计算VaR的方法有哪些
计算VaR的方法有哪些
  风险因子的波动性模型和证券组合的估值模型构成VaR计算的不同方法。波动性模型有历史模拟法、方差―协方差法、Monte Carlo模拟法和情景分析法等几种方法。
  VaR的计算包括5个基本要素:持有期、置信水平、数据的频度、资产组合的价值函数和分布函数。这5个要素中,前三个要素是主观确定的参数,是VaR模型的外生变量。
  其中,持有期的长短可依据金融产品的不同特点加以选择;置信水平反映了不同决策主体对风险承担的不同程度,可在95%~99%之间选择;VaR的计算往往需要大规模历史样本数据,数据频度越长,所需的历史时间跨度越大。
  资产组合的价值函数是证券组合的估值模型,需要根据证券组合价值与市场因子的关系确定。而分布函数则取决于市场因子未来的分布,即市场因子的波动性模型。后两个要素是计算VaR模型的核心和难点。
  (一)历史模拟法。历史模拟法的基本思路是给定历史时期所观测到的市场因子的变化来表示市场因子的未来变化。它首先确定标的风险因素,获取这些风险因素过去一段时间的历史变化的百分比,接着用这些可能变化值对组合进行估价,最后在一个给定的置信度下用这些组合价值的可能来估计其VaR。
  (二)方差―协方差法。这种方法是通过计算组合内各资产的方差――协方差矩阵,从而求出资产组合的标准差,因此被称为方差――协方差法。它假定投资组合是一组资产的线性组合,而所有的资产收益率都服从正态分布,那么此线形组合也服从正态分布,它用资产收益的历史时间序列数据来计算资产或组合的标准差或相关关系,然后在正态分布的假定下,基于这些方差和协方差系数来计算组合的标准差从而确定相应的VaR。
  (三)Monte Carlo模拟方法。Monte Carlo模拟法同样是一种非参数的方法,同样是通过获取大量的样本来计算VaR。它与历史模拟法的不同在于,它不是利用市场因素的历史观测值,而是假定了收益率的分布,再从中抽样。它的基本思路是反复模拟决定价格的随机过程,每次模拟都能得到组合再持有期末的一个可能值,大量模拟后,组合价值的模拟分布将收敛于真实分布。

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