邓亚昊 重庆商务职业学院

张涛 北京工业大学

国内外对VaR方法的研究综述

邓亚昊 重庆商务职业学院

张涛 北京工业大学

本文主要致力于国内外对VaR方法的综述研究，先分析了对VaR方法的研究综述，并对比总结出了我国对VaR方法的研究综述情况，并进一步进入到改进阶段，提升了我国对VaR方法的理论研究。

国内对VaR方法的研究综述 国外对VaR方法的研究综述

VaR方法的研究结果显示，国外的学术界现在已逐渐形成了一套自身的体系，发展方向如下：20 世纪90 年代初，国外也逐步加强了对风险管理的度量和量化，具体从1993 年7 月开始，国际中相关文献研究也采用了VaR的方法对风险进行了测量和监管。VaR主要采用采用的方法是利用资产组合收益的统计分布和概率密度函数来分析出风险的指标和测量。同时，国外的研究成果较国内成熟，也已形成了完整的一套体系，主要采取集中确定VaR值的问题上，从而可以更客观的分析出风险系数。

一、国外对VaR方法的研究综述

（1）历史模拟法（HS，Historical Simulationmethod）：首先假定样本中收益率不变，但没有对复杂市场做出一个假定，凭借过去的资产组合和收益来找到上一时期的平均收益和一定置信区间内的最低收益值，从而能够推算出VaR的值。其中隐含了一个历史数据可以重现未来的假定。HS 方法非常简单，容易操作，但同时存在着弊端，用过去的数据预测将来的发展产生的误差非常的大。1998年，Boudoukh、Richardson 和Whitelaw一同改进了历史模拟法，提出指数权重的历史模拟。1998年，Hull 和White 研究认为可利用历史数据来推算每个市场因子的前期变动估计值，然后用当时的波动率与历史的波动率相比来分析历史收益的情况，用修改过后的收益率代替实际的收益率来为投资组合定价，进而可以估计VaR 的值。1996年，Bulter 和Schachter 提出了可以利用高斯核估计和高斯Legendre 积分相结合，来求得VaR 的值和对应的置信区间。

（2）蒙特卡罗模拟法（M C，MonteCarlo）的基本思想是用历史数据来分析未来的可能性情景，并可以通过模拟来确定真实分布， 从而确定VaR的值。在此基础上形成的Delta -Gamma -thetaMonteCarlo、网格MonteCarlo 和情景MonteCarlo 等模拟对计算进行了简化。方差—协方差估计法的核心在于对资产回报矩阵进行了估计，从而可以正确的确定VaR 的值和置信区间。1982年，Engle研究出了自回归条件异方差ARCH模型，1986年，Bollerslev提出了广义自回归条件异方差GARCH 模型， 使这一方法能够及时更快的解决残差异方差等问题。但这些方法都有一个前提就是服从正态分布。若如果不满足正态分布，VaR方法的值通常不准确，而且被低估，所以近些年来，国外学者相继又提出了半参数法（厚尾方法）。这个方法主要是估计收益率的分布尾部，从而能消除金融时间序列的“厚尾”现象。

国外不仅对VaR方法进行了研究，而且对它的缺陷也进行了研究。Artzner、Fritte、Giorgio 等研究学者都同时认为风险测量必须满足以下条件：正齐性、次可加性、单调性及过渡不变性。Beder总结了VaR方法的两点缺陷：其一是，VaR起不到预警的作用，也即是VaR不能表示临近风险的发生。其二是，VaR本身无意义，表现在金融风险中错误的估计以及方法运用中统计的错误，这都是源于金融工具本身的复杂程度。Artzner研究认为VaR在不是正态分布的情况下，不能满足次可加性的条件。Meckay认为进行投资优化时，VaR不能表现成组合资产的函数形式，从而无法对它进行量化。

二、国内对VaR方法的研究综述

总体来说，我国VaR发展从不同角度也分为两个阶段：

（1）理论引入和介绍阶段：在2000 年以前，国内研究学者主要集中在国外学者的研究成果中。1997年，郑文通的文献对VaR有了最初步的的介绍，他的《金融风险管理的VaR 方法及其应用》一文中全面地介绍了VaR 方法的背景、VaR的计算方法、VaR方法的用途以及VaR方法的必要性；次年，1998年，姚刚初步探索了VaR值的一个计算方法；同年，黄海初步也研究了利用VaR方法对我国银行财务风险的探索，建立了一个合理的控制市场风险的方法。1999年，刘宇飞在《VaR 模型及其在金融监管中的应用》中，研究VaR模型的问题，还提出了事后检验的方法对VaR模型进行检验。

（2）改进阶段和实证研究阶段：2000 年以后，国内对VaR的研究有了突出性的进展，从而许多学者也将VaR运用于各行各业。2000年，杜海涛将VaR方法运用到了我国的证券领域，对我国风险计量也进行了实证分析，认为运用VaR的方法测量的风险值有较大的效果；同年时期，范英将VaR运用于我国的股市中，对深证综指风险计量进行了实证分析研究，用简单移动平均参数法计算了VaR的值，认为VaR可以计量我国股市风险。2002年，王美今和王华对沪市也进行了实证研究，分析得出结果为：VaR的方法一定程度上可以反应我国的风险测度指标，但是收益率分布的正确假设也是计算VaR的前提，对普通存在着非正态的情况下，GARCH模型可能会低估其风险。所以，一般普通情况下VaR是可以适用在我国的证券市场中。

［1］李仲飞，汪寿阳.VaR 风险度量与动态投资决策［J］. 数量经济与技术经济研究.2003（1）

［2］詹姆斯·林著. 企业全面风险管理［J］. 中国金融. 2006 ，（7）

［3］孙东澎，郑治华，张永正. 基于GARCH模型族的上海股市波动性研究［J］. 内蒙古工业大学学报. 2012， （3）:68-73

［4］ Smithson， C. Minton， L.Value at risk ［J］. Risk.1996， （ 9）:25-27

邓亚昊（1988-），女，蒙古族，重庆商务职业学院会计系助理讲师，研究方向：金融风险管理；张涛（1987-），男，汉族，北京工业大学应用数学，硕士研究生，研究方向：常微分方程。