计算VaR值
在险价值计算方法
在险价值计算方法宝子们，今天咱们来唠唠在险价值（VaR）的计算方法。
这在险价值呢，就像是给我们的投资风险画了个小圈圈，告诉我们在一定的概率下，最多可能会损失多少钱。
一种常见的计算方法是历史模拟法。
这就像是翻旧账一样，哈哈。
我们把过去一段时间内资产组合的收益数据都找出来，然后按照从坏到好的顺序排列。
比如说，我们想知道在95%的置信水平下的VaR，那就找那个排在第5%位置的收益值。
这个值就是我们的VaR啦。
这种方法很直观呢，就像看老照片回忆过去一样，用过去的经验来预测未来的风险。
不过呢，它也有个小缺点，就是太依赖历史数据啦。
如果过去发生了一些特殊情况，以后不会再发生了，或者有新的情况出现，那这个计算结果可能就不太准喽。
还有方差 - 协方差法呢。
这个方法有点像找规律，它假设资产的收益率是服从正态分布的。
就像我们觉得世界上很多东西都有一定的规律一样。
它先算出资产组合的方差和协方差，然后根据正态分布的特性来确定VaR。
这种方法计算起来相对简单快捷，但是呀，现实中资产收益率可不一定就那么听话地服从正态分布呢，有时候会有一些“调皮”的情况，比如尖峰厚尾现象，那这个时候用方差 - 协方差法算出来的VaR可能就和实际情况有点差距啦。
另外一种是蒙特卡洛模拟法。
这个听起来就很高级，像在玩一场超级大的模拟游戏。
它通过随机生成大量的市场情景，然后计算在每个情景下资产组合的价值变化，最后再根据这些模拟结果来确定VaR。
这种方法可以考虑到各种复杂的情况，包括资产之间的非线性关系。
不过呢，它需要大量的计算，就像一个超级费脑子的游戏，要是电脑不给力，算起来可慢啦。
VaR的主要计算方法
摘自《证券投资分析》中国证券业协会编著到目前为止，VaR的计算方法有许多种，但从最基本的层次上可以归纳为两种：局部估值法(1oca1—va1uation Method)和完全估值法(Fu11—va1ua. tion Method)。
局部估值法是通过仅在资产组合的初始状态做一次估值，并利用局部求导来推断可能的资产变化而得出风险衡量值。
德尔塔一正态分布法就是典型的局部估值法。
完全估值法是通过对各种情景下投资组合的重新定价来衡量风险。
历史模拟法和蒙特卡罗模拟法是典型的完全估值法。
下面扼要介绍一下目前使用较多的这三种方法。
1.德尔塔一正态分布法。
假定组合回报服从正态分布，于是利用正态分布的良好特性——置信度与分位数的对应性计算的组合的VaR等于组合收益率①的标准差与相应置信度下分位数的乘积：很显然，正如以上所述，VaR取决于两个重要的参数：持有期和置信度。
针对不同的投资对象和风险管理者，这两个值的选择有所差异。
具体而言，选择一个适当的持有期主要考虑以下因素：头寸的波动性、交易发生的频率、市场数据的可获性、监管者的要求等。
通常情况下，银行等金融机构倾向于按日计算VaR；但对于一般投资者而言，可按周或月计算VaR。
国际清算银行规定的作为计算银行监管资本VaR持有期为10天。
置信度水平通常选择95%～99%之间。
95%的置信度意味着预期100天里只有5天所发生的损失会超过相应的VaR值；而99%的置信度意味着预期100天里只有1天所发生的损失会超过相应的VaR值。
正态分布法优点在于大大简化了计算量，但是由于其具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。
2.历史模拟法。
历史模拟法的核心在于根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，利用分位数给出一定置信度下的VaR估计。
“模拟”的核心是将当前的权数放到历史的资产收益率时间序列中：计算步骤为：(1)计算组合中第i只证券在时间t的收益率Ri。
蒙特卡洛模拟计算var值stata代码
蒙特卡洛模拟计算var值stata代码
蒙特卡洛模拟是一种通过随机模拟实验来计算概率分布的方法。
在金融领域中，常常用蒙特卡洛模拟来计算VaR值，即价值-at-风险值。
下面是使用stata软件进行蒙特卡洛模拟计算VaR值的代码：
1. 设置模拟次数和样本量
set obs 1000
local N = 100
这里设定了模拟次数为1000次，样本量为100。
2. 生成随机数
gen id = _n
gen x = rnormal(0,1)
按照id编号生成1000个随机数，存储在变量x中。
3. 计算每个样本的均值和标准差
bysort id: egen mean = mean(x)
bysort id: egen sd = sd(x)
使用bysort命令对id进行排序，对每个id编号对应的x变量计算均值和标准差，存储在mean和sd变量中。
4. 计算VaR值
sort sd
gen var = -1.645*sd[N]
将样本标准差按照升序排序，然后计算第N个标准差对应的VaR 值。
这里的VaR值取alpha=0.05的情况，因此取-1.645作为VaR值
的系数。
5. 输出结果
summarize var
最后使用summarize命令对VaR值进行汇总统计。
这就是使用stata软件进行蒙特卡洛模拟计算VaR值的代码。
通过模拟实验，我们可以得到VaR值的概率分布，从而更准确地评估投资风险。
var的计算方法
var的计算方法
VaR（Value at Risk）即风险价值，是指在一定的置信水平下，某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。
VaR的计算方法主要有以下几种：
1.历史模拟法：这种方法基于历史数据来估计资产组合未来价值的变动。
首先，确定可能影响资产组合价值的因子，然后利用这些因子在过去一段时间内的变动情况来推算资产组合在同一时期的价值变动。
最后，将这些价值变动按大小排序，确定在给定置信水平下的分位数，即VaR。
历史模拟法是一种直观且简单的方法，不需要假设或设定ΔΠ（资产组合价值的变化）的分布。
2.模型设定法：这种方法需要事先设定ΔΠ的分布，并基于历史数据来估计该分布的具体参数，进而得到分位数作为VaR的值。
模型设定法可以分为蒙特卡罗模拟法和参数正态法。
蒙特卡罗模拟法假设影响资产组合价值的风险因子服从联合正态分布，然后根据历史数据来估计这个联合正态分布的参数。
通过抽样和模拟计算，可以得到资产组合价值变化的样本值，进而得到ΔΠ的模拟概率分布。
3.参数法：这种方法不是从经验分布中求分位数，而是基于某种理论或假设来确定ΔΠ的分布。
例如，假设ΔΠ服从正态分布，那么VaR就可以通过投资组合的标准离差和置信水平来确定。
总的来说，选择哪种方法取决于具体的情况和需求，包括数据的可用性、模型的假设和准确性等因素。
在实际应用中，可能还需要结合多种方法来得到更准确和可靠的VaR估计值。
历史模拟法计算VAR
历史模拟计算VAR金融专硕江雨林 14202５10002４ＶaR 实质上是损失分布上分位数的概念。
因此 VaR 计算离不开三个要素:一是持有期限；二是置信水平;三是未来资产组合收益分布。
持有期限是风险所在的时间区间,也是取得观察数据的频率,即所观察数据是日收益率、周收益率,月收益率或是年收益率。
持有期限的选择通常受流动性、头寸调整和数据三个因素约束。
例如市场流动性影响持有期限的选取,如果资产头寸快速流动,可以选择较短的持有期限，如果资产头寸流动性较差,较长持有期限更加合适。
置信水平是指跟据某种概率测算结果的可信程度,它表示了承担风险的主体对风险的偏好程度。
如置信水平过低,损失超过VaＲ的极端事件发生的概率过高,这使得ＶaR 失去意义;置信水平过高，损失超过 VaR 的极端事件发生的概率可以得到降低,但统计样本中反映极端事件的数据过少,这使得对ＶaR 估计的准确性下降。
一般取９0% -99% 塞尔银行监管委员会选择的置信水平是９５％。
收益分布是 VaR 计算方法重要的前提条件。
如果认定收益分布服从一定的条件,则可以利用该条件分布的参数求得 VaR。
在计算ＶaR 时，往往对资产收益分布作一些假定。
金融经济学的实证研究表明,时间跨度相对短的前提下，实际收益分布越接近正态分布。
除此之外,ＶaR 计算通常需要选取一个计量单位,可以是美元、马克或金融业务所涉及的其它主要币种，ＶaＲ依赖于基础货币的选取。
VaＲ方法的核心在于论述金融时间序列的统计分布或概率密度函数。
通常我们以价格或指数的对数收益率序列为论述对象，之所以不直接刻画价格、指数序列是因为价格或指数的取值范围为[０,+∞], 这样在我们论述该金融时间序列的统计分布过程中就会受到一定的限制；另外对数收益率 R ｔ的取值范围位于整个实数域,且多期对数收益率是单期对数收益率的和。
考虑一个证券组合,假定Ｐ0 为证券组合的初始价值,R是持有期内的投资回报率,在期末证券组合的价值为：P＝Ｐ０(1+Ｒ)假定回报率R 的期望和波动性（通常用标准差来论述）分别为μ和σ。
VaR分析的三种计算方法
VaR度量的三种经典方法1.正态分布法正态分布法计算组合VaR有三种计算方法：A．假设债券组合的对数日收益率服从均值为u，标准差为的正态分布。
则由独立同分布随机变量和的特征知，持有期内组合的对数收益率服从均值为，方差为的正态分布。
通过计算债券组合的收益率分布，估计分布参数，直接计算债券组合的VaR。
若将债券组合看作单一债券，则此种方法也适用于单个债券的VaR计算。
具体步骤为：1、根据成分债券的价格矩阵和对应持仓量矩阵计算债券组合的价格序列，这里价格使用债券的盯市价格（以持仓量计算权重）；2、根据债券组合的价格序列计算对数日收益率；3、根据成分债券的当前价格和当前持仓量计算债券组合的当前价格（以持仓量计算权重）；4、由债券组合的对数收益率序列计算其标准差，作为收益率的波动率；5、计算置信度对应的标准正态分布的分位数；6、计算组合的在置信度下的最大损失金额VaR为：，也称为相对VaR，是指以组合的当前价格为基点考察持有期内组合的价指变化。
其中为持有期；在该置信度下，债券组合绝对VaR为：此值为负，是指以持有期内组合的预期收益率为基点考察持有期内组合的变化，其中u为债券组合的收益率均值。
B．假设债券组合中各成分债券的对数收益率服从多元正态分布，均值为向量U，协方差矩阵为V。
通过计算成分债券的收益率矩阵，估计向量U和协方差矩阵V，进而计算债券组合的VaR.1、计算成分债券的对数收益率矩阵R，每一列表示一种成分债券的收益率序列；2、由成分债券的当前持仓量计算权重向量W（分量和为1）；3、计算收益率矩阵的列均值向量U，计算列均值的加权和，得到债券组合的收益率均值u；计算收益率矩阵的列协方差，得到协方差矩阵V，则债券组合的方差为；4、计算组合在置信度下的最大损失金额为：，也就是相对VaR；债券组合在该置信度下的最差价格为：此值为负，也就是绝对VaR，其中u为组合收益率的均值。
C．根据成分债券的VaR计算组合VaR假设债券组合由n种债券组成，R为这些成分债券的收益率矩阵。
方差协方差法计算VaR值的实证分析
方差协方差法计算VaR值的实证分析作者：闫厉尚露来源：《速读·上旬》2014年第11期摘要：随着金融业的不断发展，信用风险管理愈发显得重要，运用何种方法去做科学的风险测度也逐渐成为热门领域。
VaR是使信用风险数量化的工具，其主旨是估计由于借款人因某种原因不能及使偿还债务而发生违约时给债权人或银行造成的损失。
VaR作为一种工具主要在风险控制、绩效评价以及金融监管三个方面发挥重要作用。
本文主要应用方差-协方差法计算VaR值进行实证分析。
关键词：信用风险；VaR；方差-协方差法一、方差-协方差法计算VaR值的基本思想方差-协方差法假定资产组合收益服从条件正态分布。
该方法利用组合的价值函数与市场因素间的近似关系、市场因素的统计分布（方差-协方差矩阵）计算资产组合的收益的方差、标准差、协方差；求出在一定置信水平下，反映分布偏离均值程度的临界值，建立与风险损失的联系，推导VaR值。
这种方法只需计算投资组合的波动率和方差-协方差矩阵，VaR值通过简单的矩阵乘法就可得到。
二、模型建立方差-协方差法（又称“参数法”、“分析法”等）它有两个重要假设：假设1：线性性假定。
即在持有期内，贷款价值的变化与其风险因子成线性关系，此处的风险因子选为借款公司的资产收益率。
事实上，除期权类非线性的金融工具，大多数证券价值的变化都是风险因子变化的线性函数。
假设2：正态分布假设。
即假设风险因子服从正态分布。
基于前面所说的两点基本假设，借款企业的收益率服从正态分布，即[X～N（μ，σ2）]，其中[μ]为预期收益率，[σ]为收益率的标准差，设[V]为贷款目前的价值，[E（V）]为贷款的预期价值，[V*]为与既定置信水平[α]下最大可能相对应的贷款价值。
于是信用风险的VaR值为[VaR=E（V）-V*=ασV]三、方差-协方差法计算VaR值的实证分析假设借款企业的收益率服从正态分布，即[X～N（μ，σ2）]，其中[μ]为预期收益率，[σ]为收益率的标准差，设[V]为贷款目前的价值，[E（V）]为贷款的预期价值，[V*]为与既定置信水平[α]下最大可能相对应的贷款价值。
VaR的主要计算方法
摘自《证券投资分析》中国证券业协会编著到目前为止，VaR的计算方法有许多种，但从最基本的层次上可以归纳为两种：局部估值法(local —valuation Method)和完全估值法(Full —valua. tion Method)。
局部估值法是通过仅在资产组合的初始状态做一次估值，并利用局部求导来推断可能的资产变化而得出风险衡量值。
德尔塔一正态分布法就是典型的局部估值法。
完全估值法是通过对各种情景下投资组合的重新定价来衡量风险。
历史模拟法和蒙特卡罗模拟法是典型的完全估值法。
下面扼要介绍一下目前使用较多的这三种方法。
1. 德尔塔一正态分布法。
假定组合回报服从正态分布，于是利用正态分布的良好特性一一置信度与分位数的对应性计算的组合的V aR等于组合收益率①的标准差与相应置信度下分位数的乘积：式中:K标旌正态分布下!信度a对应的分位数(如，对应二95%的置信水平t Z Q =L65；对应于99%的置信水平* 2=2. 33)；a——组合收益率的标准差;At ----- 持有期心很显然，正如以上所述，VaR取决于两个重要的参数：持有期和置信度。
针对不同的投资对象和风险管理者，这两个值的选择有所差异。
具体而言，选择一个适当的持有期主要考虑以下因素：头寸的波动性、交易发生的频率、市场数据的可获性、监管者的要求等。
通常情况下，银行等金融机构倾向于按日计算VaR 但对于一般投资者而言，可按周或月计算VaR国际清算银行规定的作为计算银行监管资本VaR持有期为10天。
置信度水平通常选择95%-99沱间。
95%的置信度意味着预期100天里只有5天所发生的损失会超过相应的VaR值；而99%勺置信度意味着预期100天里只有1天所发生的损失会超过相应的VaR值。
正态分布法优点在于大大简化了计算量，但是由于其具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。
2. 历史模拟法。
历史模拟法的核心在于根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，利用分位数给出一定置信度下的VaR估计。
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计算VaR值的基本方法
①方差-协方差法，又称德尔塔正态法。
方差-协方差法的优点是原理简单，计算快捷。
确定表现在三个方面：一是不能预测突发事件的风险，原因是方差-协方差法是基于历史数据来估计未来，其成立的假设条件是未来和过去存在着分布的一致性，而突发事件打破了这种分布的一致性，其风险无法从历史序列模型中得到揭示。
二是方差-协方差法的正态假设条件受到质疑，由于“肥尾”现象广泛存在，许多金融资产的收益率分布并不符合正态分布，这样，基于正态近似的模型往往会低估实际的风险值。
三是方差-协方差法只反映了风险因子对整个组合的一阶线性影响，无法充分度量非线性金融工具(如期权)的风险。
②历史模拟法
历史模拟法是运用当前资产组合中各证券的权重和各证券的历史数据重新构造资产组合的历史序列，从而得到重新构造资产组合收益率的时间序列。
历史模拟法克服了方差-协方差法的一些缺陷，如考虑了“肥尾”现象，能度量非线性金融工具的风险等，而且历史模拟法是通过历史数据构造收益率分布，不依赖特定的定价模型，这样，也不存在模型风险。
但历史模拟法仍存在不少缺陷：首先，风险包含着时间的变化，单纯依靠历史数据进行风险度量，将低估突发性的收益率波动;其次，风险度量的结果受制于历史周期的长度;再次，历史模拟法以大量的历史数据为基础，对数据的依赖性强;最后，历史模拟法在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时，工作量十分繁重。
③蒙特卡洛模型
蒙特卡洛法分两步进行：第一步，设定金融变量的随即过程及过程参数;第二步针对未来利率所有可能的路径情景，模拟资产组合中各证券的价格走势，从而编制出资产组合的收益率分布来度量VaR。
蒙特卡洛模拟法的优点包括：它是一种全值估计方法，可以处理非线性、大幅波动及“肥尾”问题;产生大量路径模拟情景，比历史模拟方法更精确和可靠;可以通过设置消减因子，使得模拟结果对近期市场的变化更快地做出反映。
其缺点包括：对于基础风险因素仍然有一定的假设，存在一定的模型风险;计算量很大，且准确性的提高速度较慢，如果一个因素的准确性要提高10倍，就必须将模拟数增加100倍以上;如果产生的数据序列是伪随机数，可能导致错误结果。
1、局部估值法（Local-valuation Method）是通过仅在资产组合的初始状态做一次估值，并利用局部求导来推断可能的资产变化而得出风险衡量值。
德尔塔—正态分布法就是典型的局部估值法。
德尔塔—正态分布法假定组合回报服从正态分布，则：
VaR = W0·Zα·σ·SQRT(Δt)
式中，W0 —为初始投资额；
Zα—标准正态分布下置信度α对应的分位数；
σ—组合收益率的标准差；
Δt —持有期。
VaR 取决于两个重要的参数：持有期和置信度。
正态分布法的优点在于大大简化了计算量，但是由于其具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。
2、完全估值法（Full-valuation Method）是通过对各种情景下投资组合的重新定价来衡量风险。
（1）历史模拟法。
核心在于根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，利用分位数给出一定置信度下的 VaR 估计。
历史模拟法无需进行分布假设，可以有效地处理非对称和厚尾问题，较好地处理非线性、市场大幅波动等情况，可以捕捉各种风险。
其缺点是：假定市场因子的未来变化与历史完全一样，这与实际不符；需要大量的历史数据；计算量非常大，对计算能力要求比较高。
（2）蒙特卡罗模拟法。
其基本思路是假设资产价格的变动依附在服从某种随机过程的形态，利用电脑模拟，在目标时间范围内产生随机价格的途径，并依次构建资产报酬分布，在此基础上求出VaR。
优点：可涵盖非线性资产头寸的价格风险、波动性风险；可处理时间变异的变量、厚尾、不对称等非正态分布和极端状况等特殊情景。
缺点：需要繁杂的电脑技术和大量的复杂抽样，既昂贵且废时；对于代表价格变动的随机模型，若选择不当，会导致模型风险的产生；模拟所需的样本数要足够大，才能使估计出的分布得以与真实的分布接近。