原创《风险计价VAR模型应用》：这篇计价论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
摘 要：风险计量VAR值是测度金融风险的一个重要指标,能够通过VAR指标及时准确地反映在特定的时期、特定的市场价格变动下,度量所持有的金融资产可能遭受到的最大损失,这就是风险计量VAR模型的作用；本文阐述了风险计价VAR模型的内涵,分析了风险计量VAR值的理论作用,例证VAR模型的理论作用,对金融市场分析预测有现实意义.
关键词：金融风险；VAR模型；VAR；指标
金融风险是指由经济活动中的不确定性导致资金损失的可能性,一般可划分为市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险和法律风险等；能准确地测度金融风险,即能够通过一个简单的指标及时准确地反映在特定的时期、特定的市场价格变动下,度量持有的金融资产可能遭受到的最大损失,这就是风险计量VAR模型的作用.
1.VAR模型
对一个初始价值为的投资组合来说,经过一期投资之后其市场价值变为
其中r 为投资组合的收益率,它与W都是随机变量,都服从正态分布,数学期望为
其中 为收益率的数学期望.,
假设在给定置信水平下投资组合的最小价值和最小收益率为,,且有
则投资组合在该置信水平下可能遭受的损失为
VAR 又叫风险价值,VAR是在一定的置信水平和一定的置信区间,持有一种证券或资产组合可能遭受的最大损失；VAR给定以后,我们可以说,未来的损失以该置信水平的概率不会超出这个VAR.
从统计角度看,VAR 描述了在一定的目标期间内收益和损失的预期分布的分位数,如果1-代表置信水平,VAR 对应的是较低的尾部水平 （显著性水平）.比如我们说某个敞口在99%的置信水平下的日值VAR 为1000美元,这意味着平均看来,在100个交易日内该敞口的实际损失超过1000美元的只有1天（即每年只有2-3天）.
VAR 值为特定时间内市场因子变动引起的潜在损失提供了一种可能性估测,即VAR测度的并不是该实际值将超过VAR 值多少,它只是说明实际损失超过VAR 值的可能性有多大.
VAR 方法是用来测量给定投资工具或资产组合在未来资产价格波动下可能或潜在的损失,在数学上,VAR 可表示为投资工具或组合的回报率分布的分位数的相反数,表达式如下： 等于
表示组合P在持有期内市场价值的变化,该表达式说明了损失值等于或大于VAR 的概率是,或者可以说,在概率下,损失值是大于VAR 的.例如,持有期为1天,置信水平为97.5%的VAR 是100万美元,则意味着在未来的时段内组合价值的最大损失超过100万美元的概率应该小于2.5 %；在VAR 的定义中,有三个重要的参数—持有期、置信水平和收益率r的概率分布.对于这三个参数的不同选择会导致不同的VAR ；由于参数选择具有一定的主观性,因此如何确定这三个参数十分重要.
2.持有期的选择
持有期是计算VAR 的时间范围,由于波动性与时间长度成正比,所以VAR 会随着持有期的增加而增加；通常的持有期是一天或者一个月,但是某些金融机构也选取更长的持有期；在1997年底生效的巴塞尔委员会的资本充足性条款中,持有期为两个星期,也就是10个交易日；流动性是影响持有期选择的第一个因素；在不考虑其他因素的情况下,理想的持有期选择是由市场流动性来决定的.如果交易头寸可以快速流动,这可以选择较短的持有期,如果流动性较差,由于在交易时能寻找到合适的交易对手的时间较长,则选择较长的持有期更加合适.另外,在实际金融交易中,投资管理者会根据市场状况不断调整期头寸和组合；因此,持有期越短就越容易满足组合保持不变的假定.VAR 的计算往往需要大规模的历史样本数据,持有期越长所需要的历史时间跨度越长,而对于VAR 计算的所需要的数据样本而言,持有期越短得到大量样本数据的可能性越大.
3.置信水平的选择
置信水平的选择依赖于对VAR 验证的需要、内部风险资本的需求、监管的要求以及不同机构之间进行比较的需要；如果非常关心实际计算结果的有效性,那么置信水平不应该选的过高；置信水平越高,实际中损失超过VAR 的可能性就越小；这样额外损失的数量越少,为了验证VAR 预测结果所需要的数据就越多；因此如果无法得到大量的数据就不应该选择过高的置信水平.
4.收益率r的概率分布
目前测算概率分布的方法主要有三种,分别是方差—协方差法、历史是模拟法和蒙特卡罗模拟法.Morgan提出的RiskMetrics方法假设所有的价格服从联合正态分布,要求每天更新的方差—协方差矩阵,因此这种方法又叫方差—协方差法.历史模拟法并不需要做出正态分布假设,而是对资本组合的价格变化的历史记录进行排序,这样一来99%或95%置信水平的损失就可以直接找出来；第三种蒙特卡洛模拟能够结合历史数据和具体情景产生一个利润和损失的组合,从这一组合来确定在给定的置信水平下的VAR 值.
5.VAR例证分析
作为风险计量VAR 模型的一个应用,选择不同基金公司的四只不同类型的开放式基金历史数据进行实证研究分析,在这里采用日收益率序列来描述价格波动性,主要是收益率序列具有平稳性和遍历性,更容易建模和预测,计算结果如下表：
由表可看出,两只股票型基金的2006年日均VAR 是最大的,其次是混合型基金的日均VAR 值,最小的是债券型的日均VAR 值,这也符合实际,因为在现实生活中,股票型基金的风险最大,故其每天的最大损失值也应该是最大的,债券型基金的风险最小,其每天的最大损失值应该是最小的,而混合型基金则居中,在这里失败率指实际损失超过VAR 值的比例,在5%的显著性水平之下,若该比例小于5%,表明风险计量VAR 模型预测能力符合实际.
参考文献：
[1]周爱民.《金融工程学》.中国统计出版社,2003.
[2]何晓群.《现代统计分析方法与应用》.中国人民大学出版社,1998.
作者简介；
杨金林（1957.07- ）,男,汉族,陕西人,内蒙古科技大学教授,研究领域：微分方程.
计价论文参考资料：
结论：风险计价VAR模型应用为关于计价方面的论文题目、论文提纲、工程计价论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
