VAR模型优缺点和主要作用有哪些
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。
向量自回归模型,简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量。
VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为它们过去值的线性函数。
例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般的情况是:
Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut,
t = 1,2,…,n
即Y的现期值不仅依赖于X的现期值,而且依赖于X的若干期滞后值。这类模型称为分布滞后模型,因为X变量的影响分布于若干周期。
例2.Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系,即依赖于它的过去值。一般情况可能是:
Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … )
即Y的现期值依赖于它自身若干期滞后值,还依赖于其它解释变量。
具体内容可以参看人大经济论坛。
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。
温馨提示:以上内容仅供参考。
应答时间:2021-02-02,最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
[平安银行我知道]想要知道更多?快来看“平安银行我知道”吧~
https://b.pingan.com.cn/paim/iknow/index.html
VAR(Value at Risk)按字面解释就是“在险价值”,其含义指: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。更为确切的是指,在一定概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
VaR的特点
VaR特点主要有:
第一,可以用来简单明了表示市场风险的大小,没有任何技术色彩,没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判;
第二,可以事前计算风险,不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小;
第三,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,这是传统金融风险管理所不能做到的。
VaR模型的优点
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。
VaR模型应用注意问题
尽管VaR模型有其自身的优点,但在具体应用时应注意以下几方面的问题。
1、数据问题。运用数理统计方法计量分析、利用模型进行分析和预测时要有足够的历史数据,如果数据库整体上不能满足风险计量的数据要求,则很难得到正确的结论。另外数据的有效性也是一个重要问题,而且由于市场的发展不成熟,使一些数据不具有代表性,而市场炒作、消息面的引导等原因,使数据非正常变化较大, 缺乏可信性。
2、VaR 在其原理和统计估计方法上存在一定缺陷。
VaR对金融资产或投资组合的风险计算方法是依据过去的收益特征进行统计分析来预测其价格的波动性和相关性, 从而估计可能的最大损失。所以单纯依据风险可能造成损失的客观概率, 只关注风险的统计特征, 并不是系统的风险管理的全部。因为概率不能反映经济主体本身对于面临的风险的意愿或态度,它不能决定经济主体在面临一定量的风险时愿意承受和应该规避的风险的份额。
3、在应用Var模型时隐含了前提假设。
即金融资产组合的未来走势与过去相似,但金融市场的一些突发事件表明,有时未来的变化与过去没有太多的联系,因此VaR方法并不能全面地度量金融资产的市场风险,必须结合敏感性分析,压力测试等方法进行分析。
4、VaR主要使用于正常市场条件下对市场风险的测量。
如果市场出现极端情况,历史数据变得稀少,资产价格的关联性被切断,或是因为金融市场不够规范,金融市场的风险来自人为因素、市场外因素的情况下,这时便无法测量此时的市场风险。
(refer to : http://www.shenmeshi.com/Business/Business_20081016152424.html)
By Artzner et al (1999), we know VaR is not a coherent risk measure!
In order to deal with this difficult, Artzner et al (1999) introduced Conditional Value at Risk (CVaR).
(refer to: Artzner, P., Delbaen, F., Eber, J.M., and D. Heath, Coherent measures of risk. Mathe-
matical Finance, 9 (1999), 203-228 )
本文来自: 人大经济论坛
二、VAR模型的缺点如下:1、数据问题,难以得到正确的结论。2、在其原理和统计估计方法上存在一定缺陷。??3、在应用VAR模型时隐含了前提假设。
二、VAR的作用主要体现在:?1、用于风险控制。2、用于业绩评估。3、估算风险性资本。
拓展资料
一、VaR模型基本思想
VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”,即在一定置信水平和一定持有期内,某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为:VaR是在既定头寸被冲销(be neutraliged)或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值;而Jorion则把VaR定义为:“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。
二、VaR模型的假设条件
⒈市场有效性假设;
⒉市场波动是随机的,不存在自相关。
一般来说,利用数学模型定量分析社会经济现象,都必须遵循其假设条件,特别是对于我国金融业来说,由于市场尚需规范,政府干预行为较为严重,不能完全满足强有效性和市场波动的随机性,在利用VaR模型时,只能近似地正态处理。
三、模型计算方法
⒈历史模拟法(historical simulation method)
⒉方差—协方差法
⒊蒙特卡罗模拟法(Monte Carlosimulation)
一级ar模型检验的目的和意义是什么
1、一级ar模型检验的目的:通过实验掌握AR模型的建立步骤,理解AR模型建立的前提,掌握如何分析AR模型和如何确定AR模型的滞后阶数。2、一级ar模型检验的意义:AR模型是一种常用的时间序列分析模型,通过模型可以对时间序列数据进行拟合和预测,从而为决策提供依据,对AR模型进行检验可以确保其准确性和有效性...
AR(1)模型的均值为多少?
因此,该模型的方差为1.06。3. 求解自协:由于该模型是AR(1)模型,因此可以得到:γ(h) = Cov(y_t, y_{t-h}) = Cov(ϕ*y_{t-1} + e_t, ϕ*y_{t-h-1} + e_{t-h})当h=0时,γ(0) = Var(y_t) = 1.06 当h≥1时,由于e_t与e_{t-h}是独立的,...
什么是AR,KS,怎么计算。
越小的KS值意味着模型在区分违约和非违约时更加准确。通过调整预测阈值,比如从0.5调整至0.3,我们可以得到一系列不同的True Positive Rate (TPR)和False Positive Rate (FPR)组合,进一步优化模型的表现。总结来说,AR值和KS值都是模型性能的精细度量,它们帮助我们理解模型在预测结果中的区分力,以及...
理解AR 和 MA 模型
先说 AR 模型,即自回归模型。即算一个函数,让每一个观察量(就是大郎每天卖的炊饼数)都依赖过去的量。比如上面武大郎的那个 20、20、20,就可以设计出一个函数,即,今天的炊饼量等于昨天的炊饼量。一般的公式为:这是 1 阶,即 AR(1) 的公式。 看看, 和 之间...
arima模型的优缺点
5、显然,ARMA模型描述的是一个时不变的线性系统。?具有AR阶数p和MA阶数Q的ARMA过程常记作用ARMA(p,q)。ARIMA模型,差分自回归滑动平均模型(滑动也译作移动),又称求合自回归滑动平均模型,时间序列预测分析方法之一。主成分回归模型可以预测与时间序列的ARIMA预测模型也是用来预测的,他们...时间...
时间序列模型
时间序列分析分为平稳和非平稳序列,通常以平稳序列为主,通过一阶差分处理非平稳序列。平稳序列需满足常数均值和时滞相关性。ARMA模型(自回归滑动平均模型)是基础模型,它结合了p阶自回归和q阶移动平均的影响。ARIMA模型(自回归差分移动平均模型)则是其扩展,包括自回归、差分和移动平均三个元素。AR...
arma模型,ar模型,ma模型有什么本质上的区别
ar模型是建立当前值和历史值之间的联系,ma模型是计算ar部分的误差的累计,arma是两者的和。
时间序列分析模型——ARIMA模型
其中:参数为常数;参数是阶移动平均模型的系数;为移动平均模型滞后阶数;是均值为0,方差为的白噪声序列。模型记做——表示阶移动平均模型。 ARIMA模型的形式如下: 模型记做。为自回归模型滞后阶数,为时间序列单整阶数,为阶移动平均模型滞后阶数。当时,,此时ARIMA模型退化为MA模型;当时,,ARIMA模型退化为AR模型。 3、...
双ar是什么意思
双ar就是两次自回归。自回归模型是统计上一种处理时间序列的方法。自回归模型(英语:Autoregressive model,简称AR模型),是统计上一种处理时间序列的方法,用同一变数例如x的之前各期,亦即x1至xt-1来预测本期xt的表现,并假设它们为一线性关系。因为这是从回归分析中的线性回归发展而来,只是不用x...
AR技术的应用范围有哪些
(AR)增强现实在建筑领域的应用范围有:*AR 可以帮助建筑师、设计师和客户更好地理解和可视化设计概念。通过AR应用程序,用户可以在真实环境中查看建筑模型的三维投影,使他们能够更好地评估设计方案并做出决策。在大型建筑项目中,AR 可以用于导航和定位。工人可以使用 AR 眼镜或手机应用程序,在施工现场...
实纪益脂: 向量自回归模型,简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量. VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量(内生变量)可以作为它们过去值的线性函数.例1.Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系,比较一般...
西平县15356601551: 、利润不能单独计量,其计量依赖于( ) - ?
实纪益脂: 利润反映的是收入减去费用、利得减去损失后的净额,因此,利润的确认主要依赖于收入和费用以及利得和损失的确认,其金额的确定也主要取决于收入、费用、利得、损失金额的计量.
西平县15356601551: 计量经济学中的ardl是什么意思 - ?
实纪益脂: 计量经济学中的ardl是自回归分布滞后型. ARDL的长期关系是通过ECM的F值(伴随的P值)开看的.EG是协整里常用的,且多用于两变量,并且对同阶单整有要求的.两者结果未必一样的. 向量自回归模型,它是AR模型的推广. 这个概...
西平县15356601551: 结构向量自回归模型可以解决什么问题 - ?
实纪益脂: 向量自回归模型(简称VAR模型)是一种常用的计量经济模型, 由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)提出.它是AR模型的推广 VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归. VAR模型用来估计联合内生变量的动态关系,而不带有任何事先约束条件
西平县15356601551: 风险价值管理VaR技术 是什么? - ?
实纪益脂: 风险价值法(VAR) (一)概念 VAR实际上是要回答在概率给定情况下,银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少.在风险管理的各种方法中,VAR方法最为引人瞩目.尤其是在过去的几年里,许多银行和法规制定者开始把这种方法...