1. 如何计算VAR
VaR 是给定置信水平下，某一金融资产或证券投资组合在未来特定的时间内的最大损失额。也就是说，如果你确定你的投资组合服从某种分布，比如说最简单的正态分布，那么vaule at risk就是在正态分布5%（或95%，因为正态是对称的）的置信水平之下的那个X值。所以你首先要做的事情是确定分布（因为不一定是正态，就算是正态也因为不同的均值等等有所不用）。
你说的每天每周每月只是数据时间间隔不同，不影响整体思路。。。一般来见，三套数据做出来的分布会很相似。。日度的拟合效果在理论上会是最好的。。
2. 股指期货var度量方法有
VaR的计算方法通常有三大类：分析法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法，这3种方法从不同角度来分析资产的风险价值。后面的案例中将对股指期货交易中保证金的最大损失值进行计算，即对保证金的VaR值进行估计。
1、VaR分析法的使用，首先通过假定或者实证来确定资产价格服从的分布类型，分布类型的确定和选择是进行VaR方法理论分析和实证研究的关键。如果资产或资产组合的收益率服从正态分布，则该资产或资产组合VaR的计算可以简化，在正态分布条件下，可以根据置信水平α确定相应的分位数，记为Zα，将资产或资产组合的收益率分布的标准差σ与该分位数Zα相乘，记为VaR值。
2、历史模拟法要求投资者收集并利用所持有资产或资产组合在过去一段时期内收益率分布的历史数据，其核心是根据影响资产或资产组合的市场因子的历史样本变化来模拟证券组合的未来损益分布，并利用分位数给出在一定置信水平下的VaR估计。历史模拟法的基础是假定资产收益率历史的变化会重演，从而根据历史数据来确定在持有资产或资产组合期内损失的最大值。映射：分析确定影响资产或资产组合的市场因子，收集每个市场因子适当时期的历史数据，并用市场因子表示出资产或资产组合中各个金融资产的盯市价值。估计每个市场因子价值波动和未来价格，根据市场因子过去n个日期价格的时间序列，计算每个市场因子在n个时期内价格水平的实际变化，再假定未来的价格波动与过去一致，由市场因子的当前价格水平，可以直接估计出每个市场因子未来一个时期的n种可能的价格水平。估计组合的未来收益，利用资产价格公式，根据所有市场因子价格未来n种可能值，估计资产或资产组合未来的n种可能价格，并与资产或资产组合的当前价值或期望价值相比较，得到资产或资产组合未来的n个可能损益的分布。确定VaR值，将损益分布按递增次序排列，按给定的置信度某一分位数，求出资产或资产组合相应的
3、蒙特卡罗法又称随机抽样方法或统计实验方法，其主要思想是：当所要求解的问题是某种事件出现的频率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过试验的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。估计资产或资产组合收益率的平均数和标准差，并就标准正态分布进行函数抽样，抽样次数为n，得到n个标准正态随机变量Zi。将所得到的n个标准正态随机变量Zi数值代入Xi*=μ+Ziσ，得到正态分布条件下的收益率数值。将上述模拟结果按从小到大的顺序进行排列，取某一分位数，确定可得到在蒙特卡罗模拟下的VaR估计值。
3. 证券投资分析教材解读：风险管理VaR方法
一、VaR方法的历史演变
通常，人们将风险定义为未来净收益的不确定性。
名义值法，即如果起初投资的成本为W，便认为投资风险为W，其可能会全部损失。
敏感性方法，是测量市场因子每一个单位的不利变化可能引起投资组合的损失。
波动性方法，是收益标准差作为风险度量。
粗略来说，VaR就是使用合理的金融理论和数理统计理论，定量地对给定的资产所面临的市场风险给出全面的度量。VaR模型来自于两种金融理论的融合：一是资产定价和资产敏感性分析方法;二是对风险因素的统计分析。
VaR是描述市场在正常情况下可能出现的最大损失，但市场有时会出现令人意想不到的突发事件，这些事件会导致投资资产出现巨大损失，而这种损失是VaR很难测量到的。因此，人们提出压力测试或情景分析方法，以测试极端市场情景下投资资产的最大潜在损失。
二、VaR计算的基本原理及计算方法
(一)VaR计算的基本原理
VaR的字面解释是指“处于风险中的价值(Value atRisk)”，一般被称为“风险价值”或“在险价值”，其含义是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
确切地说，VaR描述了“在某一特定的时期内，在给定的置信度下，某一金融资产或其组合可能遭受的最大潜在损失值”或者说“在一个给定时期内，某一金融资产或其组合价值的下跌以一定的概率不会超过的水平是多少。”
定义中包含了两个基本因素：“未来一定时期”和“给定的置信度”。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，后者是概率条件。例如：“时间为1天，置信水平为95%，所持股票组合的VaR=10000元。”其涵义就是：“明天该股票组合可有95%的把握保证，其最大损失不会超过10000元。”或者是“明天该股票组合最大损失超过10000元只有5%的可能。”
VaR方法的最大优点就是提供了一个统一的方法来测量风险，把风险管理中所涉及的主要方面——投资组合价值的潜在损失用货币单位来表达，简单直观地描述了投资者在未来某一给定时期内所面临的市场风险。使得不同类型资产的风险之间具有可比性，逐渐成为联系整个企业或机构的各个层次的风险分析、度量方法。另外，VaR方法可以用于多种不同的金融产品，并能对不同的金融产品和不同的资产类型的风险进行度量和累积，因而它能够用来对整个企业和跨行业的各种风险进行全面的量化。
(二)VaR的主要计算方法
从最基本的层次上可以归纳为两种：局部估值法和完全估值法。
德尔塔一正态分布法就是典型的局部估值法;历史模拟法和蒙特卡罗模拟法是典型的完全估值法。
1.德尔塔一正态分布法
优点：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
历史模拟法的概念直观、计算简单，无需进行分布假设，可以有效地处理非对称和厚尾等问题，而且历史模拟法可以较好地处理非线性、市场大幅波动等情况，可以捕捉各种风险。历史模拟法的缺点也是显而易见的`。它假定市场因子的未来变化与历史完全一样，这与实际金融市场的变化是不一致的。其次，历史模拟法需要大量的历史数据。第三，历史模拟法的计算量非常大，对计算能力要求比较高。
3.蒙特卡罗模拟法
蒙特卡罗模拟法不同之处在于市场价格的变化不是来自历史观察值，而是通过随机数模拟得到。
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。
蒙特卡罗模拟法的主要优、缺点：
(1)优点：可涵盖非线性资产头寸的价格风险、波动性风险，甚至可以计算信用风险;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。
(2)缺点：需要繁杂的电脑技术和大量的复杂抽样，既昂贵且费时;对于代表价格变动的随机模型，若是选择不当，会导致模型风险的产生;模拟所需的样本数必须要足够大，才能使估计出的分布得以与真实的分布接近。
三、VaR的应用
VaR的全面性、简明性、实用性决定了其在金融风险管理中有着广泛的应用基础，主要表现在风险管理与控制、资产配置与投资决策、业绩评价和风险监管等方面。
(一)风险管理与控制
1.风险管理与控制的核心之一是风险的计量、风险限额的确定与分配、风险监控。传统的风险限额管理主要是头寸规模控制。其缺陷：不能在各业务部门之间进行比较;没有包含杠杆效应;没有考虑不同业务部门之问的分散化效应。
2.鉴于传统风险管理存在的缺陷，现代风险管理强调采用以VaR为核心，辅之敏感性和压力测试等形成不同类型的风险限额组合。
(二)基于VaR的资产配置与投资决策
VaR与方差直接相关，其作为风险限额指标实质上对方差附加了一种限制。
(三)基于VaR的业绩评估
通常采用的业绩评价指标为“经风险调整后的资本收益”。
(四)风险监管
四、使用VaR需注意的问题
在使用过程中应当关注到以下几个方面的问题：
1.VaR没有给出最坏情景下的损失。VaR只是度量了市场处于正常变动下的市场风险，而对于金融市场的极端价格变动，如市场突然的“崩盘”等，VaR是无法处理的。理论上说，这些根源的缺陷不在于VaR本身，而在于其依赖的统计方法。
2.VaR的度量结果存在误差。
3.头寸变化造成风险失真。VaR假设头寸固定不变，因此在对一天至数天的期限做出调整时，要用到时间数据的平方根。但是，这一调整忽略了交易头寸在期间内随市场变化的可能性，导致实际风险与计量风险出现较大差异。
4. 金融风险管理中VAR的计算。
正在复习期末考试，看到了var
第一问:
var＝σ(波动率)×α(99%置信水平为1.65，95%的置信水平为2.33)×w(总资产)
这个波动率可采用正态分布法,历史模拟法,蒙特卡罗模拟法之一。
我不知道你有数据不，他说的任选股票，你去网络一下，应该有人发布了这类问题σ的值。
2.3问我没看，不属于我的考试范围，我没太多时间，不好意思。
我学的是金融风险管理，只不过我没用书，学的老师的课件，你可以去网络下
5. VAR模型优缺点和主要作用有哪些
一、VaR模型的优点如下：
1、 VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。
风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR 改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量, 使不同术语(例如基点现值、现有头寸等) 有统一比较标准, 使不同行业的人在探讨其市场风险时有共同的语言。
另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。
2、可以事前计算, 降低市场风险。
不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险, 还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素,选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。
3、确定必要资本及提供监管依据。
VaR为确定抵御市场风险的必要资本量确定了科学的依据, 使金融机构资本安排建立在精确的风险价值基础上, 也为金融监管机构监控银行的资本充足率提供了科学、统一、公平的标准。VaR 适用于综合衡量包括利率风险、汇率风险、股票风险以及商品价格风险和衍生金融工具风险在内的各种市场风险。因此, 这使得金融机构可以用一个具体的指标数值(VaR) 就可以概括地反映整个金融机构或投资组合的风险状况, 大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流, 也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况, 因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时, 监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。
二、VaR的应用主要体现在：
1、，用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。
2、用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。
3、估算风险性资本（Risk－based capital）。以VaR来估算投资者面临市场风险时所需的适量资本，风险资本的要求是BIS对于金融监管的基本要求。下图说明适足的风险性资本与 VaR值之间的关系，其中VaR值被视为投资者所面临的最大可接受（可承担）的损失金额，若发生时须以自有资本来支付，防止公司发生无法支付的情况。
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6. VaR在风险管理中的应用，如何做个实证分析
杆、相关性和当前头寸的组合风险的整体观点，被称为是一种具有前瞻性的风险衡量方法，已发展成为现代金融风险管理的国际标准和理论基础。基于VaR的商业银行风险管理研究文献，目前，主要体现在商业银行监管、商业银行资本管理和商业银行信用风险与操作风险管理三个方面，旨在尽可能地寻求利用市场工具和市场激励的方法，通过银行的政策、行为和技术提高银行的风险管理水平。
VaR；银行风险管理；文献述评
VaR的真正发展得益于世界各着名金融机构对市场风险管理的重视。许多着名金融机构，如JP．Morgan，Bankers Trust，Chemical Bank，Chase Man-hattan等，都投入了大量经费开发新的市场风险管理工具，旨在准确辨识和测量市场风险的基础上，开发出一种既能处理非线性的期权，又可提供总体风险的市场风险测量方法，VaR就是基于这一背景开发出来的。它在20世纪80年代首次被一些金融公司用于测量交易性证券的市场风险，获得了广泛应用。根据Jorion(2001)的概念：VaR(Value atRisk，常译为在险价值或风险价值)是指在正常的市场环境下，在一定的置信水平和持有期内，衡量某个特定的头寸或组合所面临的最大可能损失。与传统的风险衡量方法相比，VaR提供了一种考虑杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整体观点，被称为是一种具有前瞻性的风险衡量方法。风险的数量化量度发展从灵敏度到波动性，再到下侧量度，经历了从简单逐步走向准确的过程。VaR属于下侧量度，已经证明风险的下侧量度是对灵敏度与具有不确定性不利结局的波动性的整合。VaR作为一个很好的风险管理工具正式在2004年的新巴塞尔协议中获得应用推广，已成为现代金融风险管理的国际标准和理论基础。
一、VaR与商业银行监管研究
新巴塞尔协议所提倡的内部模型法(VaR模型法)反映了监管当局提倡在尽可能的地方寻求利用市场工具和市场激励的方法，通过银行的政策、行为和技术提高银行的监管水平。几次世界性的金融危机以来，关于银行风险行为的问题一直是一个焦点。如何通过不同的监管资本要求影响银行的风险承担行为，帮助银行获得更精确的风险测量和合适的风险激励，一直是监管当局和银行业共同努力的方向。巴塞尔协议集中反映了金融监管的各种理论与实践成果。除此之外，关于银行风险行为的监管文献也很多，主要分为三大类。
第一类是集中反映在巴塞尔系列文件中的相关研究成果。1988年，Basel资本协议对风险调整的银行资产强加了统一资本要求，总的风险量等于各风险资产乘以相应的风险权重，这时的风险权重主要旨在反映具体资产的信贷风险。在资本要求的计量方面，1988年的资本协议遗漏了许多重要的问题。短期的账户余额和政府持有的证券没有包括投资组合的识别问题，表外项目中轧差协议的敞口计算问题未曾涉及等。由于该协议只考虑了信用风险的资本要求，而没有考虑市场风险的资本要求，随着市场交易风险在银行投资组合中的相对重要性增加，迫使监管者重新考虑1988年的巴塞尔协议的资本要求体系。因此，巴塞尔委员会于1996年1月公布了一个旨在包括市场风险资本要求的协议修正案，以修改1988年的资本协议。1998年1月1日正式实施了建议的最终版本(下面统称为“1996年修正案”)。该修正案包括了覆盖由于市场价格变动引起市场风险的最小补充资本储备要求(BIS，1996a)。同时，提供了两种计量方法供银行选择：一是在满足监管和审计要求的前提下，采用以VaR为基础的内部模型法(IMA)；二是采用巴塞尔委员会建议的标准法(Building Block Method)。具体思路是：先分别计算每个风险模块的资本要求，然后通过简单加总来计算整体的资本要求。IMA确定了基于银行内部风险测度的结果计算银行资本要求的方法。为了确保IMA计算出来的资本要求是充足的，巴塞尔委员会制订了内部模型建立的标准。如风险价值必须每日计算；至少用12个月的数据计算持有期为10天的损失分布，并且计算出充足的资本要求以覆盖99％的损失事件。在一个确定的时间范围内，最小的资本要求等于包括整个巿场风险和信用风险(或特殊风险)的总的资本要求，这里市场风险要求等于在最近60个交易日内平均每两周的VaR报告的一个倍数(≥3)，信用风险资本要求等于风险调整资产的8％。随着信息技术的快速发展，银行的经营规模和业务范围急剧扩大，银行的营运风险呈上升趋势，由于内部控制失效而造成严重损失乃至机构倒闭的事件频繁发生一在1999年6月披露的新资本协议的建议改革案中，巴塞尔委员会将操作风险列为继市场风险、信用风险之后的第三大风险，并建议用总收入作为银行计量操作性风险的基础指标，总收入乘上一个比例指标α(≤12％，BIS，2001)，所得即为操作性风险的资本要求。为了检查IMA的精度和顺利实施，巴塞尔委员会建议开展后验测试(Backtesting)，将内部模型的风险测量结果和真实的交易结果进行比较。为了提高模型的精度，主张银行去发展利用每天损失的分布进行后验测试的能力。Kupiec(1995)认为由于银行资产波动性的不可观测，对于监管者的主要问题是无法排除错误的VaR报告和投资组合同报的非正态分布(如肥尾等)，主张后验测试必须要求有许多观测变量(≥250个交易日)。巴塞尔委员会建议对于不能满足后验测试精度标准的银行将遭到附加的资本要求，后验测试和一些惩罚措施本质上是为了提高银行增强模型精度所采取的激励措施。Basak & Shapiro(2001)发现在VaR约束下，资产管理者只能部分地确保它们投资组合的损失，尤其在坏的资产状态下根本无法保障。在它们的模型中，VaR约束必须满足一定的期限T，允许银行管理者可以持续地重新调整它们的投资组合。为了得到瞬时的投资组合风险，监管当局对交易活跃资产的VaR后验测试期设置为一天(Bsael银行监管委员会，1996b)。但以上文献没有考虑银行监管机制对银行风险策略选择的互动影响。
第二类是银行在连续时间框架内银行监管的问题。Merton(1977，1978)应用Black Scholes(1973)的期权定价模型获得了固定期限存款的保险费价格，提出了监管者随机审查的方法，并且实现了在银行资产连续波动的假设下，合理存款保险价格的确定。Pennachi(1987)根据金融杠杆率定义风险，考察了银行风险承担的激励，提出了防止银行破产以避免存款人遭受损失的监管重要性。Keeley(1990)、Thomson(1990)、
Kaufman(1996)从不同层面对市场纪律改善银行监管效率进行了分析和实证研究，一致的结论是：充分应用市场方法能够准确及时地反映银行机构的条件和环境，从而可以显着增强投资者和存款人对银行的监督，有效约束存款机构向政府转嫁风险的激励，改善金融监管的水平和效率。Rochet(1992)证明了有限的银行负债产生一个激励，它使风险厌恶的银行(银行投资组合管理者尽力实现预期效用最大化)追求一个高风险的投资策略，建议最小化资本要求以克服这种风险承担行为。Fries etal(1997)在平衡社会破产费用和未来审查费用之间分析了最优的银行破产边界，发现了银行管理者承担风险的激励原因，通过对股东价值函数的线性化，获得了消除银行风险承担激励的奖励政策和权益支持计划，这里风险被定义为潜在状态变量的波动性而非杠杆率。Bhattacharya etal(2002)提出了消除银行风险承担激励的最优破产边界及其在这一边界内银行所需的资本量。该文献的模型假设潜在状态变量的波动性是连续的，银行风险承担的激励的存在只是通过股东价值函数的凸性(如有清偿力的银行价值函数是凸性的，因为大多数银行的资产价值满足最小资本要求)来减少，很少涉及银行风险转换的过程。
第三类是关于金融部门在一个连续时间内的风险转换。Ericsson(1997)&Leland(1998)提出了银行股东从一种风险水平向另一种风险水平转换的模型旨在通过资产替换的费用支出，对企业股票定价，并且获得最佳的资本结构。然而，这里较少虑及存款保险的因素。由于存款保险机制，使得银行负债能被无风险利率支持。因此，存款保险者和银行股东之间存在一个利益冲突。为减少存款保险制度的费用支出，银行必须满足通过审查机制强加的监管约束。
二、VaR与商业银行资本管理研究
资本和风险资产在银行内部更加合理准确地配置已成为现代商业银行风险管理的一个核心内容关于VaR与银行资本管理研究的文献主要分为三类。
第一类文献是基于静态视角的银行资本优化管理研究。在静态均方差的分析框架下，Kahane(1997)、Roehn、Santometro(1980)提出了一个非常严格的资本要求以引导银行用更低的风险资产取代更高的风险资产，但因此可能会增加投资组合的交易风险和违约风险。Kim & Santomero(1988)建立了在风险权重资产的基础上确定资本要求，除非风险权重对资产的β是按比例的，否则资本要求将导致银行承担更多的风险。Fudong & Keeley(1990)认为，在存款保险和有限负债的条件下，均方差框架分析资本要求的效果是不合时宜的，因为有限的负债导致有限的资产回报分布，特别是考虑到金融机构的价值最大化，并且表现出更严格的杠杆限制明显减少了最佳的风险承担。这个主要原因是金融机构在资本要求范围内资产组合选择最大的风险承担旨在存款保险价值的最大化。Gennotte&Pyle(1991)拓展了他们的分析结果，认为可以允许非零现值的投资组合，并表明在更严格的资本要求条件下会导致金融机构增加资产风险。对于静态集合，Chan、Greeballm & Thakor(1992)，Giammarino、Lewis&Sappington(1993)在提供存款保险的情况下研究了一个如何引导金融机构向监管部门如实反映其真实风险的机制设计。Hovakimian&Kane(1994)将Merton的单期存款保险期权模型扩展为无限展期的股东收益模型，并据此对美国1985年到1994年的商业银行风险转嫁和资本监管有效性进行了实证分析，证明商业银行的资本监管并未有效地阻止银行业的风险转嫁问题，而且由于转嫁风险给银行带来大量的政府补贴，产生了风险转嫁的激励。Patri－cia Jackson，David J．Maude&William Perraudin(1998)基于VaR在银行资本管理中的应用展开了实证研究。Hellmann等人(2000)建立了资本监管的比较静态博弈模型，证明在金融自由化和充分竞争的市场环境下，如果不对存款利率实行必要的限制，银行选择投机资产的行为将不可避免，资本充足性监管将无法实现pareto效率。Flannery(1998)和Maclachlan(2001)认为，资本充足性监管为核心的监管模式存在较大缺陷，要提高资本监管的有效性，还必须配合相应的监管制度安排和市场约束机制。芬兰银行研究局(2001)结合新巴塞尔协议，分析了基于VaR方法的银行资本缓释。Philippe Jorion(2002)研究了如何利用VaR值分析银行的投资组合风险。Jerrmy Berkowitz&Jarmes O'Brien(2003)研究了如何提高VaR模型在商业银行应用中的精度。以上关于静态条件下银行最优资本要求的研究存在两大不足，一是没有考虑银行的交易费用；二是没有考虑银行经营策略和风险偏好对银行资本管理的影响。
第二类文献是关于动态条件下银行资本优化模型的研究。Blum(1999)在动态均方差的分析框架下，用一个两期模型证明在动态投资组合中，更加严格的资本要求会导致投资组合风险的增加。Ju andPearson(1999)验证了当罚金与例外联系时，1996年修正案能够激励金融机构揭示它们真实的VaR风险。Sentanon & Vorst(2001)、Basak&Shapiro(2001)认为，交易者的投资选择要受到交易组合VaR的外在限制，但没有考虑到金融机构的资本要求约束。Cuo、He and Issaenko(2001)认为，交易组合的价值函数是有限变化的，认为监管者能够完全而连续地观察到金融机构的VaR，并且在任何时点上的最小资本要求简单地等同于同时期VaR的一个固定乘数(对例外没有罚金)，由于资本要求不是外生的，而是机构最佳的报告策略的内生结果，因此，可以用二元鞅和参数二次规划求解。DomenicoCuoco & Hong liu(2004)基于VaR，分析认为利用IMA方法确定资本要求在控制投资组合风险和真实风险揭示方面都是非常有效的，Cuoco等人的分析代表了基于VaR银行资本优化模型研究的最新成果，具有相当的前瞻性。但他们的成果中没有考虑银行操作风险的资本要求，没有进一步就在报告期末如果出现例外，违约仍然有可能发生并且银行的资本对于覆盖相应的罚金是不充足的情形展开研究。
第三类文献是基于VaR的银行风险资本配置与绩效评估研究。将VaR拓展到风险资本(CaR)和风险调整的绩效测量(RAROC)。Matten(1996)详细介绍了计算RAROC的各种方法；Zaik等人(1996)解释了美洲银行将各营业部门的RAROC与银行股
东的比率进行比较的动因是因为这个比率是股东要求的最小收益率；Zagst and Kehrbaum(1998)用数值方法研究了CaR约束下的投资组合优化问题；Stroughton & Zechner(1999)讨论了RAROC与股东价值SVA的关系；Grouhy等人(1999)对项目价值方法进行了详细比较，发现在一定条件下，RAROC与银行的权益资本成本相等，这些比较也对RAROC存在的部门进行了说明。此后，许多关于这一主题的文献一般讨论RAROC的应用实例居多。从整体上来说，CaR和RAROC在理论上是随着VaR的发展而发展的。目前，关于CaR和RAROC的研究主要侧重于应用领域，在发达国家，关于它们的应用研究已相当成熟，在我国由于会计制度的差异和银行风险管理技术的滞后，尚处于讨论和实验层面。
三、VaR与商业银行信用风险和操作风险管理研究
VaR方法的应用已由最初集中在定量市场风险正逐步扩展到信用风险的度量与管理领域(Baselcommittee on Banking supervision，2001)。目前，国际上具有代表性的信用风险管理模型有：JP·Morgan1997年给出的Credit MetricsTM模型，1997年CSFB给出的Credit Risk+系统，1998年Mckinsey给出的Credit Portfolio ViewTM系统，都利用了VaR来确定银行信贷组合的风险价值。可以说这些模型是VaR在信用风险管理领域应用的典范，但是，这些模型主要是针对发达国家银行业的，在我国目前的应用范围不是很大。除了2004年6月通过的新巴塞尔协议集中反映了银行信用风险管理研究的成果外(主要体现在银行内部评级法的应用中)，近年来，关于银行信用风险这一主题具有代表性的研究成果是Gordy&Crouhy atal(2000)、Frey& McNeil(2001)、Michael B·Gordy(2002)的成果，他们研究了基于行业违约情形的信用风险建模，发现只存在单个驱动债务人相关性的信用风险因素且信用组合内的任意风险敞口都只占总风险敞口非常小的份额时，银行信用VaR的贡献具有“组合不变性”，虽然他们的研究只涉及单因素风险情形，但论证了基于评级的资本要求与一般的信用风险组合VaR模型是相符合的事实。Susanne Emmer& Dirk Tasche(2003)提出了基于单因素Vasicek信用组合模型的VaR粒度调整方法和半渐进方法。目前，国内关于这一主题的研究成果主要是詹原瑞(2004)着的《银行信用风险的现代度量与管理》一书，但该书主要是对国外现有成果的总括性综述。总体而言，关于银行信用风险管理这一主题的研究大都只涉及单因素情形，并且很少与银行具体的资产负债情形相联系。
20世纪80年代以来，一系列因为操作风险所导致的金融案件震惊了国际银行界，使银行经营者和监管者普遍认识到了操作风险管理的重要性。Duncan Wilson(1995)最早提出了操作风险的VaR度量，认为操作风险可以像市场风险和信用风险一样应用VaR来度量；Relnhard Buhr(2000)提出了一种计算金融机构VaR的方法，该方法详细地描述了所有相关的操作流程，各种内部控制方法被看作是控制点，估计出每一控制点在失去控制的情况下的最大损失(MD)以及失去控制的概率P，则该控制点上的VaR为MDxP；Medova(2000，2001)和Kyriacou(2002)在McNEIL以及Alexander J(1999)在极值理论研究的基础上，应用VaR和极值理论对操作风险进行了量化分析。由于低频率高冲击事件爆发的概率很低，单一银行关于这类事件造成损失的数据不足以支持操作风险模型的建立。总体上来说，目前国外关于VaR的操作风险度量研究主要是各金融机构根据自己的业务特点展开的，尚处于探索阶段，还没有一个统一的研究框架。与国际研究相比，国内关于操作风险的文献大都限于对新巴塞尔资本协议的介绍，对操作风险的信用量化分析极少，更谈不上相应的数据库建设。
以上介绍的是国外学者的研究现状，当前，我国对VaR的应用研究尚处于起步阶段。我国学者最早对VaR进行研究的是郑文通1997年的《金融风险管理的VaR方法及其应用》。在国内关于本课题的研究具有代表性的是王春峰(2001)着的《金融市场风险管理》，该书系统地介绍了VaR的有关理论基础。总体上来说，国内关于VaR的研究大都是国外文献的综述或模仿，着重于在证券市场的应用，缺乏基于VaR对我国银行业风险管理的理论分析和实证研究。
四、结束语
在新巴塞尔协议(BaselⅡ，2004年6月通过，2006年实施)中，关于资本金(或风险资本)计算公式的设计和相关参数的确定与检验都借鉴了VaR的思想和方法。VaR方法因为其概念简单，易于沟通，成为当今国际银行业风险计量和信息披露的标准工具。可以说，新巴塞尔协议集中反映了VaR在商业银行风险管理中的许多研究成果，但是，协议本身主要反映了发达国家银行业的资本管理要求，对于变化多样的各国银行体系来说，它只是提供了，一个很宽泛的分析框架。VaR方法在观察和处理风险时具有独特的视角，虽然其中一些已经完全超出我国当前金融研究和实践的现状，但是，建立与国际接轨的现代银行风险管理体系是我们的必由之路。在开放经济条件下，以VaR为核心的新巴塞尔协议在我国的实行只是时间的问题，我们要结合我国银行业的特点，未雨绸缪，针对以上分析中现有VaR研究和应用的不足，加强VaR方法在我国银行风险管理领域的理论和应用研究。转贴于 中国论文下载中心
7. 金融资产var的概念
金融资产，是实物资产的对称，指单位或个人所拥有的以价值形态存在的资产。是一种索取实物资产的无形的权利。是一切可以在有组织的金融市场上进行交易、具有现实价格和未来估价的金融工具的总称。金融资产的最大特征是能够在市场交易中为其所有者提供即期或远期的货币收入流量。
尽管金融市场的存在并不是金融资产创造与交易的必要条件，但大多数国家经济中金融资产还是在相应的金融市场上交易的。金融资产是一切可以在有组织的金融市场上进行交易、具有现实价格和未来估价的金融工具的总称。金融资产的最大特征是能够在市场交易中为其所有者提供即期或远期的货币收入流量。
金融资产包括一切提供到金融市场上的金融工具。但不论是实物资产还是金融资产，只有当它们是持有者的投资对象时方能称作资产。如孤立地考察中央银行所发行的现金和企业所发行的股票、债券，就不能说它们是金融资产,因为对发行它们的中央银行和企业来说,现金和股票、债券是一种负债。因此，不能将现金、[1]存款、凭证、股票、债券等简单地称为金融资产，而应称之为金融工具。
金融工具对其持有者来说才是金融资产。例如,持有商业票据者,就表明他有索取与该商品价值相等的货币的权利；持有股票者，表示有索取与投入资本份额相应的红利的权利；持有债券者，表示有一定额度的债款索取权。金融工具分为所有权凭证和债权凭证。股票是所有权凭证，票据、债券、存款凭证均属债权凭证。但在习惯上，这些金融工具有时也称之为金融资产。
8. 怎样算股票的成分var和边际var
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9. 资产组合的方差怎么算
资产组合是资产持有者对其持有的各种股票、债券、现金以及不动产进行的适当搭配。资产组合的目的是通过对持有资产的合理搭配，使之既能保证一定水平的盈利，又可以把投资风险降到最低限度。在证券投资中，人们总是期望收益越高越好，但是由于每种证券都有风险，因此若只考虑追求收益，资产过分集中和单一，一旦出现什么不测，遭受损失的程度就会很大。通过科学的分析和评估，将证券投资进行合理的搭配组合，就可以实现在收益最大的同时风险最小。
现代资产组合理论最初是由美国经济学家哈里·马科维茨（Markowits）于 1952年创立的，他认为最佳投资组合应当是具有风险厌恶特征的投资者的无差异曲线和资产的有效边界线的交点。威廉·夏普（Sharpe）则在其基础上提出的单指数模型，并提出以对角线模式来简化方差－协方差矩阵中的非对角线元素。他据此建立了资本资产定价模型(CAPM)，
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