（1）风险价值的基本概念
　　风险价值是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率、股票价格和商品价格等市场风险要素发生变化时可能对产品头寸或组合造成的潜在*5损失。例如，在持有期为1天、置信水平为99%的情况下，若所计算的风险价值为1万美元，则表明该资产组合在1天后的发生1万美元以上损失的可能性不会超过1%。但是VaR并不是即将发生的真实损失；VaR也不意味着可能发生的*5损失。
　　VaR值是对未来损失风险的事前预测，考虑不同的风险因素、不同投资组合（产品）之间风险分散化效应，具有传统计量方法不具备的特性和优势，已经成为业界和监管部门计量监控市场风险的主要手段。VaR值的局限性包括无法预测尾部极端损失情况、单边市场走势极端情况、市场非流动性因素。
　　（2）计量VaR值的方法
　　商业银行可根据实际情况自主选择VaR值计量方法，包括但不限于方差-协方差法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法等。
　　①方差-协方差法
　　方差-协方差法假定投资组合中各种风险因素的变化服从特定的分布（通常为正态分布），然后通过历史数据分析和估计该风险因素收益分布方差-协方差、相关系数等。在选定时间段里组合收益率的标准差将由每个风险因素的标准差、风险因素对组合的敏感度和风险因素间的相关系数通过矩阵运算求得。该方法是所有计算VaR的方法中最简单的，只反映了风险因素对整个组合的一阶线性和二阶线性影响，无法反映高阶非线性特征，该方法是局部估值法。
　　②历史模拟法
　　历史模拟法假定历史可以在未来重复，通过搜集一定历史期限内全部的风险因素收益信息，模拟风险因素收益未来的变化。首先，选择合适观察期的风险因素历史收益率时间序列；其次，给定*9步得到的时间序列，计算持有期内组合价值变动的时间序列；最后，把从历史数据归纳出的风险因素收益实际分布情况列表显示，选择某一置信水平下的对应损失分位数，即可得到相应的VaR值。
　　历史模拟法的透明度高、直观，对系统要求相对较低。但对数据样本选择区间较为敏感，既可能包括极端的价格波动，也可能排除极端情况。历史模拟法反映了风险因素统计规律，因此不需要任何分布假设，也无须计算波动率、相关系数等模型参数。由于历史模拟法的风险因素的历史收益本身已完全包含了风险因素之间的相关关系，因而可以全面反映风险因素和组合价值的各种关系，是基于全定价估值的模拟方法。
　　③蒙特卡罗模拟法
　　蒙特卡罗模拟法是一种结构化模拟的方法，通过产生一系列同模拟对象具有相同统计特性的随机数据来模拟未来风险因素的变动情况。蒙特卡罗模型所生成的大量情景使得在测算风险时比解析模型能得出更可靠、更综合的结论，同时体现了非线性资产的凸性，考虑到了波动性随时间变化的情形。但是该方法需要功能强大的计算设备，运算耗时过长。
　　方差/协方差法存在许多不足之处，由于大部分金融产品价值的变化并非与其风险因素的变化有线性或二阶呈列关系，采用近似估值会令许多金融产品的估值不准确，由于风险因素变化的多元正态分布假设导致无法保证无偏估计，也导致计量的不准确。蒙特卡罗模拟法能够满足计量和估值准确性的要求，但是高度依赖风险因素分布规律假设，模型风险较高，且较难实施，需要非常庞大的资源支持。历史模拟法能普遍满足各主要衡量标准的要求，重要的是它不会带来估计偏差，也不存在明显的模型风险，且较容易落实。

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