能使估计出的分布得以与真实的分布接近。