如何用立方和公式计算VaR

VaR（Value at Risk），即风险价值，是一种测量金融市场上资产的可能损失的方法。它是指在给定的置信水平和一定的时间期限内，预期的最大损失量。VaR的计算方法多种多样，但主要可以分为两大类：局部估值法和完全估值法。

局部估值法

局部估值法是通过仅在资产组合的初始状态做一次估值，并利用局部求导来推断可能的资产变化而得出风险衡量值。这种方法的优点在于简化了计算量，但缺点是它具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。例如，德尔塔-正态分布法就是典型的局部估值法，它假定组合回报服从正态分布，然后计算VaR等于组合收益率的标准差与相应置信度下分位数的乘积。

完全估值法

完全估值法是通过对各种情景下投资组合的重新定价来衡量风险。这种方法的优点是可以有效地处理非对称和厚尾问题，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。但缺点是它需要大量的历史数据，并且计算量非常大，对计算能力要求比较高。常见的完全估值法包括历史模拟法和蒙特卡罗模拟法。

历史模拟法

历史模拟法的核心在于根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，利用分位数给出一定置信度下的VaR估计。这种方法的优点是直观、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。但缺点是它需要大量的历史数据，通常认为历史模拟法需要的样本数据不能少于1500个，并且计算量非常大，对计算能力要求比较高。

蒙特卡罗模拟法

蒙特卡罗模拟法模拟的VaR计算原理与此类似，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。这种方法的优点是可以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；可以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。但缺点是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。

在实际应用中，VaR的计算可能会结合具体的金融工具和市场环境，选用最适合的方法进行计算。需要注意的是，VaR只是一个度量风险的工具，它的准确性很大程度上取决于所使用的数据和模型的选择。因此，在使用VaR进行风险管理时，需要不断地优化和完善计算方法，以提高风险评估的精度和可靠性。