VAR模型与企业外汇风险测量
外汇风险的衡量
外汇风险的衡量在当今外汇风险管理领域，有很多用于衡量外汇风险的方法，如回归分析法、情景分析法、净现金流量分析法以及VaR(ValueatRisk) 方法等，其中以VaR 方法最为普遍，不仅被众多的跨国公司广泛使用，更是被商业银行所青睐。
( 一)VaR(ValueatRisk) 方法近年来，VaR 方法广泛为金融机构和大型的跨国企业所采用。
VaR 是指在一定的概率水平( 置信度) 下，证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。
其最大的优点在于测量的综合性，可以将不同市场因子、不同市场的风险集成为一个数，较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，较好地适应了金融市场发展的动态性、复杂性和全球整合性趋势。
1. 基本模型根据Jorion(1997) ，VAR 可定义为:VaR=E(w)-w 式中E(w) 为资产组合的预期值；w 为资产组合的期末价值；w* 为置信水平下投资组合的最低期末价值。
再设w=w0(1+R) ，式中W0 为持有期初资产组合价值，R 是设定持有期内资产组合的收益率。
另有:w*=w0(1+R*) 式中R* 为资产组合在置信水平下的最低收益率。
根据数学期望的基本性质，有:Var=E[w0(1+R)]w0(1+R*)=w0[E(R)-R*] 上式即为该资产组合的VAR 值，根据上式如果能求出置信水平下的R* ，即可求出该资产组合的VAR 值。
2. 计算方法由前面的公式可以看出，计算VaR 相当于计算E(w) 和w 或者E(R) 和R* 的数值。
目前为止，计算VaR 主要有三种方法: 历史模拟法、方差———协方差法和蒙特卡罗模拟法，其中以蒙特卡罗法最为有效。
蒙特卡罗法是基于历史数据和既定分布假定的参数特征，借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值，然后再计算VaR 值。
这种方法是运用大量的随机数据模拟基础资产变动的可能途径，每种途径对应衍生产品的一个样本终值，模拟足够多的路径得出足够多的样本终值，再计算其平均值从而得到衍生产品的价值。
基于VaR的金融风险度量与管理
基于VaR的金融风险度量与管理一、本文概述随着全球金融市场的不断发展和创新，金融风险管理逐渐成为金融机构和投资者关注的核心问题。
本文旨在探讨基于VaR（Value at Risk，风险价值）的金融风险度量与管理方法，分析其在现代金融风险管理中的应用及其优势。
我们将首先介绍VaR的基本概念、计算方法和主要特点，然后探讨VaR在金融风险管理中的应用，包括风险测量、风险限额设定、绩效评估等方面。
我们还将讨论VaR方法的局限性，并探讨如何结合其他风险管理工具和方法，提高风险管理的有效性和准确性。
我们将总结VaR在金融风险度量与管理中的重要地位，展望其未来的发展趋势和前景。
通过本文的研究，读者可以更深入地了解VaR在金融风险管理中的应用，为金融机构和投资者提供更加科学、有效的风险管理工具和方法。
二、VaR的基本原理与计算方法VaR，即Value at Risk，中文称为“风险价值”，是一种用于度量和量化金融风险的统计工具。
VaR的基本原理在于，它提供了一个在给定置信水平和持有期内，某一金融资产或投资组合可能遭受的最大损失估计。
这一度量方法的核心在于将风险量化，从而帮助金融机构、投资者和监管机构更准确地理解和管理风险。
计算VaR的方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是一种非参数方法，它基于过去一段时间内资产价格的历史数据来估计未来的风险。
这种方法假设历史数据能够代表未来的可能情况，通过计算历史收益率的分布，进而得到VaR值。
这种方法简单易行，但对历史数据的依赖性强，且无法反映市场条件的变化。
方差-协方差法是一种参数方法，它基于资产收益率的统计分布来计算VaR。
这种方法首先估计资产收益率的均值、方差和协方差，然后根据这些参数计算VaR。
这种方法能够反映市场条件的变化，但需要假设资产收益率服从特定的分布，且对极端事件的预测能力有限。
蒙特卡洛模拟法是一种基于随机过程的计算方法，它通过模拟资产价格的随机变动来估计VaR。
外贸企业基于VaR模型的汇率风险评估
外贸企业基于VaR模型的汇率风险评估李进才(江苏信息职业技术学院 江苏 无锡:214101)摘 要 VaR模型基于一定的概率水平下,量化资产组合在未来特定一段时间内的最大可能损失,外贸企业根据该模型,建立企业的汇率风险评估模型,评估汇率波动给企业带来的潜在损失,企业以此为依据,结合其风险指标,采取措施,规避潜在损失风险。
关键词 汇率风险;VaR模型;风险规避;评估中图分类号:F830.73 文献标识码:A 文章编号:167123524(2008)022*******1 外贸企业进行汇率风险评估的必要性2005年7月21日人民币汇率体制改革后,我国实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
人民币汇率弹性增强,如何应对汇率风险成为外贸企业普遍关心的问题。
汇率风险是指在持有或运用外汇的经济活动中,因汇率变动而蒙受经济损失的可能性。
汇率风险产生于不同货币之间的兑换,一旦涉及到货币的兑换,就不可避免地产生汇率风险。
一般来说,风险是指既可能使当事人受损,也可能使其获益的不确定性。
在这里,汇率风险主要指蒙受损失的可能性。
汇率问题与对外贸易紧密相关,尤其是对外贸易企业,由于其主要经营进出口业务,贸易量又比较大,因此,对外贸易企业对汇率风险进行评估,针对可能的损失,提前采取风险规避显得尤为重要。
2 VaR模型的基本原理VaR全称为value at risk,即风险价值,它最大的特点就是能够量化风险,它最初是用来测量证券组合的市场风险,其基本原理可定义为:VaR=E(w)-w3(1)其中E(w)为资产组合的预期价值;w为资产组合的期末价值;w3为置信水平a下投资组合的最低期末价值。
又设w=w0(l+R)(2)其中w0为持有期初资产组合价值,R为设定持有期内(通常一年)资产组合的收益率。
W3=w0(l+R3)(3)R3为资产组合在置信水平a下的最低收益率。
根据数学期望值的基本性质,将(3)、(2)式代入(1)式,有VaR=E[w0(1+R)]-w0(l+R3)=w0[E(R)-R3](4)即为该资产组合的VaR值,如果能根据上式求出置信水平a下的R3,即可求出该资产组合的VaR值。
VAR模型与企业外汇风险测量_VAR方法
VAR模型与企业外汇风险测量_VAR方法论文导读:：对于进入世界市场的企业而言，汇率的波动会影响其最终的收益。
对企业来说，如何清楚地了解其所持有的外汇可能带来的损失，是风险管理的第一步。
在本文中，笔者将运用VAR方法，帮助企业选择合适的外汇比例，并计算出企业可能存在的最大损失，为企业的风险管理提供直观的理论依据。
论文关键词：VAR方法，汇率，风险管理近年来，由于世界经济的波动，汇率市场也随之起伏不定。
如何测量持有外汇的风险，成为众多融入世界市场的中国企业的一门必修课。
20世纪90年代以来广泛使用的VAR方法VAR方法，作为一种历经实践检验的风险测量工具，必然能为管理者提供一份满意的答案。
1.VAR的含义VAR（value at risk）的含义是“处于风险中的价值”，衡量的是在一定持有期内，市场正常波动条件下，某一证券组合或金融资产可能发生的最大损失值。
它采用统计模型来测算资产组合中资产价值的变动率大小以及风险大小。
也可以用数学定义描述为：在一定的置信水平下，某一证券组合或金融资产在未来某一时间间隔内的最大可能损失值论文服务。
其严格的数学定义是：设R是描述组合收益的随机变量，f（R）是其概率密度函数，置信水平是c，那么收益小于的概率为：就是我们所求的VAR值。
2.VAR的计算方法涉及的资产种类越多时VAR方法，VAR计算越复杂。
虽然具体计算难易有别，但是其原理和基本步骤都是一样的：（1）计算资产组合的标准差。
（2）通过分布查出置信度上的标准差个数。
比如：正态分布中，95％的置信度上有1.645个标准差。
（3）计算VAR的值。
VAR＝标准差比例*标准差*投资组合价值。
事实上，从前面的定义中我们可以看到，VAR概念本身对组合收益的分布函数并没有作任何假定，只是需要在随机变量的频率分布图上关注左边尾部的分布。
而实践中，许多VAR模型都使用方差来度量风险，用正态分布曲线来预测在某一特定时期内机构遭受损失的风险。
VaR模型
VaR模型在人民币英镑汇率收益率风险度量中的实证研究内容摘要汇率对一国的国内经济、对外经济和贸易以及国际间的经济联系都产生了重大影响。
汇率的变动直接影响进出口价格的变动，因而关系到以进出口贸易为主要收入的中国外贸企业生存，以及人均GDP和我国在国际贸易和国际金融环境中的地位等；间接影响一国资本流量，从而影响本国资本市场的稳定性等。
汇率波动性风险也日益得到人们的关注，目前国际流行的风险测量工具是VaR(Value at Risk)，作为一种量化风险管理工具，其结果一目了然，能够提供管理者一个确定的量化了的汇率风险，并且计算方法简单，具有极强的操作性，VaR已发展成银行、非银行金融机构等各类组织风险度量的标准方法。
为提高基于VaR的汇率风险度量水平，本文首先从VaR模型的前提假设入手，对人民币汇率改革后的序列分别进行平稳性检验，自回归移动平均检验ARMA(p，q)模型和异方差检验ARCH(m)模型和广义的ARCH 模型(GARCH)，综合验证了使用VaR模型度量人民币汇率风险具有适用性。
通过VaR体系可以完善银行风险绩效评价、优化银行信用风险资本配置和实现银行汇率风险的动态管理。
关键词：ARCH模型，波动性，VaR模型I目录摘要 (Ⅰ)一、引言 (1)1.1选题背景 (1)1.2文献综述 (2)二、波动率估计模型与VaR测度 (3)2.1平稳性检验 (3)2.2波动率估计模型 (4)2.2.1 ARMA（p,q)模型 (4)2.2.2ARCH模型 (8)2.2.3GARCH模型 (10)2.3VaR模型的测度 (12)三、结论 (14)3.1基础理论 (14)3.2结果分析 (14)3.3政策建议 (15)文献综述 (16)一、引言1.1选题背景随着现代经济活动国际化和国际经济一体化、国际贸易持续增长及资金调拨技术的迅速发展，汇率在国际经济中已具有越来越重要的地位。
自1973年布雷顿森林体系崩溃以后，国际货币体系进入了一个新的阶段——牙买加体系。
试用VAR法衡量企业外汇风险
试用V AR法衡量企业外汇风险本文首先介绍了V AR历史模拟法的基本原理，然后采用相应的历史数据，对一外贸企业次日的短期外汇风险进行了实际预测。
通过对次日数据的检验，发现采用V AR历史模拟法预测次日的外汇风险与实际结果相吻合。
标签：V AR 历史模拟法市场因子1 V AR法在我国当今背景下的应用意义自从我国加入WTO之后，随着外汇体制的不断改进，特别是2005年7月21日进行了人民币汇率形成机制的改革，人民币汇率不再盯住单一美元，而是选择若干种主要货币，赋予相应的权重，组成一个货币篮子。
许多市场因素将表现出内生变量的特点，也就是随着经济周期的变化而呈现出较大的波动性。
外贸企业也不可能像以前那样依靠国家的保护，必须独立面对诸多风险，这样就对企业规避风险提出了更高的要求。
本文希望尝试运用最新的风险衡量技术——V AR 技术，在微观层面来分析和衡量外汇风险。
2 V AR的基本原理与计算方法2.1 V AR的概念V AR(Value at Risk)，其含义是指在市场正常波动下，金融资产或证券组合的最大可能损失。
如果采用Philippe Jorion的定義：V AR就是在一定的持有期及置信度内，某投资组合所面临的最大损失。
如果用数学公式来表达：Prob（△P＜V AR）=α或Prob（△P≥V AR）=1-α其中Prob：某事件的概率△P：某一金融资产在一定的持有期△t内价值的损失额V AR：置信水平α下的风险价值，即可能的最大损失α：置信水平例如：某公司在2005年的年报中披露，其2005年的每日置信度为99%时的V AR值平均为1000万美元，这就意味着，这家公司在2005年每一个特定的时间点上投资组合在未来的一天内，由于市场因素的作用所造成的损失超过1000万美元的概率小于1%。
2.2 V AR历史模拟法的基本原理采用历史数据模拟的方法，即通过分析给定历史时期所观测到的市场因子的变化，来预测市场因子的未来变动。
论金融市场风险测量模型—VaR原理及应用
论金融市场风险测量模型—ＶａＲ原理及应用详细介绍目前测量市场风险的主流模型-VaR，包括VaR产生的背景、VaR 的概念；概述VaR的各种计算方法，比较计算方法的优缺点；最后就VaR的作用，应用及其局限性进行讨论。
标签：VaR；历史模拟法；应力测试法；蒙特卡洛法；GARCH方法1 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，浮动汇率制下汇率、利率等金融产品价格的变动日益趋向频繁和无序。
由于分散金融风险的需要，金融衍生工具应运而生并得到极大的发展。
在各种因素影响下，当衍生工具越来越多地被用于投机而非保值的目的时，市场风险就成为金融风险的最主要形式。
于是，如何有效地测定的控制这些市场风险便成为金融证券机构、投资者和有关监管层所面临的亟待解决的问题。
VaR作为一个概念，最先起源于20世纪80年代末交易商对金融资产风险测量的需要，作为一种市场风险测定和管理的新工具，则是由J.P.摩根最先提出的。
30人集团（Group of Thirty）在1993年发表的《衍生产品；惯例与原则》（Derivatives practices and principles）风险报告推荐各国银行使用VaR分析方法。
随后，这一建议被银行业广泛接受，并已成为该行业风险管理的标准。
2 VaR的基本原理及其计算方法2.1 VaR的概念所谓VaR(Value at Risk)，按字面意思解释就是“按风险估价”，其实质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（P&L distribution）的α分位数（α-quartile）表达式为：P{△p△t≤－VaR}=α,其中△p△t表示组合p在△t持有期内、在置信度（Ⅰ-α）下的市场价值变化。
等式说明了损失值等于或大于VaR的概率为α，或者说，在概率α下，损失值才大于VaR。
金融风险度量中的VaR模型解析
金融风险度量中的VaR模型解析引言：金融市场的复杂性和风险性注定了其对于风险度量的需求。
金融风险度量是金融机构和投资者在进行投资和管理资产时必备的工具，能够帮助他们了解和评估风险水平。
Value at Risk（VaR）模型是一种常见的金融风险度量模型，它通过对风险敞口的概率分布进行建模，计算出在给定置信水平下的最大可能损失额。
本文将对VaR模型进行解析，包括其定义、计算方法、模型假设、优缺点以及应用案例等内容。
一、VaR模型的定义VaR是Value at Risk的缩写，它被定义为在给定置信水平下可能发生的最大可能损失额。
VaR模型的核心思想是通过对风险资产或投资组合的概率分布进行建模，计算出在一定置信水平下的最大可能损失。
一般来说，VaR模型可以分为历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法等几种主要方法。
二、VaR模型的计算方法1. 历史模拟法：这种方法通过使用过去一段时期的历史数据来计算VaR。
具体而言，历史模拟法将过去的市场价格收益率作为未来市场价格收益率的概率分布，并根据所选的置信水平确定VaR。
这种方法的优点是简单易行，但缺点是没有考虑到市场条件的变化和不确定性。
2. 参数法：参数法使用统计模型对风险资产或投资组合的价格收益率进行建模，并基于这些模型计算VaR。
常见的参数法包括正态分布法、t分布法和GARCH模型等。
这种方法的优点是可以考虑到市场条件的变化和不确定性，但缺点是需要对概率分布的参数进行估计，估计结果的准确性对VaR的计算结果影响较大。
3. 蒙特卡洛模拟法：这种方法通过随机模拟未来市场价格的路径，并根据这些路径计算出未来的投资组合或风险资产的价值，并确定VaR。
蒙特卡洛模拟法的优点是能够模拟复杂的市场条件和不确定性，但缺点是计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
三、VaR模型的假设1. 假设市场是有效的：VaR模型的计算基于市场价格收益率的概率分布，要求市场是有效的，即市场价格反映了所有可得到的信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
近年来 ， 由于世 界 经济 的波 动 ， 率 市 场 也 随 汇 之起 伏 不定 。如何 测 量持 有 外 汇 的风 险 ， 成为 众 多 融人 世 界 市场 的 中国企 业 的一 门必 修课 。２ ０世 纪 ９ Ｏ年代 以来 广泛 使用 的 Ｖ Ｒ方 法 ，作为 一 种历 经 Ａ 实 践检 验 的风 险测 量工 具 ， 然 能为 管 理者 提 供一 必
ＡＲ模 型 与企 业 汇 险测 量 外 风
张 维 ， 张 帆
（ 东华理工大学 经济管理学院 ， 昌 ３ ０ １ ） 南 ３０ ３
文摘编 号 ：０ ５ ９ ３ （ ０ ０ ０ — １ １ Ｃ １０ — １ Ｘ ２ １ ）６ ０ ０ 一 Ａ
信度上的标准差个数 ， 比如 ： 正态分布 中，５ ９ ％的置 信度上有 １ ４ 个标准差； ．５ ６ 计算 Ｖ Ｒ的值 ，Ａ Ａ Ｖ Ｒ＝ 标 准差 比例 标 准差 投 资组合 价值 。
摘 要 ： 于进入 世 界 市 场 的企 业 而言 ， 对 汇率 的 波 动会 影 响其 最终 的收益 。对 企业 来说 ， 如何 清 楚地 了解 其所持 有 的外 汇 可能带 来的 损 失 ， 风 险管理 的 第一 步 。在本 是 文 中， 笔者 将运 用 Ｖ Ｒ方 法 ， 助企 业 选择 合 适 的外 汇 Ａ 帮 比例 ， 计 算 出企 业 可能 存在 的最 大损 失 ， 并 为企 业 的风 险 管理提 供 直观 的理论 依据 。 关键 词 ： Ａ Ｖ Ｒ方 法 ； 汇率 ； 险 管理 风 中图 分类 号 ：８０ ２ 文 献标 识码 ： Ｆ３ ． ９ Ａ 文章编 号 ：０ ５ ９ ３ ２ １ ）６ ０ ０ — ３ １０ — １ Ｘ（０ ０ ０ － １ １ ０
一
总结 上 面 的分 析 ， 们 可 以知 道 ， 论 是 直 接 我 无 使 用数 据 还是 对 数 据进 行 加工 ， 用 正 态分 布 曲线 使
收 稿 日期 ：２ １ — ４ ０ ０００— ２ 作 者简 介 ：张维（９ ２ ， ， １８ 一）女 南昌人 ， 师， 究方向 ： 讲 研 统计 学； 张帆 （９ ０ ， ， １ ８ 一）女 南昌人 ， 讲师 ， 究方向 ： 研 企业经济。
少 。就 是 说 ， 价格 的实 际值 小 于 中 间值 附近 的机 会 比正 态 分 布所 描 绘 的要 多 ， 于 中间值 附近 的机 会 处 比正 态 分 布 曲线 所描 绘 的机 会 要少 ， 际值 大 于 中 实 间值 附近 中 的机会 比正 态分 布所 描绘 的要 多 。即价 格 的剧 烈 变 化 使 曲线 与正 态 分 布 曲线 相 比发 生 了
对应 的情 形发 生 的 概率 更 大 ， 而其 它 情形 则 相 应减
值。它采用统计模型来测算资产组合中资产价值 的
变动率 大小 以及 风 险大小 。也 可 以用数 学定 义描 述
为 ： 一 定 的置 信 水 平 下 ， 一 证 券 组 合 或 金 融 资 在 某 产 在未来 某 一 时间 间隔 内的最 大可 能损失 值 。
值 ”衡 量 的是 在 一定 持 有期 内 ， 场正 常波 动条 件 ， 市 下 ， 一证 券组 合 或 金融 资 产可 能 发生 的最 大损 失 某
分布 曲线都可以很好的刻 画资产价格的分布情况 。 然 而 ，中心 极 限定 理 仅 能应 用 于一 般 的波 动 分布 ，
没 有 考 虑到 极端 事 件 的影 响 。经 验 数据 显 示 ， 有些 市 场 变量 的变化 （ 比如 汇率 的变 化 ）经 常表 现 出正 ， 的高 峰 度 ： 即与 正 态 分 布 相 比 ， 中心 部 位 和 尾 部所
较 大 的偏 离 。针 对 这 种情 况 ， 者 的进 一 步研 究 表 学
其 严格 的数学 定义 是 ： Ｒ是描 述 组合 收 益 的 设
随机变量 ， Ｒ 是其概率密度 函数 ， ｆ ） （ 置信水 平是 Ｃ ，
ｒＲ
那么收益小于 Ｒ 的概率为 ：ｒ ［＜Ｒ ＝Ｉ ｆ ） ＝ Ｐｏ Ｒ ３ （ ｄ ｃ ｂ － ＲＲ
份 满意 的答案 。
牝昀含义
观测值在均值 附近的可能性较大 ， 而远离均值的可 能性 较小 。它有一 个重 要特 点就 是其 观测 值 的趋 中
性 。简 而 言之 ： 观 测值 出现 在均 值处 的可 能性 最 其 大， 出现在 极端 值 的可能 性最 小 。很 多情况 下 ， 正态
Ｖ Ｒ（ａｕ ｔ ｉ ） Ａ ｖｌｅａ ｒ ｋ 的含 义 是 Байду номын сангаас 于风 险 中 的价 ｓ 处
Ｊ Ｏ ｌ Ｄ
就是 我们 所求 的 Ｖ Ｒ值 。 Ａ
二 、 Ａ 豹计 算 方法 二Ｖ
明 ，很 多 金 融 资 产 价 格 变 化 的对 数 都 服 从 正 态 分
布。
涉及 的资 产种 类越 多 时 ， ＡＲ计 算越 复 杂 。虽 Ｖ
然具体计算难 易有别 ， 但是其原理和基本步骤都是 样 的 ： 算 资 产 组 合 的标 准 差 ； 过 分 布 查 出 置 计 通
事 实上 ，从 前 面 的定 义 中我们 可 以看 到 ， Ａ Ｖ Ｒ 概 念 本 身 对 组 合 收 益 的 分 布 函 数并 没有 作 任 何 假 定， 只是 需 要 在 随机 变 量 的频率 分 布 图上 关 注左 边 尾部 的分 布 。而 实践 中 ， 多 Ｖ 许 ＡＲ模 型都使 用 方差 来 度 量 风 险 ， 正 态 分布 曲线 来 预 测在 某 一特 定 时 用 期 内机 构遭 受损 失 的风 险 。这是 因为 正态分 布符 合 人 们 对很 多 事 物波 动 分 布 的看 法 ， 而且 能 够简 单 明 了地 告 诉 我 们 观 测 值 出现 在 某 一 设 定 值 和 均值 问 的可能 性大 小 。既 切合 实 际又方便 大 家理解 。如果 说 一个 分 布是 正 态 的 ， 常意 义上 就 是指 该 分 布 的 通