论金融市场风险测量模型—ＶａＲ原理及应用

摘要：本文详细介绍了目前测量市场风险的主流模型-VaR，包括VaR的产生背景和概念。在对VaR的各种计算方法进行概述的同时，比较了这些方法的优缺点。最后，对VaR的作用、应用及其局限*进行了深入讨论。关键词包括VaR、历史模拟法、应力测试法、蒙特卡洛法、GARCH方法。

VaR模型方法产生的背景

自20世纪70年代初布雷顿森林体系崩溃以来，汇率、利率等金融产品价格的波动变得频繁和无序。为了分散金融风险，金融衍生工具迅速发展。随着衍生工具更多地被用于投机，市场风险成为主要金融风险。金融证券机构、投资者和监管层迫切需要有效地测定和控制这些市场风险。VaR作为一个概念最初起源于20世纪80年代末，当时交易商对金融资产风险测量的需求增加。J.P.摩根最先提出VaR作为市场风险测定和管理的新工具。30人集团在1993年推荐各国银行使用VaR分析方法，后来成为银行业风险管理的标准。

VaR的基本原理及其计算方法

2.1 VaR的概念

VaR（Value at Risk）的字面意思是“按风险估价”，实质上是指在一定的置信度内，由于市场波动而导致整个资产组合在未来某个时期内可能出现的最大价值损失的一种统计测度。在数学上，它表示为投资工具或组合的损益分布。VaR为投资者提供了在不同置信水平下衡量风险的方法，有助于制定风险管理策略。

在计算方法方面，VaR有多种途径，包括历史模拟法、应力测试法、蒙特卡洛法和GARCH方法。这些方法各有优缺点，需根据具体情况选择。历史模拟法利用过去的市场数据进行估计，应力测试法考虑极端市场情况，蒙特卡洛法通过模拟随机事件进行风险评估，而GARCH方法则考虑了资产价格的波动*变化。

综合而言，VaR模型为金融市场提供了一种有效的风险测量和管理工具，然而，其应用也受到一些局限*的影响。投资者在使用VaR时应谨慎考虑其计算方法的选择以及模型的局限*，以更全面地评估风险和制定相应的决策。