var估值.docx

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VaR（ValueatRisk）一般被稱為“風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值”或“在險(xiǎn)價(jià)值”，指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)（或證券組合）在未來(lái)特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失。假定JP摩根責(zé)任公司在2004年置信水平為95%的日VaR值為960萬(wàn)美元，其含義指該責(zé)任公司可以以95%的把握保證，2004年某一特定時(shí)點(diǎn)上的金融資產(chǎn)在未來(lái)24小時(shí)內(nèi)，由于市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)帶來(lái)的損失不會(huì)超過(guò)960萬(wàn)美元?；蛘哒f(shuō)，只有5%的可能損失超過(guò)960萬(wàn)美元。與傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)度量手段不同，VaR完全是基于統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上的風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)，它的產(chǎn)生是JP摩根責(zé)任公司用來(lái)計(jì)算市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)物。但是，VaR的分析方法目前正在逐步被引入信用風(fēng)險(xiǎn)管控領(lǐng)域?；舅枷隫aR按字面的解釋就是“處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值”，即在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融工具或其組合在未來(lái)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)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（beneutraliged）或重估前可能發(fā)生的市場(chǎng)價(jià)值最大損失的估計(jì)值；而Jorion則把VaR定義為：“給定置信區(qū)間的一個(gè)持有期內(nèi)的最壞的預(yù)期損失”。基本模型根據(jù)Jorion(1996），VaR可定義為：VaR=E（ω）-ω*①式中E（ω）為資產(chǎn)組合的預(yù)期價(jià)值；ω為資產(chǎn)組合的期末價(jià)值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價(jià)值。又設(shè)ω=ω0(1+R）②式中ω0為持有期初資產(chǎn)組合價(jià)值，R為設(shè)定持有期內(nèi)（通常一年）資產(chǎn)組合的收益率。ω*=ω0(1+R*）③R*為資產(chǎn)組合在置信水平α下的最低收益率。根據(jù)數(shù)學(xué)期望值的基本性質(zhì)，將②和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*]∴VaR=ω0[E（R）-R*]④ 上式公式中④即為該資產(chǎn)組合的VaR值，根據(jù)公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產(chǎn)組合的VaR值。假設(shè)條件VaR模型通常假設(shè)如下：⒈市場(chǎng)有效性假設(shè)；⒉市場(chǎng)波動(dòng)是隨機(jī)的，不存在自相關(guān)。一般來(lái)說(shuō)，利用數(shù)學(xué)模型定量分析社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，都必須遵循其假設(shè)條件，特別是對(duì)于中國(guó)金融業(yè)來(lái)說(shuō)，由于市場(chǎng)尚需規(guī)范，政府干預(yù)行為較為嚴(yán)重，不能完全滿足強(qiáng)有效性和市場(chǎng)波動(dòng)的隨機(jī)性，在利用VaR模型時(shí)，只能近似地正態(tài)處理。VaR模型計(jì)算方法從前面①和④兩式可看出，計(jì)算VAR相當(dāng)于計(jì)算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數(shù)值。從目前來(lái)看，主要采用三種方法計(jì)算VaR值。⒈歷史模擬法（historicalsimulationmethod）⒉方差—協(xié)方差法⒊蒙特卡羅模擬法（MonteCarlosimulation）一．歷史模擬法“歷史模擬法”是借助于計(jì)算過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)收益的頻度分布，通過(guò)找到歷史上一段時(shí)間內(nèi)的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計(jì)算資產(chǎn)組合的VaR值?！皻v史模擬法”假定收益隨時(shí)間獨(dú)立同分布，以收益的歷史數(shù)據(jù)樣本的直方圖作為對(duì)收益真實(shí)分布的估計(jì)，分布形式完全由數(shù)據(jù)決定，不會(huì)丟失和扭曲信息，然后用歷史數(shù)據(jù)樣本直方圖的P—分位數(shù)據(jù)作為對(duì)收益分布的P—分位數(shù)—波動(dòng)的估計(jì)。一般地，在頻度分布圖中（圖1，見(jiàn)例1）橫軸衡量某機(jī)構(gòu)某日收入的大小，縱軸衡量一年內(nèi)出現(xiàn)相應(yīng)收入組的天數(shù)，以此反映該機(jī)構(gòu)過(guò)去一年內(nèi)資產(chǎn)組合收益的頻度分布。首先，計(jì)算平均每日收入E（ω）其次，確定ω*的大小，相當(dāng)于圖中左端每日收入為負(fù)數(shù)的區(qū)間內(nèi)，給定置信水平α，尋找和確定相應(yīng)最低的每日收益值。設(shè)置信水平為α，由于觀測(cè)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*二.方差—協(xié)方差法“方差—協(xié)方差”法同樣是運(yùn)用歷史資料，計(jì)算資產(chǎn)組合的VaR值。其基本思路為：首先，利用歷史數(shù)據(jù)計(jì)算資產(chǎn)組合的收益的方差和標(biāo)準(zhǔn)差和協(xié)方差；其次，假定資產(chǎn)組合收益是正態(tài)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(fēng)險(xiǎn)損失的聯(lián)系，推導(dǎo)VaR值。設(shè)某一資產(chǎn)組合在機(jī)構(gòu)時(shí)間內(nèi)的均值為μ，數(shù)準(zhǔn)差為σ，R*～μ（μ和σ），又設(shè)α為置信水平α下的臨界值，根據(jù)正態(tài)分布的性質(zhì)，在α概率水平下，可能發(fā)生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，即R*=μ-ασ?！逧（R）=μ根據(jù)VaR=ω0[E（R）-R*]有VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ假設(shè)持有期為△t，則均值和數(shù)準(zhǔn)差分別為μ△t和，這時(shí)上式則變?yōu)椋篤aR=ω0·α·因此，我們只要能計(jì)算出某種組合的數(shù)準(zhǔn)差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數(shù)準(zhǔn)差σ可通過(guò)如下公式來(lái)計(jì)算其中，n為資產(chǎn)組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場(chǎng)價(jià)值，σi第i種金融工具的數(shù)準(zhǔn)差，σij為金融工具i和j的相關(guān)系數(shù)。除了歷史模擬法和方差—數(shù)準(zhǔn)差法外，對(duì)于計(jì)算資產(chǎn)組合的VaR的方法還有更為復(fù)雜的“蒙特卡羅模擬法”。它是基于歷史數(shù)據(jù)和既定分布假定的參數(shù)特征，借助隨機(jī)產(chǎn)生的方法模擬出大量的資產(chǎn)組合收益的數(shù)值，再計(jì)算VaR值。根據(jù)古德哈特等人研究，計(jì)算VaR值三種方法的基本步驟及特征如下表。.風(fēng)險(xiǎn)估價(jià)技術(shù)比較 分類步驟HSMVaR—CovMonte—Carlo⒈確認(rèn)頭寸找到受市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響的各種金融工具的全部頭寸⒉確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)因素確認(rèn)影響資產(chǎn)組合中金融工具的各種風(fēng)險(xiǎn)因素⒊獲得持有期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)因素的收益分布計(jì)算過(guò)去年份里的歷史上的頻度分布計(jì)算過(guò)去年份里風(fēng)險(xiǎn)因素的標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)假定特定的參數(shù)分布或從歷史資料中按自助法隨機(jī)產(chǎn)生⒋將風(fēng)險(xiǎn)因素的收益與金融工具頭寸相聯(lián)系將頭寸的盯住市場(chǎng)價(jià)值（marktomarketvalue）表示為風(fēng)險(xiǎn)因素的函數(shù)按照風(fēng)險(xiǎn)因素分解頭寸（riskmapping）將頭寸的盯住市場(chǎng)價(jià)值（marktomarketvalue）表示為風(fēng)險(xiǎn)因素的函數(shù)⒌計(jì)算資產(chǎn)組合的可變性利用從步驟3和步驟4得到的結(jié)果模擬資產(chǎn)組合收益的頻度分布假定風(fēng)險(xiǎn)因素是呈正態(tài)分布，計(jì)算資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差利用從步驟3和步驟4得到的結(jié)果模擬資產(chǎn)組合收益的頻度分布⒍給定置信區(qū)間推導(dǎo)VAR排列資產(chǎn)組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失用2.33(1%）或1.65(5%）乘以資產(chǎn)組合標(biāo)準(zhǔn)差排列資產(chǎn)組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失模型應(yīng)用VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管控中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進(jìn)，不但應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和使用風(fēng)險(xiǎn)的定量研究，而且VaR模型正與線性規(guī)劃模型（LPM）和非線性規(guī)劃模型（ULPM）等規(guī)劃模型論，有機(jī)地結(jié)合起來(lái)，確定金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等的最佳定量分析法，以利于金融機(jī)構(gòu)對(duì)于潛在風(fēng)險(xiǎn)控制進(jìn)行最優(yōu)決策。對(duì)于VaR在國(guó)外的應(yīng)用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會(huì)相關(guān)要求有條件的銀行將VaR值結(jié)合銀行內(nèi)部模型，計(jì)算適應(yīng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)要求的資本數(shù)額；G20建議用VaR來(lái)衡量衍生工具的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，并且認(rèn)為是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量和控制的最佳方法；SEC也相關(guān)要求美國(guó)責(zé)任公司采用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動(dòng)信息的方法之一。這表明不但金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部越來(lái)越多地采用VaR作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)本身的金融風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，越來(lái)越多的督管機(jī)構(gòu)也用VaR方法作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)大小的方法。中國(guó)對(duì)VaR模型的引介始于近年，具有較多的研究成果，但VaR模型的應(yīng)用現(xiàn)在確處于起步階段，各金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)充分認(rèn)識(shí)到VaR的優(yōu)點(diǎn)，正在研究適合于自身經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)的VaR模型。本部分就VAR模型在金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管控中的應(yīng)用及其注意的問(wèn)題介紹如下： 例1，來(lái)自JP.Morgan的例子根據(jù)JP.Morgan1994年年報(bào)披露，該責(zé)任公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬(wàn)美元，這一結(jié)果可從反映JP.Morgan1994年日收益分布狀況圖中求出（如圖）。從圖中可看出，該責(zé)任公司日均收益為500萬(wàn)美元，即E（ω）=500萬(wàn)美元。如果給定α=95%，只需找一個(gè)ω*，使日收益率低于ω*的概率為5%，或者使日收益率低于ω*的ω出現(xiàn)的天數(shù)為254×5%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬(wàn)美元。根據(jù)VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500萬(wàn)美元值得注意的是，這只是過(guò)去一段時(shí)間的數(shù)值，依據(jù)過(guò)去推測(cè)未來(lái)的準(zhǔn)確性取決于決定歷史結(jié)果的各種因素和條件和形勢(shì)等，以及這些因素是否具有同質(zhì)性，否則，就要做出相應(yīng)的調(diào)查，或者對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。這在中國(guó)由于金融機(jī)構(gòu)非完全市場(chǎng)作用得到的數(shù)據(jù)更應(yīng)該引起重視。例2，來(lái)自長(zhǎng)城證券杜海濤的研究長(zhǎng)城證券責(zé)任公司杜海濤在《VaR模型在證券風(fēng)險(xiǎn)管控中的應(yīng)用》一文中，用VaR模型研究了市場(chǎng)指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)度量和單個(gè)證券的風(fēng)險(xiǎn)度量和證券投資基金凈值的VaR等，研究表明，VaR模型對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)管控有較好的效果。下面就作者關(guān)于市場(chǎng)指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)度量過(guò)程作一引用，旨在說(shuō)明VaR的計(jì)算過(guò)程（本文引用時(shí)有刪節(jié)）。第一步正態(tài)性檢驗(yàn)首先根據(jù)2000年1月4日至2000年6月2日期間共94個(gè)交易日的日收益率做分布直方圖，由于深滬兩市場(chǎng)具有高度相關(guān)性，此處僅以上證綜合指數(shù)為例計(jì)算。結(jié)果如圖1。從圖1可以看出上證綜合指數(shù)日收益率分布表現(xiàn)出較強(qiáng)的正態(tài)特征：眾數(shù)附近十分集中，尾部細(xì)小。分析表明，深市指數(shù)也有相同的特征。下面利用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)2000年4月3日至6月2日期間上述3種指數(shù)的日收益率的分布情況進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如下：W（深證綜指）=0.972445W（深證成指）=0.978764W（上證綜指）=0.970279W為正態(tài)假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，當(dāng)樣本容量為40時(shí)取α=0.05（表示我們犯錯(cuò)誤的概率僅為α=0.05），此時(shí)W0.05=0.94，只有當(dāng)W；μ+1.65σ）=0.05；則有P(X>；μ-1.65σ）=0.95。根據(jù)上面的計(jì)算結(jié)果可知在95%的置信度情況下：VaR值=T日的收盤價(jià)×1.65σ。取2000年4月3日至2000年6月2日的數(shù)據(jù)，然后根據(jù)上面的公式可以計(jì)算出深證綜指和深證成指和上證綜指3種指數(shù)在2000年6月2日的VaR值分別為：深證綜合指數(shù)VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04深證成份指數(shù)VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17上證綜合指數(shù)VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17其現(xiàn)實(shí)意義為：根據(jù)該模型可以有95%的把握判斷指數(shù)在下一交易日即6月5日的收盤價(jià)不會(huì)低于T日收盤價(jià)－當(dāng)日的VaR值；即深證綜合指數(shù)不會(huì)低于：591.34－13.04=578.30深證成份指數(shù)不會(huì)低于：4728.88－98.17=4630.71上證綜合指數(shù)不會(huì)低于：1916.25－39.17=1877.08。第三步可靠性檢驗(yàn) 現(xiàn)在來(lái)檢驗(yàn)該模型的可靠性。根據(jù)3種指數(shù)的VaR來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)交易日的指數(shù)變動(dòng)下限，并比較該下限和實(shí)際收盤價(jià)，看預(yù)測(cè)的結(jié)果與我們期望值之間的差別。圖2和圖3和圖4是3個(gè)指數(shù)于2000年4月3日至6月2日的實(shí)際走勢(shì)與利用VaR預(yù)期下限的擬合圖形?，F(xiàn)將樣本區(qū)間內(nèi)實(shí)際收盤指數(shù)低于預(yù)測(cè)下限的天數(shù)與95%置信度情況下的可能出現(xiàn)的期望天數(shù)作一統(tǒng)計(jì)對(duì)比，結(jié)果見(jiàn)表2。表2模型期望結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的比較深圳綜合深圳成分上證綜合實(shí)際情況333期望情況222通過(guò)上面的計(jì)算我們可以發(fā)現(xiàn)應(yīng)用VaR模型進(jìn)行指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)控制擬合結(jié)果較好。至于三種指數(shù)均有3個(gè)交易日超過(guò)預(yù)測(cè)下限，這主要是由于考察期間適逢臺(tái)灣政權(quán)更迭及美眾院審議表決予華PNTR的議案，市場(chǎng)波動(dòng)較大所致。例3，來(lái)自銀行家信托責(zé)任公司的例子由于金融機(jī)構(gòu)特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，下級(jí)機(jī)構(gòu)部門或科室或者交易員可能冒巨大風(fēng)險(xiǎn)追求利潤(rùn)，但金融機(jī)構(gòu)出于穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的需要，有必要對(duì)下級(jí)機(jī)構(gòu)部門或科室或者交易員可能的過(guò)渡投資機(jī)行為進(jìn)行限制，因而引入考慮風(fēng)險(xiǎn)因素的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)體系，美國(guó)銀行和信托責(zé)任公司將VaR模型用于業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估中，確立了業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指數(shù)——經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查的資本收益，即RAROC=，從公式可看出，即使收益再高，但由于VaR也高，則RAROC也不會(huì)很高，其業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)也不可能很高。因此，將金融機(jī)構(gòu)將VaR應(yīng)用于業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)中，可對(duì)過(guò)度投機(jī)行為進(jìn)行限制，使金融機(jī)構(gòu)能更好地選擇在最小風(fēng)險(xiǎn)下獲取較大收益的本次項(xiàng)目。同時(shí)，杜海濤也將VaR方法用于對(duì)中國(guó)5只基金管控人的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果如下表：中國(guó)5只基金管控人的RAROC比較表基金開(kāi)元基金普惠基金金泰基金安信基金裕陽(yáng)VaR值0.11780.09190.08800.12400.1185收益率0.41530.29820.35920.42060.3309RAROC2.84672.74953.51883.17072.7938日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差0.0456230.037480.0356230.0370330.036559數(shù)據(jù)來(lái)源：杜海濤《VaR模型在證券風(fēng)險(xiǎn)管控中的應(yīng)用》 從上表可以看出，在承擔(dān)同樣的風(fēng)險(xiǎn)的情況下基金金泰的收益率最高。按RAROC指標(biāo)來(lái)衡量上述5家證券投資基金的優(yōu)劣情況如下：金泰>；安信>；開(kāi)元>；裕陽(yáng)>；普惠。計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)在風(fēng)險(xiǎn)管控的各種方法中，在險(xiǎn)價(jià)值法（VAR方法）最為引人矚目。尤其是在過(guò)去的幾年里，許多銀行和監(jiān)管當(dāng)局開(kāi)始把這種方法當(dāng)作全行業(yè)衡量風(fēng)險(xiǎn)的一種標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看待。一在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的計(jì)算在險(xiǎn)價(jià)值法之所以具有吸引力，是因?yàn)樗雁y行的全部資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)概括為一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)字，并以美元計(jì)量機(jī)構(gòu)來(lái)表示風(fēng)險(xiǎn)管控的核心-潛在虧損。VaR實(shí)際上是要回答在概率給定的情況下，銀行的投資組合價(jià)值在下一階段最多可能損失多少。在正態(tài)分布情況下，根據(jù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí)可得出：VaR=w0uadt1/2其中，w0為初期投資額，m和d2分別為特定資產(chǎn)的日（或者周和年）回報(bào)率的均值和方差，d則代表資產(chǎn)回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)差，t為持有該項(xiàng)資產(chǎn)的期間。此公式的含義是：在特定資產(chǎn)回酬率R服從正態(tài)分布的情況下，一定投資額w0在置信度1-a的范圍內(nèi)，在持有時(shí)間t內(nèi)發(fā)生的最大損失。如相關(guān)要求置信度為95%或99%，即a=5%或1%，應(yīng)該查相對(duì)應(yīng)的10%和2%的正態(tài)分布表，相應(yīng)公式可變?yōu)椋篤aR=1.645w0dt1/2或者VaR=2.33w0dt1/2由此可見(jiàn)，為了計(jì)算VaR的數(shù)值，首先必須估算出資產(chǎn)回報(bào)率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，目前一般是通過(guò)對(duì)觀察值進(jìn)行加權(quán)來(lái)計(jì)算出來(lái)的。實(shí)例如下：假定有一3年期100萬(wàn)美元國(guó)債券，假定過(guò)去10年此類債券價(jià)格的平均波動(dòng)率為1.23%，如果此種國(guó)庫(kù)券半年后出售，價(jià)格波動(dòng)服從正態(tài)分布，并確定為95%的置信水平，則有：VaR=100×1.645×1.23%×0.51/2=1.44（萬(wàn)美元）這表明，依據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)資料，我們至少有95%的把握可以保證3年期國(guó)庫(kù)券價(jià)格在以后6個(gè)月出售，最大損失不超過(guò)1.44萬(wàn)美元。由于是單邊概率，我們還可得出結(jié)論：依據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)資料，至少有95%的把握可以保證3年期國(guó)庫(kù)券價(jià)格在以后6個(gè)月出售，最大盈利不會(huì)超過(guò)1.44萬(wàn)美元。二在險(xiǎn)價(jià)值法的特點(diǎn)⒈可以用來(lái)簡(jiǎn)單明了地表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，機(jī)構(gòu)是美元或其他貨幣，沒(méi)有任何技術(shù)色彩，沒(méi)有任何專業(yè)背景的投資者和管控者都可以通過(guò)VaR值對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)判； ⒉可以事前計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)，不像以往風(fēng)險(xiǎn)管控的方法都是在事后衡量風(fēng)險(xiǎn)大?。虎巢粌H能計(jì)算單個(gè)金融工具的風(fēng)險(xiǎn)，還能計(jì)算由多個(gè)金融工具組成的投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，這是傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)管控所不能做到的。三在險(xiǎn)價(jià)值法的應(yīng)用該方法主要應(yīng)用于：⒈用于風(fēng)險(xiǎn)控制。目前已有超過(guò)1000家的銀行和保險(xiǎn)責(zé)任公司和投資基金和養(yǎng)老金基金及非金融責(zé)任公司，采用VaR方法作為金融衍生工具風(fēng)險(xiǎn)管控的手段。利用VAR方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控制，可以使每個(gè)交易員或交易機(jī)構(gòu)都能確切地明了他們?cè)谶M(jìn)行有多大風(fēng)險(xiǎn)的金融交易，并可以為每個(gè)交易員或交易機(jī)構(gòu)設(shè)置VAR限額，以防止過(guò)度投機(jī)行為的出現(xiàn)。如果執(zhí)行嚴(yán)格的VaR管控，一些金融交易的重大虧損也許就完全可以避免。⒉用于業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，交易員可能不惜冒巨大的風(fēng)險(xiǎn)去追逐巨額利率。責(zé)任公司出于穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的需要，必須對(duì)交易員可能的過(guò)度投機(jī)行為進(jìn)行限制。所以，有必要引入考慮風(fēng)險(xiǎn)因素的業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)指標(biāo)。四在險(xiǎn)價(jià)值法的局限當(dāng)然VaR方法也有其局限性，VaR方法衡量的主要是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，如單純依靠VaR方法，就會(huì)忽視其他種類的風(fēng)險(xiǎn)如信用風(fēng)險(xiǎn)。另外，從技術(shù)角度講，VaR值表明的是一定置信度內(nèi)的最大損失，但并不能絕對(duì)排除高于VaR值的損失發(fā)生的可能性。例如假設(shè)一天的99%置信度下的VaR=1000萬(wàn)美元，仍會(huì)有1%的可能性會(huì)使損失超過(guò)1000萬(wàn)美元。這種情況一旦發(fā)生，給經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)帶來(lái)的后果就是災(zāi)難性的。所以在金融風(fēng)險(xiǎn)管控中，VaR方法并不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性和定量分析方法。亞洲金融危機(jī)還提醒風(fēng)險(xiǎn)管控者：在險(xiǎn)價(jià)值法并不能預(yù)測(cè)到投資組合的確切損失程度，也無(wú)法捕捉到市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與信用風(fēng)險(xiǎn)間的相互關(guān)系。分析結(jié)論隨著中國(guó)加入WTO，金融全球化挑戰(zhàn)中國(guó)的金融改革及創(chuàng)新，特別是金融理論的創(chuàng)新和控制風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)的創(chuàng)新，如何將金融風(fēng)險(xiǎn)控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，達(dá)到為社會(huì)分散經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的目的，是中國(guó)金融界必須面對(duì)的艱巨任務(wù)，如何用定量方法測(cè)度和控制金融風(fēng)險(xiǎn)，是金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局必須面對(duì)的問(wèn)題。從金融機(jī)構(gòu)本身來(lái)看，將風(fēng)險(xiǎn)定量分析方法，比如VaR模型應(yīng)用于日常的風(fēng)險(xiǎn)管控，將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)降到最低的程度，以期獲取最大的利潤(rùn)回報(bào)，是金融機(jī)構(gòu)的義不容辭的事情，也是其當(dāng)務(wù)之急。從監(jiān)管當(dāng)局來(lái)看，促使金融機(jī)構(gòu) 應(yīng)用先進(jìn)的控制風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風(fēng)險(xiǎn)，即對(duì)各種復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的計(jì)算和配置，將有利于中國(guó)的監(jiān)管水平有較大的提高。因此，中國(guó)的金融機(jī)構(gòu)和金融監(jiān)管當(dāng)局非常有必要將VaR模型等風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)引入中國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)管控將非常必要，且具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。