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摘要：随着金融市场一体化进程的加快，金融自由化促使的金融创新日益增多，伴随而来的风险类型也更加多样，风险度量成为了人们关注的焦点，而VAR模型则成为了各类金融主体度量风险的重要计量工具。本文首先介绍了VAR的发展历程，指出了当前VAR的主要计算方法以及在现实中各金融主体对VAR方法的具体应用，对各种方法进行了评价，并指出了VAR方法存在的不足。
关键词：VAR；蒙特卡洛模拟法；市场风险；公司风险；国家风险
一、VAR模型的发展历程
（一）VAR模型概况
VAR（Value at Risk）是在险价值，指按某一确定的置信度，对某一给定的时间期限内不利的市场变动可能造成投资组合的最大损失的一种估计，它是利用概率论和数理统计进行风险量化和管理的方法。1952年Baumol首次提出了VAR的概念，随后国内外学者对VAR展开了深入的研究。J.P.Morgan于1994年10月公布了风险度量（Risk Metrics）体系并将其作为了金融风险测定和管理的工具。1996年提出将VAR看作是在既定头寸被冲销或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值，把VAR描述为是对正常市场波动的度量；Philippe Jorion（1997）将VAR定义为一种标准统计技术估计金融风险的方法；Kevin Dowd（1998）指出VAR是在给定的持有期内，一定置信水平下资产组合的最大期望损失。在早先的研究中，他们都通过VAR模型刻画了风险的不同特性。
在VAR模型的自身发展上，国内外众多学者也根据市场的发展、研究工具的更新以及计量水平的提高而不断完善，估计方式日益增多，准确性与实用性有所提高。
在金融市场的不断发展中，VAR模型不断被用到了风险管理的各个方面，从而也进行了更深层次的研究以及探索了一些新的研究领域。一方面VAR模型不断被运用到市场风险、信用风险以及操作风险等的风险管理中；另一方面VAR模型根据市场发展的需要，拓宽了应用的范围，如王文进、吴晓（2008）研究了基于Credit Metrics模型的汽车消费信贷业务的信用风险管理。
但是在近年的研究中，一些研究者认为银行用来计算VAR值的一些主要方法存在严重问题以至于导致了近年来的金融危机。Robert Sollis（2009）指出，如果VAR在未来的金融管理中将作为主要的管理工具的话，需要进一步提高估计技术和回溯测试过程。
（二）VAR模型的方法
经过多年的发展与应用，VAR方法不断衍生，运用最普遍的就是历史模拟法、方差-协方差法以及蒙特卡洛模拟法。而这三种方法又各有其优势与缺陷。
历史模拟法是根据过去一段时间内的各种金融数据的分布来确定未来某持有期该金融工具的收益以及损失，从而推算VAR的值。它需要大量的样本数据并假定金融资产价格变动服从同分布，而实际表明，金融市场上的大部分金融变量的标准差不符合正态假设，由此暴露了历史模拟法的应用缺陷；方差-协方差法是先运用历史资料计算出某投资组合收益的方差、标准差以及协方差，再利用正态分布与置信区间来计算VAR值；蒙特卡洛模拟法则是强调多次反复模拟某一组合的随机过程，通过每次结果形成的分布而将会不断收敛于真实情况，从而估计VAR值。由于各种方法存在一定缺陷，为满足需要，学者不断提出新的模型，如Engle（1982）提出了ARCH和GARCH模型并将各种变形引入金融经济学，充分揭示了资产风险的各种动态变化过程。随后还有学者根据单期静态风险测度不能满足需要而不断推广到多期动态情形。
而在当前的研究中，一些评论指出了VAR方法的缺陷，在此基础上又提出了新的方法：VCV方法、HS方法以及MCS方法。三种方法各有优劣，VCV方法因其简单而使用广泛并以资产回报服从条件正态分布为假设，但是由于很多资产不服从条件正态分布，VCV方法通常会低估VAR值；HS方法也因其对VCV方法进行简单改善而被广泛使用，他不再要求资产回报服从条件正态分布，但是在选取的样本量中很可能得到十分不同的VAR估计值；由于MCS的复杂性以及需要大量证券投资组合，他并没有前两种方法运用普遍，但是其优势在于不会限制研究者假定正态分布。由于上述方法存在的缺陷，管理者就需要进行回溯测试以更好地进行风险管理。
二、VAR风险管理模型的具体应用及存在的问题
VAR模型除了在理论上有不断的发展，在实际应用中也在不断深入。在金融市场风险、信用风险、公司风险以及国家风险等方面都有不断的研究。
（一）VAR模型的具体应用
1、金融市场风险管理。金融市场风险是各类主体面临的主要的风险，金融主体在运用VAR方法进行市场风险管理时都需要考虑两个方面的因素：时间范围以及置信水平。由于VAR方法存在某些缺陷，条件VAR、边际VAR以及增量VAR不断出现来改善VAR方法，而在选取指标也有不同的方法：参数法、历史模拟法以及蒙特卡洛法，这是当前估计市场风险比较有效的方法。
2、公司风险管理。在公司风险管理方面，银行对风险的管理尤为重视，随着越来越多大银行暴露出市场风险，巴塞尔委员会在1988年签署了资本协议，通过运用内部风险估值方法来控制风险同时在满足一定条件下引入了VAR方法。但是VAR方法也不能没有缺陷地被银行运用，某些时候很难准确估计VAR值，同时在证券组合日益复杂的银行系统里，银行很难决定防范风险的指标，因此银行需要经常通过压力测试和回溯测试的方法来检验VAR方法的准确性，尤其是银行运用VAR方法来管理资本充足性的市场风险时更需要进行检验测试。
3、国家风险管理。由于风险的多样性和可传染性，各种市场风险、信用风险会在全球范围内不断传播，同时在市场一体化和经济全球化的时代，国家风险也日益暴露，而国家风险也将影响到一国经济的发展以及政治的稳定程度。Michael McAleer， Bernardo da Veriga，和Suhejla Hoti 根据10国家的数据运用VAR框架进行了研究，发现运用单一指标和组合管理的方法能够预测这十个国家条件方差组合风险的回报，结果表明，瑞士、日本和澳大利亚的国家风险比阿根廷、巴西和墨西哥的国家风险相比更可能维持在当前水平。这一研究能够反映当前世界各国的稳定程度。因此VAR同样能够成为估量国家风险的管理工具，根据时间序列模型，VAR方法能够为政策制定者以及其他经济人提供一个预测未来收益和国家风险的准确方法，明确国家风险边界，同时为国家之间进行投资提供可供选择的参考。
（二）VAR方法存在的问题
由于VAR方法存在很多假设条件以及当前经济变化的多样性、某些信息的不可获得性，VAR方法并不能估计所有类型的风险。同时受到数理及概率统计等科学的限制，实际风险暴露无法完全通过预设的模型来反映，尽管VAR方法在不断的完善，但是仍然存在很多不足，需要进一步研究。
三、小结
VAR方法由于原理简单、易于操作，已经成为金融风险度量和信息披露的重要工具。
但目前无论是在计算方法还是优化资产组合充当风险管理工具时都需要进一步的完善。因此，未来VAR的研究发展趋势仍将集中在探索分析法和蒙特卡洛模拟更好结合的方法以及如何使VAR发展成为兼顾极端风险和普通风险的一致性风险计量工具两个方面。在更好运用的同时不断完善VAR方法，从而更有效地进行风险管理。（作者单位：湘潭大学商学院）
参考文献：
[1]陈燕君.基于VAR的汇率风险度量方法文献综述[J].经济研究导刊，2011（24）：74-75.
[2]Rober Sollis. value at risk： a critical overview[J].Journal of Financial Regulation and Compliance Vol.17 No.4，2009pp.398-414.
[3]Anis Cecilia-Nicoleta， Roth Anne-Marie， Apolzan Carmen-Maria.value at risk-corporate risk measurement[J].JEL Classification：M21，G30，C58.
[4]Ioan TRENCA. the use in bank of value at risk method in market risk management[J].JEL Classification：G21，G32.
[5]Michael McAleer， Bernardo da Veriga， Suhejla Hoti.Value at risk for country risk ratings[J].working paper No.29/2010.
关键词：VAR；蒙特卡洛模拟法；市场风险；公司风险；国家风险
一、VAR模型的发展历程
（一）VAR模型概况
VAR（Value at Risk）是在险价值，指按某一确定的置信度，对某一给定的时间期限内不利的市场变动可能造成投资组合的最大损失的一种估计，它是利用概率论和数理统计进行风险量化和管理的方法。1952年Baumol首次提出了VAR的概念，随后国内外学者对VAR展开了深入的研究。J.P.Morgan于1994年10月公布了风险度量（Risk Metrics）体系并将其作为了金融风险测定和管理的工具。1996年提出将VAR看作是在既定头寸被冲销或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值，把VAR描述为是对正常市场波动的度量；Philippe Jorion（1997）将VAR定义为一种标准统计技术估计金融风险的方法；Kevin Dowd（1998）指出VAR是在给定的持有期内，一定置信水平下资产组合的最大期望损失。在早先的研究中，他们都通过VAR模型刻画了风险的不同特性。
在VAR模型的自身发展上，国内外众多学者也根据市场的发展、研究工具的更新以及计量水平的提高而不断完善，估计方式日益增多，准确性与实用性有所提高。
在金融市场的不断发展中，VAR模型不断被用到了风险管理的各个方面，从而也进行了更深层次的研究以及探索了一些新的研究领域。一方面VAR模型不断被运用到市场风险、信用风险以及操作风险等的风险管理中；另一方面VAR模型根据市场发展的需要，拓宽了应用的范围，如王文进、吴晓（2008）研究了基于Credit Metrics模型的汽车消费信贷业务的信用风险管理。
但是在近年的研究中，一些研究者认为银行用来计算VAR值的一些主要方法存在严重问题以至于导致了近年来的金融危机。Robert Sollis（2009）指出，如果VAR在未来的金融管理中将作为主要的管理工具的话，需要进一步提高估计技术和回溯测试过程。
（二）VAR模型的方法
经过多年的发展与应用，VAR方法不断衍生，运用最普遍的就是历史模拟法、方差-协方差法以及蒙特卡洛模拟法。而这三种方法又各有其优势与缺陷。
历史模拟法是根据过去一段时间内的各种金融数据的分布来确定未来某持有期该金融工具的收益以及损失，从而推算VAR的值。它需要大量的样本数据并假定金融资产价格变动服从同分布，而实际表明，金融市场上的大部分金融变量的标准差不符合正态假设，由此暴露了历史模拟法的应用缺陷；方差-协方差法是先运用历史资料计算出某投资组合收益的方差、标准差以及协方差，再利用正态分布与置信区间来计算VAR值；蒙特卡洛模拟法则是强调多次反复模拟某一组合的随机过程，通过每次结果形成的分布而将会不断收敛于真实情况，从而估计VAR值。由于各种方法存在一定缺陷，为满足需要，学者不断提出新的模型，如Engle（1982）提出了ARCH和GARCH模型并将各种变形引入金融经济学，充分揭示了资产风险的各种动态变化过程。随后还有学者根据单期静态风险测度不能满足需要而不断推广到多期动态情形。
而在当前的研究中，一些评论指出了VAR方法的缺陷，在此基础上又提出了新的方法：VCV方法、HS方法以及MCS方法。三种方法各有优劣，VCV方法因其简单而使用广泛并以资产回报服从条件正态分布为假设，但是由于很多资产不服从条件正态分布，VCV方法通常会低估VAR值；HS方法也因其对VCV方法进行简单改善而被广泛使用，他不再要求资产回报服从条件正态分布，但是在选取的样本量中很可能得到十分不同的VAR估计值；由于MCS的复杂性以及需要大量证券投资组合，他并没有前两种方法运用普遍，但是其优势在于不会限制研究者假定正态分布。由于上述方法存在的缺陷，管理者就需要进行回溯测试以更好地进行风险管理。
二、VAR风险管理模型的具体应用及存在的问题
VAR模型除了在理论上有不断的发展，在实际应用中也在不断深入。在金融市场风险、信用风险、公司风险以及国家风险等方面都有不断的研究。
（一）VAR模型的具体应用
1、金融市场风险管理。金融市场风险是各类主体面临的主要的风险，金融主体在运用VAR方法进行市场风险管理时都需要考虑两个方面的因素：时间范围以及置信水平。由于VAR方法存在某些缺陷，条件VAR、边际VAR以及增量VAR不断出现来改善VAR方法，而在选取指标也有不同的方法：参数法、历史模拟法以及蒙特卡洛法，这是当前估计市场风险比较有效的方法。
2、公司风险管理。在公司风险管理方面，银行对风险的管理尤为重视，随着越来越多大银行暴露出市场风险，巴塞尔委员会在1988年签署了资本协议，通过运用内部风险估值方法来控制风险同时在满足一定条件下引入了VAR方法。但是VAR方法也不能没有缺陷地被银行运用，某些时候很难准确估计VAR值，同时在证券组合日益复杂的银行系统里，银行很难决定防范风险的指标，因此银行需要经常通过压力测试和回溯测试的方法来检验VAR方法的准确性，尤其是银行运用VAR方法来管理资本充足性的市场风险时更需要进行检验测试。
3、国家风险管理。由于风险的多样性和可传染性，各种市场风险、信用风险会在全球范围内不断传播，同时在市场一体化和经济全球化的时代，国家风险也日益暴露，而国家风险也将影响到一国经济的发展以及政治的稳定程度。Michael McAleer， Bernardo da Veriga，和Suhejla Hoti 根据10国家的数据运用VAR框架进行了研究，发现运用单一指标和组合管理的方法能够预测这十个国家条件方差组合风险的回报，结果表明，瑞士、日本和澳大利亚的国家风险比阿根廷、巴西和墨西哥的国家风险相比更可能维持在当前水平。这一研究能够反映当前世界各国的稳定程度。因此VAR同样能够成为估量国家风险的管理工具，根据时间序列模型，VAR方法能够为政策制定者以及其他经济人提供一个预测未来收益和国家风险的准确方法，明确国家风险边界，同时为国家之间进行投资提供可供选择的参考。
（二）VAR方法存在的问题
由于VAR方法存在很多假设条件以及当前经济变化的多样性、某些信息的不可获得性，VAR方法并不能估计所有类型的风险。同时受到数理及概率统计等科学的限制，实际风险暴露无法完全通过预设的模型来反映，尽管VAR方法在不断的完善，但是仍然存在很多不足，需要进一步研究。
三、小结
VAR方法由于原理简单、易于操作，已经成为金融风险度量和信息披露的重要工具。
但目前无论是在计算方法还是优化资产组合充当风险管理工具时都需要进一步的完善。因此，未来VAR的研究发展趋势仍将集中在探索分析法和蒙特卡洛模拟更好结合的方法以及如何使VAR发展成为兼顾极端风险和普通风险的一致性风险计量工具两个方面。在更好运用的同时不断完善VAR方法，从而更有效地进行风险管理。（作者单位：湘潭大学商学院）
参考文献：
[1]陈燕君.基于VAR的汇率风险度量方法文献综述[J].经济研究导刊，2011（24）：74-75.
[2]Rober Sollis. value at risk： a critical overview[J].Journal of Financial Regulation and Compliance Vol.17 No.4，2009pp.398-414.
[3]Anis Cecilia-Nicoleta， Roth Anne-Marie， Apolzan Carmen-Maria.value at risk-corporate risk measurement[J].JEL Classification：M21，G30，C58.
[4]Ioan TRENCA. the use in bank of value at risk method in market risk management[J].JEL Classification：G21，G32.
[5]Michael McAleer， Bernardo da Veriga， Suhejla Hoti.Value at risk for country risk ratings[J].working paper No.29/2010.