探讨VaR模型及其在证券投资管理中的应用
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探讨ＶａＲ模型及其在证券投资管理中的应用
苗海燕
摘 要:文章从优势、基本思想、计算方法、应用思路这几个方面分析了ＶａＲ模型ꎬ并阐述了数据选用、数据处理、ＶａＲ值计
算、管理策略制订这几个ＶａＲ模型在证券投资管理中的应用环节ꎬ希望能够为投资管理水平的发展提供助力ꎮ
关键词:证券投资ꎻ样本数据ꎻ数据处理
一、引言ＶａＲ模型也被称为在险价值模型ꎬ主要用以计算风险价
值ꎬ人们将其应用到证券投资管理中ꎬ能够实现对投资风险
的准确衡量ꎬ为管理决策提供有利的参考ꎮ因此ꎬ应对该模
型予以深入分析ꎬ并积极归纳和总结行之有效的模型应用方
法ꎬ使其能够在投资管理中发挥更大的效用ꎬ优化证券投资
管理水平ꎮ
二、ＶａＲ模型分析(一)模型优势
在证券投资管理中ꎬ除了ＶａＲ模型以外ꎬ运用敏感性法、
名义值法等计算方法ꎬ也可以实现对投资风险的多角度衡
量ꎬ并确定证券投资活动的风险大小ꎮ但在实际应用中ꎬ这
些方法均无法体现出该投资活动有多大可能造成损失ꎬ同时
也不能得出不同市场的总风险信息ꎬ而就目前来看ꎬ金融市
场环境的多元化发展趋势ꎬ使市场环境更加复杂ꎬ因此ꎬ名义
值法、敏感性法等方法显然存在局限性ꎬ难以有效实现风险
衡量ꎮ而ＶａＲ模型可以基于数据统计、金融理论ꎬ针对证券
投资所用的资产ꎬ围绕其所在的市场风险环境ꎬ进行量化、整
体的度量ꎬ使人们能够得出投资活动造成损失的具体可能
性ꎬ以及不同市场的总风险信息ꎬ然后通过根据上述分析制
订管理策略ꎬ以准确、有效地规避证券投资风险ꎬ达到更好的
证券投资盈利效果ꎮ此外ꎬ从本质上来说ꎬＶａＲ模型融合了
资产定价、在产敏感性分析、风险因素统计分析这几项金融
理论内容ꎬ能够整合敏感性法等风险评估方法的优势ꎬ因此ꎬ
其所得出的风险考量结果具备更高的参考价值ꎮ(二)模型基本思想
基于证券投资角度ꎬ从字面上来看ꎬＶａＲ模型的基本思
想ꎬ可以被解释为以风险环境中存在的价值作为衡量标准ꎬ
实现对风险的评估ꎬ为管理工作提供依据ꎬ也可以理解为ꎬ在
一定的证券持有期内ꎬ一定置信水平条件下ꎬ该证券投资活
动在后续的在产价值波动条件下ꎬ有可能引发的最大损失
值ꎮ摩根公司曾将ＶａＲ模型定义为ꎬ“既定置信范围内的一
个持有期内的最坏预期损失”ꎬ如果按照该定义进行分析ꎬ那
么该模型的基本思想可以表现为ꎬＶａＲ＝Ｅ(ω)－ω∗ꎬ其中ꎬω
为证券投资产品的期末价值、Ｅ(ω)为证券投资产品的预期
价值、ω∗为某一置信水平时证券投资产品的最低期末值ꎬ由
此可见ꎬ由于证券投资产品的期末价值取决于ꎬ其在持有期
内的收益率ꎬ因此ꎬ得出该收益率即可求出ＶａＲ值ꎮ此外ꎬ根
据其中所包含的金融理论ꎬＶａＲ模型基本思想中的假设条件
一般为ꎬ市场具有有效性、市场波动为随机波动ꎮ(三)模型计算方法
ＶａＲ模型的计算方法较多ꎬ但从本质上来说ꎬ这些计算
方法可以被大致分为两个类型ꎬ即局部估值法、完全估值法ꎬ
其中ꎬ完全估值法是指一种通过根据各种前景条件ꎬ对证券投资产品进行定价ꎬ实现风险评估的ＶａＲ模型计算方法ꎬ如
历史模拟法等ꎬ而局部估值法则是一种仅在证券投资产品起
始环境下估值一次ꎬ然后用该估值结果ꎬ进行局部求导ꎬ以得
出可能出现的资产变化ꎬ实现风险价值计算的ＶａＲ模型计算
方法ꎬ其中最典型的局部估值法为德尔塔正太分布法ꎮ在此
过程中ꎬ完全估值法通常需要依赖大量的历史数据ꎬ如历史
模拟法至少需要１５００个历史数据ꎬ因此ꎬ该方法所需的计算
规模较大ꎬ对计算能力也有较高的要求ꎮ而相较于完全估值
法ꎬ局部估值法所需的计算量明显较少ꎬ但因为该方法需要
很强的假设ꎬ所以不能有效处理厚尾现象ꎬ且具备局部测
量性ꎮ(四)模型应用思路
在ＶａＲ模型应用思路中ꎬ其的证券投资管理应用点主要
在于ꎬ风控管理、资产配置管理、业绩评估管理等方面ꎮ在风
控方面ꎬ该模型的优势主要在于其的限额是动态的ꎬ且结合
了头寸规模、杠杆效应ꎬ可以对不同证券投资产品、不同市场
环境予以分解、汇总ꎬ因此ꎬ借助该模型ꎬ人们可以识别到市
场环境的变化ꎬ同时ꎬ能够更加深入地掌握证券投资活动的
整体风险状况、风险源ꎮ此外ꎬ人们还能够在不同层次上计
算出相应的ＶａＲ模型限额ꎬ围绕证券投资活动ꎬ对不同业务
部门开展风控管理ꎬ使证券投资管理更加精细化ꎮ在资产配
置方面ꎬ可以利用ＶａＲ模型对Ｍａｒｋｏｗｉｔｓ均值－方差模型予以
限制ꎬ实现将ＶａＲ模型作为风险最小化的度量ꎬ以求出最优
投资比例ꎬ提高证券投资方面的资产配置准确性ꎮ在业绩评
估方面ꎬ由于证券投资活动中ꎬ投机行为的风险较大ꎬ因此ꎬ
可以将该模型用来衡量工作者的业绩ꎬ以制约其投机行为ꎬ
增强证券投资活动营收的稳定性ꎮ
三、ＶａＲ模型在证券投资管理中的应用(一)样本数据选用环节
在证券投资管理中ꎬ根据ＶａＲ模型的计算过程ꎬ可以将
其在证券投资管理中的应用划分为四个环节ꎬ即样本数据选
用环节、样本数据处理环节、参数法ＶａＲ值计算环节、管理策
略制订环节ꎮ其中ꎬ在样本数据选用环节中ꎬ应选取具有代
表性的不同证券投资产品的数据ꎬ以实现对整体市场风险的
有效模拟ꎮ一般来说ꎬ所选取的证券投资产品类型应包含ꎬ
开放式类型、混合型、激进配置型、货币型、债券型、封闭型
等ꎮ在具体产品数据的选取中ꎬ应注意ꎬ需选取能够体现出
产品形成以来所获得累计收益的数据ꎬ以及能够直观、完整
地反映出产品运作过程中历史表现的数据ꎬ同时ꎬ还要将产
品的运作时间作为样本数据ꎬ以更加精确地呈现出产品的真
实收益状况ꎮ此外ꎬ对于封闭型的产品ꎬ应取其周期内累计
净值作为样本数据ꎬ以保证数据选取的准确性ꎮ此后ꎬ即可
对所选取数据予以处理ꎬ使其得以顺利地被用于ＶａＲ模型的 (下转第７６页)
—４７—
种不同的形式ꎬ一方面ꎬ一旦责任方拥有赔偿能力的时候ꎬ就
需要基于金融消费者的纠纷解决制度ꎬ进行相应的解决ꎻ另
一方面ꎬ还需要向责任方进行赔偿金融消费者的损失ꎮ可以
通过民事诉讼的方式ꎬ同时也可以采用其他类型的非诉讼的
程序解决方式ꎮ例如ꎬ可以有效地利用金融机构内部申诉程
序、仲裁程序以及金融监管程序等ꎬ进行公平性以及客观性
的分析ꎮ在开展的金融检查服务制度的过程中ꎬ由于具备着
较强的客观性以及公平性ꎬ就会使得投资者在进行保障自身
权益的过程中ꎬ有着良好的效果ꎮ一旦是在金融结构面临着
金融危机ꎬ在进行破产或者进行倒闭清算的过程中ꎬ其金融
消费者无法获得应有的赔偿ꎬ就需要在这样的情况下ꎬ需要
让金融消费者ꎬ依据金融补偿制度当中的规定ꎬ进行经济损
失的补偿ꎮ一旦投资者的经济利益受到了严重的侵犯ꎬ其在
民事赔偿并不充足的时候ꎬ就需要让证券投资者ꎬ可以在交
易的过程中ꎬ可以很好地让我国相关法律发挥出应用的作
用ꎬ优先进行民事方面的赔偿ꎬ同时还需要在设计的赔偿过
程中ꎬ可以进行更加广阔的选择ꎬ以此充分的弥补相应的经
济损失ꎮ(五)成立专门组织
首先ꎬ在进行工作的过程中ꎮ其相关监测部门ꎬ一旦没
有有效的对其投资者的基本权益进行保护ꎬ就需要通过国家
建立起相应的监督机构ꎬ以此起到相应的保护权益的效果ꎮ
而在当下的证券行业当中ꎬ投资者往往需要一个良好的投资
利益保护效果ꎬ才可以有效地在未来投资过程中ꎬ可以有着
良好的经济效益获取ꎮ一方面ꎬ还需要在相关结构的运行过
程中ꎬ结合起投资者的实际情况ꎬ严格的避免经济方面的损
失ꎻ另一方面ꎬ还需要保障在合法利益受到损失的过程中ꎬ需
要保障让其成员可以自由地进行经验以及信息的共享ꎬ充分的保障我国在未来的发展过程中ꎬ可以具有良好的发展
措施ꎮ
其次ꎬ还需要重视起相关法律的教育以及宣传工作ꎬ以
此可以在实际投资的过程中ꎬ可以让国家主管部门ꎬ可以在
重视起一些法律知识方面的培训ꎬ以此保障在未来的权益保
障过程中ꎬ可以基于投资者的实际需求ꎬ进行针对性的保护ꎬ
能够在投资者进行投资的过程中ꎬ在遇到一定的问题ꎬ可以
很好地保护自身的权益ꎬ进一步的提升教育的效果以及教育
的方法ꎮ四、结语
综上所述ꎬ在文章的分析过程中ꎬ主要针对现阶段试论
证券投资金融服务中投资者权益的法律地位及保护进行详
细的分析ꎬ为了充分的保障我国投资者的基本权益ꎬ还需要
在未来的发展中ꎬ能够进一步的完善相关法律ꎬ并进行制度
方面的建立健全ꎮ
参考文献:[１]李之光.浅析证券投资金融服务中投资者权益的法律地
位及保护[Ｊ].中国集体经济ꎬ２０１７(２４):７２－７３.[２]关于核准上海基德金融信息技术服务有限公司证券投资
基金销售业务资格的批复[Ｊ].中国证券监督管理委员会公
告ꎬ２０１８(８):６８－６９.
作者简介:
许杰ꎬ女ꎬ河北保定人ꎬ对外经济贸易大学国际经济贸易学院
在职人员高级课程研修班学员ꎬ主要研究方向:投资分析与
金融工程ꎮ
(上接第７４页)
计算ꎬ实现该模型在证券投资管理中的应用ꎮ(二)样本数据处理环节
就目前来看ꎬ为了保证ＶａＲ模型应用的效率和效果ꎬ通
常需要采用软件来进行相关的计算ꎮ一般来说ꎬ在样本数据
处理环节ꎬ主要是依靠Ｅｖｉｅｗ５.０等软件ꎬ对之前选取好的样
本数据进行处理ꎬ以便于将其顺利应用到ＶａＲ模型计算中ꎮ
在数据处理中ꎬ需采用计算软件ꎬ检验数据的正态性ꎬ得出数
据的统计特征ꎬ然后再基于统计特征ꎬ计算、评估该数据样本
的平稳性ꎬ检验方法通常为ＡＤＦ统计检验法ꎬ待检验完毕后ꎬ
即可有效评估各类证券投资产品的收益序列平稳性ꎮ再利
用软件ꎬ计算出收益率序列自相关系数、偏相关系数ꎬ确认样
本数据是否符合ＶａＲ模型计算要求ꎬ并将其转化为ＶａＲ模
型计算所需的值ꎬ实现数据处理ꎬ为后续ＶａＲ模型应用环节
的落实奠定基础ꎮ此外ꎬ在样本处理过程中ꎬ应当注意ꎬ由于
我国当前的证券市场需要政府干预ꎬ来加以规范ꎬ导致市场
的随机性、强有效性被大幅度弱化ꎬ因此ꎬ在样本的处理中ꎬ
只能采取近似地正态处理方法ꎮ(三)参数法ＶａＲ值计算环节
待样本选取、处理完毕后ꎬ就需要使用参数法ꎬ将经过处
理后的数据代入到模型中ꎬ得出ＶａＲ值ꎬ即可对各类证券投
资产品的风险予以评估ꎮ在此过程中ꎬ需根据实际情况ꎬ设
置置信水平、持有期ꎬ然后对ＶａＲ值、期望失败天数、实际失
败天数、ＬＲ统计量这几个数值进行统计ꎬ最后再对投资产品
的风险价值进行评估ꎬ并将评估结果作为证券投资管理工作
的开展依据ꎮ在整体计算过程中ꎬ为了保证ＶａＲ模型计算的
准确性ꎬ还要采用ＡＲＣＨ类模型进行验算ꎬ以保证风险价值评估效果ꎮ(四)管理策略制订环节
在管理策略制订环节ꎬ工作者需要按照ＶａＲ模型所得出
的结果ꎬ制订相应的管理对策ꎬ以保证证券投资活动决策的
科学性、合理性ꎮ在此过程中ꎬ首先ꎬ应利用ＶａＲ模型设定风
险限额ꎬ并将其限额计算结果作为证券投资分配的依据ꎮ其
次ꎬ还要将ＶａＲ模型风险价值评估操作体现在配套的管理制
度上ꎬ并利用管理制度ꎬ规定ＶａＲ模型的应用标准程序、应用
点ꎬ使其能够在证券投资管理中有效发挥作用ꎮ最后ꎬ需将ＶａＲ模型纳入绩效计算体系建设中ꎬ以遏制管理者的证券投
资投机决策行为ꎬ防止其未来眼前既得利益ꎬ而损害公司、企
业的长远利益ꎮ四、结语
综上所述ꎬ增强ＶａＲ模型的应用效果ꎬ有助于证券投资
风险管理技术的发展ꎮ在管理中ꎬ借助ＶａＲ模型ꎬ可以帮助
管理者及时识别潜在的风险因素ꎬ并采取针对性的风控决
策ꎬ使证券投资活动能够创造出更大的效益ꎬ维持投资活动
的稳定性ꎬ从而促进证券投资运营水平的发展ꎮ
参考文献:[１]陈志明ꎬ陈丹彤.考虑信用风险的债券投资组合优化模
型[Ｊ].征信ꎬ２０１９ꎬ３７(６):２０－２６.
作者简介:
苗海燕ꎬ女ꎬ河北邯郸人ꎬ对外经济贸易大学国际经济贸易学
院在职人员高级课程研修班学员ꎬ主要研究方向:金融管理
