『壹』 什麼是 VaR風險控制技術
VAR是國際上新近發展起來的一種卓有成效的風險量化技術，它是英文Value-At-Risk的縮寫。它的一種較為通俗的定義是：未來一定時間內，在給定的條件下，任何一種金融工具和品種的市場價格的潛在最大損失。 在這個定義中包含了兩個基本因素："未來一定時間"和"給定的條件"。前者可以是一天、兩天、一周或一月等等，後者可以是經濟條件、市場條件、上市公司及所處行業、信譽條件和概率條件等等。 概率條件是VAR中的一個基本條件，也是最普遍使用的條件，它的發布與天氣預報的發布相類似。例如："時間為一天，置信水平為95%（概率），所持股票組合的VAR=10000元。"其涵義就是："明天該股票組合可有95%的把握保證，其最大損失不會超過10000元。"或者說是："明天該股票組合最大損失超過10000元只有5%的可能。"
『貳』 關於股票市場VAR值
VaR ,value at risk
有一個置信區間的，比如在95%的置信度下，該股票的最大可能下跌的幅度。
計算方法，就是置信度下對應的系數乘以該股票的標准差。
『叄』 金融風險管理中VAR的計算。
正在復習期末考試，看到了var
第一問:
var＝σ(波動率)×α(99%置信水平為1.65，95%的置信水平為2.33)×w(總資產)
這個波動率可採用正態分布法,歷史模擬法,蒙特卡羅模擬法之一。
我不知道你有數據不，他說的任選股票，你去網路一下，應該有人發布了這類問題σ的值。
2.3問我沒看，不屬於我的考試范圍，我沒太多時間，不好意思。
我學的是金融風險管理，只不過我沒用書，學的老師的課件，你可以去網路下
『肆』 如何分析一個股票的風險因素
股市風險是指買入股票後在預定的時間內不能以高於買入價將股票賣出，發生帳面損失或以低於買入代價賣出股票，造成實際損失。
股市有風險，那麼對風險如何防範，有下列方法：
1.迴避市場風險 市場風險來自各種因素，需要綜合運用迴避方法。一是要掌握趨勢。對每種股票價位變動的歷史數據進行詳細的分析，從中了解其循環變動的規律，了解收益的持續增長能力。例如小汽車製造業，在社會經濟比較繁榮時，其公司利潤有保證，小汽車的消費者就會大為減少，這時期一般就不能輕易購買它的股票。二是搭配周期股。有的企業受其自身的經營限制，一年裡總有那麼一段時間停工停產，其股價在這段時間里大多會下跌，為了避免因股價下跌而造成的損失，可策略性低地購入另一些開工、停工剛好相反的股票進行組合，互相彌補股價可能下跌所造成的損失。三是選擇買賣時機。以股價變化的歷史數據為基礎，算出標准誤差，並以此為選則買賣時機的一般標准，當股價低於標准誤差下限時，可以購進股票，當股價高於標准誤差上限時，最好把手頭的股票賣掉。四是注意投資期。企業的經營狀況往往呈一定的周期性，經濟氣候好時，股市交易活躍；經濟氣候不好時，股市交易必然凋零。要注意不要把股市淡季作為大宗股票投資期。在西方國家，股市得變化對經濟氣候的反映更敏感，常常是在經濟出現衰退前6個月，股價已開始回落。比如1991年2月，美國經濟進入新的一個衰退期的前6個月，著名的道·瓊斯工業指數已開始下跌，而在經濟開始復甦前半年，股價即已開始回彈。根據歷史資料分析，還可知道它的經濟繁榮期大多持續48個月。因此，有可能正確地判定當時經濟狀況在興衰循環中所處的地位，把握好投資期限。
2.分散系統風險 股市操作有句諺語：「不要把雞蛋都放在一個籃子里」，這話道出了分散風險的哲理。辦法之一是「分散投資資金單位」。60年代末一些研究這發現，如果把資金平均分散到數家乃至許多家任意選出的公司股票上，總的投資風險就會大大降低。他們發現，對任意選出的60種股票的「組合群」進行投資，其風險可將至11.9%左右，即如果把資金平均分散到許多家公司的股票上，總的投資收益率變動，在6個月內變動將達20.5%。如果你手中有一筆暫時不用的、金額又不算大的現金，你又能承受其投資可能帶來得損失，那你可選擇那些會又高收益的股票進行投資；如果你掌握的是一大筆損失不得的巨額現金，那你最好採取分散投資的方法來降低風險，即使有不測風雲，也會「東方不亮西方亮」，不至於「全軍覆沒」。辦法之二是「行業選擇分散」。證券投資、尤其是股票投資不僅要對不同的公司分散投資，而且這些不同的公司也不宜都是同行業的或相鄰行業的，最好是有一部分或都是不同行業的，因為共同的經濟環境會對同行業的企業和相鄰行業的企業帶來相同的影響，如果投資選擇的是同行業或相鄰行業的不同企業，也達不到分散風險的目的。只有不同行業、不相關的企業才有可能次損彼益，從而能有效地分散風險。辦法之三是「時間分散」。就股票而言，只要股份公司盈利，股票持有人就會定期收到公司發放的股息與紅利，例如香港、台灣的公司通常在每年3月份舉行一次股東大會，決定每股的派息數額和一些公司的發展方針和計劃，在4月間派息。而美國的企業則都是每半年派息一次。一般臨近發息前夕，股市得知公司得派息數後，相應得股票價格會有明顯得變動。短期投資宜在發息日之前大批購入該股票，在獲得股息和其他好處後，再將所持股票轉手；而長期投資者則不宜在這期間購買該股票。因而，證券投資者應根據投資得不同目的而分散自己得投資時間，以將風險分散在不同階段上。辦法之四是「季節分散」。股票的價格，在股市的淡旺季會有較大的差異。由於股市淡季股價會下跌，將造成股票賣出者的額外損失；同樣，如果是在股市旺季與淡季交替期貿然一次性買入某股票，由於股市價格將由高位轉向低位，也會造成購買者的成本損失。因此，在不能預測股票淡旺程度的情況下，應把投資或收回投資的時間拉長，不急於向股市注入資本或抽回資金，用數月或更長的時間來完成此項購入或賣出計劃，以降低風險程度。
3.防範經營風險 在購買股票前，要認真分析有關投資對象，即某企業或公司的財務報告，研究它現在的經營情況以及在競爭中的地位和以往的盈利情況趨勢。如果能保持收益持續增長、發展計劃切實可行的企業當作股票投資對象，而和那些經營狀況不良的企業或公司保持一定的投資距離，就能較好地防範經營風險。如果能深入分析有關企業或公司的經營材料，並不為表面現象所動，看出它的破綻和隱患，並作出冷靜的判斷，則可完全迴避經營風險。
4.避免利率風險 盡量了解企業營運資金中自有成份的比例，利率升高時，會給借款較多的企業或公司造成較大困難，從而殃及股票價格，而利率的升降對那些借款較少、自有資金較多的企業獲公司影響不大。因而，利率趨高時，一般要少買或不買借款較多的企業股票，利率波動變化難以捉摸時，應優先購買那些自有資金較多企業的股票，這樣就可基本上避免利率風險。
5.避開購買力風險 在通貨膨脹期內，應留意市場上價格上漲幅度高的商品，從生產該類商品的企業中挑選出獲利水平和能力高的企業來。當通貨膨脹率異常高時，應把保值作為首要因素，如果能購買到保值產品的股票(如黃金開采公司、金銀器製造公司等股票)，則可避開通貨膨脹帶來的購買力風險。
『伍』 用統計學計算股票風險
就用方差算就可以了啊。如果你知道方差的演算法，那麼原理就是把A、B這10周的價格計算出平均值，然後用每周的價格-平均值，再平方 然後把這10個數相加，用和除以10 分別算出A B的方差，方差小的說明其價格波動小，那麼就更適合該投資者
『陸』 有關VAR風險價值的計算問題
風險價值法(VAR)
（一）概念
VAR實際上是要回答在概率給定情況下，銀行投資組合價值在下一階段最多可能損失多少。在風險管理的各種方法中，VAR方法最為引人矚目。尤其是在過去的幾年裡，許多銀行和法規制定者開始把這種方法當作全行業衡量風險的一種標准來看待。VAR之所以具有吸引力是因為它把銀行的全部資產組合風險概括為一個簡單的數字，並以美元計量單位來表示風險管理的核心——潛在虧損。
（二）特點
①可以用來簡單明了表示市場風險的大小，單位是美元或其他貨幣，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VAR值對金融風險進行評判；
②可以事前計算風險，不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小；
③不僅能計算單個金融工具的風險。還能計算由多個金融工具組成的投資組合風險，這是傳統金融風險管理所不能做到的。
（三）應用
①用於風險控制。目前已有超過1000家的銀行、保險公司、投資基金、養老金基金及非金融公司採用VAR方法作為金融衍生工具風險管理的手段。利用VAR方法進行風險控制，可以使每個交易員或交易單位都能確切地明了他們在進行有多大風險的金融交易，並可以為每個交易員或交易單位設置VAR限額，以防止過度投機行為的出現。如果執行嚴格的VAR管理，一些金融交易的重大虧損也許就可以完全避免。
②用於業績評估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利潤。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
但VAR方法也有其局限性。VAR方法衡量的主要是市場風險，如單純依靠VAR方法，就會忽視其他種類的風險如信用風險。另外，從技術角度講。VAR值表明的是一定置信度內的最大損失，但並不能絕對排除高於VAR值的損失發生的可能性。例如假設一天的99％置信度下的VAR＝＄1000萬，仍會有1％的可能性會使損失超過1000萬美元。這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。所以在金融風險管理中，VAR方法並不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：風險價值法並不能預測到投資組合的確切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。
VaR風險控制模型
（一）VaR模型基本思想編輯本段
VaR按字面的解釋就是「處於風險狀態的價值」，即在一定置信水平和一定持有期內，某一金融工具或其組合在未來資產價格波動下所面臨的最大損失額。JP.Morgan定義為：VaR是在既定頭寸被沖銷（be neutraliged）或重估前可能發生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把VaR定義為：「給定置信區間的一個持有期內的最壞的預期損失」。
（二）VaR基本模型
根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資產組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，將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即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產組合的VaR值。
（三）VaR模型的假設條件
VaR模型通常假設如下：
⒈市場有效性假設；
⒉市場波動是隨機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。
（四）VaR模型計算方法
從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當於計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。從目前來看，主要採用三種方法計算VaR值。
⒈歷史模擬法（historical simulation method）
⒉方差—協方差法
⒊蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo simulation）
1、歷史模擬法
「歷史模擬法」是藉助於計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻度分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資產組合的VaR值。
「歷史模擬法」假定收益隨時間獨立同分布，以收益的歷史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丟失和扭曲信息，然後用歷史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年內出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年內資產組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，確定ω*的大小，相當於圖中左端每日收入為負數的區間內，給定置信水平 α，尋找和確定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由於觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
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—協方差法
「方差—協方差」法同樣是運用歷史資料，計算資產組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用歷史數據計算資產組合的收益的方差、標准差、協方差；
其次，假定資產組合收益是正態分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資產組合在單位時間內的均值為μ，數准差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正態分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假設持有期為 △t，則均值和數准差分別為μ△t和 ，這時上式則變為：
VaR=ω0•α•
因此，我們只要能計算出某種組合的數准差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數准差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資產組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的數准差，σij為金融工具i、j的相關系數。
除了歷史模擬法和方差—數准差法外，對於計算資產組合的VaR的方法還有更為復雜的「蒙特卡羅模擬法」。它是基於歷史數據和既定分布假定的參數特徵，藉助隨機產生的方法模擬出大量的資產組合收益的數值，再計算VaR值。
風險估價技術比較
⒈確認頭寸 找到受市場風險影響的各種金融工具的全部頭寸
⒉確認風險因素 確認影響資產組合中金融工具的各種風險因素
⒊獲得持有期內風險因素的收益分布 計算過去年份里的歷史上的頻度分布 計算過去年份里風險因素的標准差和相關系數 假定特定的參數分布或從歷史資料中按自助法隨機產生
⒋將風險因素的收益與金融工具頭寸相聯系 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數 按照風險因素分解頭寸（risk mapping） 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數
⒌計算資產組合的可變性 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布 假定風險因素是呈正態分布，計算資產組合的標准差 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布
⒍給定置信區間推導VAR
VaR模型在金融風險管理中的應用
VaR模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進，不但應用於金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且VaR模型正與線性規劃模型（LPM）和非線性規劃模型（ULPM）等規劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利於金融機構對於潛在風險控制進行最優決策。
對於VaR在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將VaR值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數額；G20建議用VaR來衡量衍生工具的市場風險，並且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；SEC也要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地採用VaR作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用VaR方法作為評判金融機構風險大小的方法。
我國對VaR模型的引介始於近年，具有較多的研究成果，但VaR模型的應用現在確處於起步階段，各金融機構已經充分認識到VaR的優點，正在研究適合於自身經營特點的VaR模型。
本部分就VAR模型在金融機構風險管理中的應用及其注意的問題介紹如下：
例1 來自JP.Morgan的例子
根據JP.Morgan1994年年報披露，該公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬美元，這一結果可從反映JP.Morgan1994年日收益分布狀況圖中求出.該公司日均收益為500萬美元，即E（ω）=500萬美元。
如果給定α=95%，只需找一個ω*，使日收益率低於ω*的概率為5%，或者使日收益率低於ω*的ω出現的天數為254×5%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬美元。
根據VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500萬美元
值得注意的是，這只是過去一段時間的數值，依據過去推測未來的准確性取決於決定歷史結果的各種因素、條件和形勢等，以及這些因素是否具有同質性，否則，就要做出相應的調查，或者對歷史數據進行修正。這在我國由於金融機構非完全市場作用得到的數據更應該引起重視。
例2 來自長城證券杜海濤的研究
長城證券公司杜海濤在《VaR模型在證券風險管理中的應用》一文中，用VaR模型研究了市場指數的風險度量、單個證券的風險度量和證券投資基金凈值的VaR等，研究表明，VaR模型對我國證券市場上的風險管理有較好的效果。
下面就作者關於市場指數的風險度量過程作一引用，旨在說明VaR的計算過程（本文引用時有刪節）。
第一步 正態性檢驗
首先根據2000年1月4日至2000年6月2日期間共94個交易日的日收益率做分布直方圖，由於深滬兩市場具有高度相關性，此處僅以上證綜合指數為例計算。可以看出上證綜合指數日收益率分布表現出較強的正態特徵：眾數附近十分集中，尾部細小。分析表明，深市指數也有相同的特徵。
下面利用數理統計的方法對2000年4月3日至6月2日期間上述3種指數的日收益率的分布情況進行正態性檢驗，檢驗結果如下：
W(深證綜指)=0.972445
W(深證成指)=0.978764
W(上證綜指)=0.970279
W為正態假設檢驗統計量，當樣本容量為40時取α =0.05(表示我們犯錯誤的概率僅為 α=0.05)，此時W0.05 =0.94，只有當W 時我們拒絕原假設。從我們的檢驗結果來看，我們無法拒絕三種指數的日收益率服從正態分布的假設。
有關這三種指數日收益率的相關統計量見表1。
表1 三種指數日收益率統計量
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
均 值（ ）
0.001318 0.001061 0.001561
標准差（ ）
0.013363 0.012582 0.012391
通過上面的分析，我們可以得出三種指數的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由於三種指數的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。
第二步 VaR的計算
由於正態分布的特點，集中在均值附近左右各1.65σ區間范圍內的概率為0.90，用公式表示為：P(μ-1.65σ，再根據正態分布的對稱性可知P(X<μ-1.65σ )=P(X>μ+1.65σ)=0.05；則有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根據上面的計算結果可知在95%的置信度情況下：
VaR值=T日的收盤價×1.65σ。
取2000年4月3日至2000年6月2日的數據，然後根據上面的公式可以計算出深證綜指、深證成指、上證綜指3種指數在2000年6月2日的VaR值分別為：
深證綜合指數VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
深證成份指數VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
上證綜合指數VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
其現實意義為：根據該模型可以有95%的把握判斷指數在下一交易日即6月5日的收盤價不會低於T日收盤價－當日的VaR值；
即深證綜合指數不會低於：591.34－13.04=578.30
深證成份指數不會低於：4728.88－98.17=4630.71
上證綜合指數不會低於：1916.25－39.17=1877.08。
第三步 可靠性檢驗
現在來檢驗該模型的可靠性。根據3種指數的VaR來預測下一個交易日的指數變動下限，並比較該下限和實際收盤價，看預測的結果與我們期望值之間的差別。圖2、圖3、圖4是3個指數於2000年4月3日至6月2日的實際走勢與利用VaR預期下限的擬合圖形。
現將樣本區間內實際收盤指數低於預測下限的天數與95%置信度情況下的可能出現的期望天數作一統計對比，結果見表2。
表2 模型期望結果與實際結果的比較
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
實際情況 3 3 3
期望情況 2 2 2
通過上面的計算我們可以發現應用VaR模型進行指數風險控制擬合結果較好。至於三種指數均有3個交易日超過預測下限，這主要是由於考察期間適逢台灣政權更迭及美眾院審議表決予華PNTR的議案，市場波動較大所致。
例3 來自銀行家信託公司的例子
由於金融機構特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風險，下級部門或者交易員可能冒巨大風險追求利潤，但金融機構出於穩健經營的需要，有必要對下級部門或者交易員可能的過渡投資機行為進行限制，因而引入考慮風險因素的業績評價體系，美國銀行和信託公司將VaR模型用於業績評估中，確立了業績評價指數——經風險調查的資本收益，即RAROC= ，從公式可看出，即使收益再高，但由於VaR也高，則RAROC也不會很高，其業績評價也不可能很高。因此，將金融機構將VaR應用於業績評價中，可對過度投機行為進行限制，使金融機構能更好地選擇在最小風險下獲取較大收益的項目。
同時，杜海濤也將VaR方法用於對我國5隻基金管理人的經營業績評價，評價結果如下表：
我國5隻基金管理人的RAROC比較表
基金開元 基金普惠 基金金泰 基金安信 基金裕陽
VaR值 0.1178 0.0919 0.0880 0.1240 0.1185
收益率 0.4153 0.2982 0.3592 0.4206 0.3309
RAROC 2.8467 2.7495 3.5188 3.1707 2.7938
日收益率的標准差 0.045623 0.03748 0.035623 0.037033 0.036559
數據來源：杜海濤《VaR模型在證券風險管理中的應用》
隨著我國加入WTO，金融全球化挑戰我國的金融改革及創新，特別是金融理論的創新和控制風險技術的創新，如何將金融風險控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會經濟的基礎，達到為社會分散經濟風險的目的，是我國金融界必須面對的艱巨任務，如何用定量方法測度和控制金融風險，是金融機構和監管當局必須面對的問題。從金融機構本身來看，將風險定量分析方法，比如VaR模型應用於日常的風險管理，將市場風險和信用風險降到最低的程度，以期獲取最大的利潤回報，是金融機構的義不容辭的事情，也是其當務之急。從監管當局來看，促使金融機構應用先進的控制風險技術，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風險，即對各種復雜的風險進行精確的計算和配置，將有利於我國的監管水平有較大的提高。因此，我國的金融機構和金融監管當局非常有必要將VaR模型等風險控制技術引入我國金融風險管理將非常必要，且具有一定的現實意義。
『柒』 VAR模型優缺點和主要作用有哪些
一、VaR模型的優點如下：
1、 VaR模型測量風險簡潔明了，統一了風險計量標准，管理者和投資者較容易理解掌握。
風險的測量是建立在概率論與數理統計的基礎之上，既具有很強的科學性，又表現出方法操作上的簡便性。同時，VaR 改變了在不同金融市場缺乏表示風險統一度量, 使不同術語(例如基點現值、現有頭寸等) 有統一比較標准, 使不同行業的人在探討其市場風險時有共同的語言。
另外，有了統一標准後，金融機構可以定期測算VaR值並予以公布，增強了市場透明度，有助於提高投資者對市場的把握程度，增強投資者的投資信心，穩定金融市場。
2、可以事前計算, 降低市場風險。
不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小，不僅能計算單個金融工具的風險, 還能計算由多個金融工具組成的投資組合風險。綜合考慮風險與收益因素,選擇承擔相同的風險能帶來最大收益的組合，具有較高的經營業績。
3、確定必要資本及提供監管依據。
VaR為確定抵禦市場風險的必要資本量確定了科學的依據, 使金融機構資本安排建立在精確的風險價值基礎上, 也為金融監管機構監控銀行的資本充足率提供了科學、統一、公平的標准。VaR 適用於綜合衡量包括利率風險、匯率風險、股票風險以及商品價格風險和衍生金融工具風險在內的各種市場風險。因此, 這使得金融機構可以用一個具體的指標數值(VaR) 就可以概括地反映整個金融機構或投資組合的風險狀況, 大大方便了金融機構各業務部門對有關風險信息的交流, 也方便了機構最高管理層隨時掌握機構的整體風險狀況, 因而非常有利於金融機構對風險的統一管理。同時, 監管部門也得以對該金融機構的市場風險資本充足率提出統一要求。
二、VaR的應用主要體現在：
1、，用於風險控制。目前已有超過1000家的銀行、保險公司、投資基金、養老金基金及非金融公司採用VaR方法作為金融衍生工具風險管理的手段。利用VaR方法進行風險控制，可以使每個交易員或交易單位都能確切地明了他們在進行有多大風險的金融交易，並可以為每個交易員或交易單位設置VaR限額，以防止過度投機行為的出現。如果執行嚴格的VaR管理，一些金融交易的重大虧損也許就可以完全避免。
2、用於業績評估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利潤。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
3、估算風險性資本（Risk－based capital）。以VaR來估算投資者面臨市場風險時所需的適量資本，風險資本的要求是BIS對於金融監管的基本要求。下圖說明適足的風險性資本與 VaR值之間的關系，其中VaR值被視為投資者所面臨的最大可接受（可承擔）的損失金額，若發生時須以自有資本來支付，防止公司發生無法支付的情況。
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『捌』 怎麼用var模樣分析理財產品風險
隨著我國存款保險制度的實施，連商業股份制銀行都允許破產了。。。
也就是說定期存款都允許按比例折損了，更何況有百分之百安全的理財產品么。。。
大致上不同銀行根據客戶能承受的風險系數不同，大致上分這么幾塊理財。。。
1、人民幣類貨幣基金理財；2、各保險銀行代銷類（這個嚴格意義上不算理財，但是國內卻因為理財市場的巨大蛋糕，弄出了投機性質的短期保險）3、銀行貴金屬類保險；4、代銷國債；5、隨著QDII和QFII的政策解禁，靈活機動的外匯結算也也孕育而生。
大致上就這5類，少數外資也有專業外匯類信託或者資管類（FOF，基金中的基金）因為市場份額暫時還比較小，且大多數客戶屬於PE性質，就暫不列入分析了。。。
大家都知道，風險一向是和收益成正比的，所以相對來說1和4類產品可以歸結到穩健類理財，風險小收益小，年化一般在3-5%之間，主要是受央行前天公布的降准政策刺激，應該會調低貨幣類收益，各類互聯網＂寶寶＂類產品自然也要接地氣和銀行接軌不遠了。。。再加上四大行在銀聯帶領下逐步封殺第三方機構，＂寶寶們＂的秋天很快就要來臨了。。。
接下來說說2和3，我個人認為偏向風險中上，在不考慮倫敦交易所、蘇黎世交易所 以及紐交所還有香港交易所，緊緊天交與上交所，國內主要交割平台來說，杠桿比例一般控制不是很離譜，並且止損點一到即可強行平倉來保護投資者，我個人認為還是可以操作看看的，畢竟有時間的話22小時不間斷交易還是滿刺激的一件事。。。保險么，就沒啥好說的了，我個人認為可以買點，但是違規銷售太多，產品介紹與實際保單完全兩回事，這是行業通病，我只能說可以買一份不是那麼變態的保險吧。。。
最後說5，因為離開銀行太久，我們當初政策還是不允許的，也沒有太好建議，我只能這么說一句，如果你沒有對沖基金在後面補的話，很難玩的。。。不過有一點不錯，萬一對賭輸掉，還可以馬上辦簽證去消費回來。。。
大致上就這么幾類，2、3、5我個人認為是在很難界定年收益多少算是平均線。。。所以就不列出來了，生活中有人賺了缽盈盆滿，那麼必然有人虧的血本無歸的。。。總的來說還是那句話投資有風險，入市需謹慎。 這是我的回答，希望能對你有所幫助。 能夠採納。。。
『玖』 風險價值法的VaR模型
根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資產組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，將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即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產組合的VaR值。 VaR模型通常假設如下：
⒈市場有效性假設；
⒉市場波動是隨機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。 從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當於計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。從目前來看，主要採用三種方法計算VaR值。
⒈歷史模擬法（historical simulation method）
⒉方差—協方差法
⒊蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo simulation）
1、歷史模擬法
「歷史模擬法」是藉助於計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻度分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資產組合的VaR值。
「歷史模擬法」假定收益隨時間獨立同分布，以收益的歷史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丟失和扭曲信息，然後用歷史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年內出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年內資產組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，確定ω*的大小，相當於圖中左端每日收入為負數的區間內，給定置信水平 α，尋找和確定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由於觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
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—協方差法
「方差—協方差」法同樣是運用歷史資料，計算資產組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用歷史數據計算資產組合的收益的方差、標准差、協方差；
其次，假定資產組合收益是正態分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資產組合在單位時間內的均值為μ，標准差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正態分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假設持有期為 △t，則均值和數准差分別為μ△t和 ，這時上式則變為：
VaR=ω0·α·
因此，我們只要能計算出某種組合的數准差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數准差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資產組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的數准差，σij為金融工具i、j的相關系數。
除了歷史模擬法和方差—數准差法外，對於計算資產組合的VaR的方法還有更為復雜的「蒙特卡羅模擬法」。它是基於歷史數據和既定分布假定的參數特徵，藉助隨機產生的方法模擬出大量的資產組合收益的數值，再計算VaR值。 ⒈確認頭寸 找到受市場風險影響的各種金融工具的全部頭寸
⒉確認風險因素 確認影響資產組合中金融工具的各種風險因素
⒊獲得持有期內風險因素的收益分布 計算過去年份里的歷史上的頻度分布 計算過去年份里風險因素的標准差和相關系數 假定特定的參數分布或從歷史資料中按自助法隨機產生
⒋將風險因素的收益與金融工具頭寸相聯系 按照風險因素分解頭寸（risk mapping） 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數
⒌計算資產組合的可變性 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布 假定風險因素是呈正態分布，計算資產組合的標准差 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布
⒍給定置信區間推導VAR
VaR模型在金融風險管理中的應用
VaR模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進，不但應用於金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且VaR模型正與線性規劃模型（LPM）和非線性規劃模型（ULPM）等規劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利於金融機構對於潛在風險控制進行最優決策。
對於VaR在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將VaR值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數額；G20建議用VaR來衡量衍生工具的市場風險，並且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；SEC也要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地採用VaR作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用VaR方法作為評判金融機構風險大小的方法。
我國對VaR模型的引介始於現代，具有較多的研究成果，但VaR模型的應確處於起步，各金融機構已經充分認識到VaR的優點，正在研究適合於自身經營特點的VaR模型。
本部分就VAR模型在金融機構風險管理中的應用及其注意的問題介紹如下：
例1 來自JP.Morgan的例子
根據JP.Morgan1994年年報披露，該公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬美元，這一結果可從反映JP.Morgan1994年日收益分布狀況圖中求出.該公司日均收益為500萬美元，即E（ω）=500萬美元。
如果給定α=95%，只需找一個ω*，使日收益率低於ω*的概率為5%，或者使日收益率低於ω*的ω出現的天數為254×5%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬美元。
根據VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500萬美元
值得注意的是，這只是過去一段時間的數值，依據過去推測未來的准確性取決於決定歷史結果的各種因素、條件和形勢等，以及這些因素是否具有同質性，否則，就要做出相應的調查，或者對歷史數據進行修正。這在我國由於金融機構非完全市場作用得到的數據更應該引起重視。
例2 來自長城證券杜海濤的研究
長城證券公司杜海濤在《VaR模型在證券風險管理中的應用》一文中，用VaR模型研究了市場指數的風險度量、單個證券的風險度量和證券投資基金凈值的VaR等，研究表明，VaR模型對我國證券市場上的風險管理有較好的效果。
下面就作者關於市場指數的風險度量過程作一引用，旨在說明VaR的計算過程（本文引用時有刪節）。
第一步 正態性檢驗
首先根據2000年1月4日至2000年6月2日期間共94個交易日的日收益率做分布直方圖，由於深滬兩市場具有高度相關性，此處僅以上證綜合指數為例計算。可以看出上證綜合指數日收益率分布表現出較強的正態特徵：眾數附近十分集中，尾部細小。分析表明，深市指數也有相同的特徵。
下面利用數理統計的方法對2000年4月3日至6月2日期間上述3種指數的日收益率的分布情況進行正態性檢驗，檢驗結果如下：
W(深證綜指)=0.972445
W(深證成指)=0.978764
W(上證綜指)=0.970279
W為正態假設檢驗統計量，當樣本容量為40時取α =0.05(表示我們犯錯誤的概率僅為 α=0.05)，此時W0.05 =0.94，只有當W 時我們拒絕原假設。從我們的檢驗結果來看，我們無法拒絕三種指數的日收益率服從正態分布的假設。
有關這三種指數日收益率的相關統計量見表1。
表1 三種指數日收益率統計量
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
均 值（ ）
0.001318 0.001061 0.001561
標准差（ ）
0.013363 0.012582 0.012391
通過上面的分析，我們可以得出三種指數的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由於三種指數的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。
第二步 VaR的計算
由於正態分布的特點，集中在均值附近左右各1.65σ區間范圍內的概率為0.90，用公式表示為：P(μ-1.65σ，再根據正態分布的對稱性可知P(X<μ-1.65σ )=P(X>μ 1.65σ)=0.05；則有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根據上面的計算結果可知在95%的置信度情況下：
VaR值=T日的收盤價×1.65σ。
取2000年4月3日至2000年6月2日的數據，然後根據上面的公式可以計算出深證綜指、深證成指、上證綜指3種指數在2000年6月2日的VaR值分別為：
深證綜合指數VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
深證成份指數VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
上證綜合指數VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
其現實意義為：根據該模型可以有95%的把握判斷指數在下一交易日即6月5日的收盤價不會低於T日收盤價－當日的VaR值；
即深證綜合指數不會低於：591.34－13.04=578.30
深證成份指數不會低於：4728.88－98.17=4630.71
上證綜合指數不會低於：1916.25－39.17=1877.08。
第三步 可靠性檢驗
現在來檢驗該模型的可靠性。根據3種指數的VaR來預測下一個交易日的指數變動下限，並比較該下限和實際收盤價，看預測的結果與我們期望值之間的差別。圖2、圖3、圖4是3個指數於2000年4月3日至6月2日的實際走勢與利用VaR預期下限的擬合圖形。
現將樣本區間內實際收盤指數低於預測下限的天數與95%置信度情況下的可能出現的期望天數作一統計對比，結果見表2。
表2 模型期望結果與實際結果的比較
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
實際情況 3 3 3
期望情況 2 2 2
通過上面的計算我們可以發現應用VaR模型進行指數風險控制擬合結果較好。至於三種指數均有3個交易日超過預測下限，這主要是由於考察期間適逢台灣政權更迭及美眾院審議表決予華PNTR的議案，市場波動較大所致。
例3 來自銀行家信託公司的例子
由於金融機構特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風險，下級部門或者交易員可能冒巨大風險追求利潤，但金融機構出於穩健經營的需要，有必要對下級部門或者交易員可能的過渡投資機行為進行限制，因而引入考慮風險因素的業績評價體系，美國銀行和信託公司將VaR模型用於業績評估中，確立了業績評價指數——經風險調查的資本收益，即RAROC= ，從公式可看出，即使收益再高，但由於VaR也高，則RAROC也不會很高，其業績評價也不可能很高。因此，將金融機構將VaR應用於業績評價中，可對過度投機行為進行限制，使金融機構能更好地選擇在最小風險下獲取較大收益的項目。
同時，杜海濤也將VaR方法用於對我國5隻基金管理人的經營業績評價，評價結果如下表：
我國5隻基金管理人的RAROC比較表
基金開元 基金普惠 基金金泰 基金安信 基金裕陽
VaR值 0.1178 0.0919 0.0880 0.1240 0.1185
收益率 0.4153 0.2982 0.3592 0.4206 0.3309
RAROC 2.8467 2.7495 3.5188 3.1707 2.7938
日收益率的標准差 0.045623 0.03748 0.035623 0.037033 0.036559
數據來源：杜海濤《VaR模型在證券風險管理中的應用》
隨著我國加入WTO，金融全球化挑戰我國的金融改革及創新，特別是金融理論的創新和控制風險技術的創新，如何將金融風險控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會經濟的基礎，達到為社會分散經濟風險的目的，是我國金融界必須面對的艱巨任務，如何用定量方法測度和控制金融風險，是金融機構和監管當局必須面對的問題。從金融機構本身來看，將風險定量分析方法，比如VaR模型應用於日常的風險管理，將市場風險和信用風險降到最低的程度，以期獲取最大的利潤回報，是金融機構的義不容辭的事情，也是其當務之急。從監管當局來看，促使金融機構應用先進的控制風險技術，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風險，即對各種復雜的風險進行精確的計算和配置，將有利於我國的監管水平有較大的提高。因此，我國的金融機構和金融監管當局非常有必要將VaR模型等風險控制技術引入我國金融風險管理將非常必要，且具有一定的現實意義
