如何计算期货的var（如何计算期货的杠杆）

VAR *** 的VaR的计算系数

VaR的计算系数主要包括三个系数：一是持有期间的长短；二是置信区间的大小；三是观察期间。

1、持有期。持有期△t，即确定计算在哪一段时间内的持有资产的更大损失值，也就是明确风险管理者关心资产在一天内一周内还是一个月内的风险价值。持有期的选择应依据所持有资产的特点来确定比如对于一些流动性很强的交易头寸往往需以每日为周期计算风险收益和VaR值，如G30小组在1993年的衍生产品的实践和规则中就建议对场外OTC衍生工具以每日为周期计算其VaR，而对一些期限较长的头寸如养老基金和其他投资基金则可以以每月为周期。

从银行总体的风险管理看持有期长短的选择取决于资产组合调整的频度及进行相应头寸清算的可能速率。巴塞尔委员会在这方面采取了比较保守和稳健的姿态，要求银行以两周即10个营业日为持有期限。

2、置信水平α。一般来说对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶，希望能得到把握性较大的预测结果，希望模型对于极端事件的预测准确性较高。根据各自的风险偏好不同，选择的置信区间也各不相同。比如J.P. Morgan与美洲银行选择95%，花旗银行选择95.4%，大通曼哈顿选择97.5%，Bankers Trust选择99%。作为金融监管部门的巴塞尔委员会则要求采用99%的置信区间，这与其稳健的风格是一致的。

3、第三个系数是观察期间(Observation Period)。观察期间是对给定持有期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是整个数据选取的时间范围，有时又称数据窗口(Data Window)。例如选择对某资产组合在未来6个月，或是1年的观察期间内，考察其每周回报率的波动性(风险) 。这种选择要在历史数据的可能性和市场发生结构性变化的危险之间进行权衡。为克服商业循环等周期性变化的影响，历史数据越长越好，但是时间越长，收购兼并等市场结构性变化的可能性越大，历史数据因而越难以反映现实和未来的情况。巴塞尔银行监管委员会目前要求的观察期间为1年。

综上所述，VaR实质是在一定置信水平下经过某段持有期资产价值损失的单边临界值，在实际应用时它体现为作为临界点的金额数目。

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期货市场风险的预测和度量.VAR ***

一、VaR风险测量 *** 风险测量的模型主要有两大类：参数模型和非参数模型。参数模型包括分析法的各类模型，利用了灵敏度和统计分布特性简化了VaR，但由于对分布形式的假定和灵敏度的局部特征，分析法很难有效处理实际金融市场的厚尾性和大幅度波动的非线性问题，因而会产生测量误差以及模型风险。非参数法包括历史模拟法和Monte Carlo模拟法，相对分析法来说，模拟法可以较好地处理非正态问题，是一种完全估计，可有效处理非线性问题。 １．参数法 分析法是VaR计算中最为常用的 *** ，它利用证券组合的价值函数与市场因子间的近似关系、市场因子的统计分布(方差-协方差矩阵)简化VaR的计算。分析法根据证券组合价值函数形式的不同，可分为两大类：Delta-类模型和Gamma-类模型。其中，Delta-类模型识别的是线性风险，Gamma-类模型可识别凸性风险，例如组合中含有期权类的衍生品。本文将采用Delta-类模型中的Delta-正态模型与Delta-GARCH模型进行分析。 ２．非参数法 （１）历史模拟法 最简单而又直观的 *** 就是历史模拟法，其核心就是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，用给定历史时期上所观测到的市场因子的变化，来表示市场因子的未来变化。然后，根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估值，计算出头寸的价值损益变化。最后，在历史模拟法中将组合的损益从小到大进行排序，得到损益分布，通过给定置信度下的分位数求出VaR。 （２）Monte Carlo模拟法 由于分析利用了统计分布特征，如果市场存在厚尾性和大幅度波动的非线性问题，则风险测量偏差会比较大。Monte Carlo模拟是反复模拟决定金融工具价格的随机过程，每次模拟都可以得到组合在持有期末的一个可能值，然后进行大量的模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布，然后根据置信度得到VaR。

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1、将收集到的某期货合约在一段时期内的每日盈亏金额，按帐面盈亏额以升序排列出来，以便获得各盈亏额发生的天数。

2、求出平均盈亏额，即为(1)式中的ew。

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VaR的计算 *** 通常有三大类：分析法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法，这3种 *** 从不同角度来分析资产的风险价值。后面的案例中将对股指期货交易中保证金的更大损失值进行计算，即对保证金的VaR值进行估计。

1、VaR分析法的使用，首先通过假定或者实证来确定资产价格服从的分布类型，分布类型的确定和选择是进行VaR *** 理论分析和实证研究的关键。如果资产或资产组合的收益率服从正态分布，则该资产或资产组合VaR的计算可以简化，在正态分布条件下，可以根据置信水平α确定相应的分位数，记为Zα，将资产或资产组合的收益率分布的标准差σ与该分位数Zα相乘，记为VaR值。

2、历史模拟法要求投资者收集并利用所持有资产或资产组合在过去一段时期内收益率分布的历史数据，其核心是根据影响资产或资产组合的市场因子的历史样本变化来模拟证券组合的未来损益分布，并利用分位数给出在一定置信水平下的VaR估计。历史模拟法的基础是假定资产收益率历史的变化会重演，从而根据历史数据来确定在持有资产或资产组合期内损失的更大值。映射：分析确定影响资产或资产组合的市场因子，收集每个市场因子适当时期的历史数据，并用市场因子表示出资产或资产组合中各个金融资产的盯市价值。估计每个市场因子价值波动和未来价格，根据市场因子过去n个日期价格的时间序列，计算每个市场因子在n个时期内价格水平的实际变化，再假定未来的价格波动与过去一致，由市场因子的当前价格水平，可以直接估计出每个市场因子未来一个时期的n种可能的价格水平。估计组合的未来收益，利用资产价格公式，根据所有市场因子价格未来n种可能值，估计资产或资产组合未来的n种可能价格，并与资产或资产组合的当前价值或期望价值相比较，得到资产或资产组合未来的n个可能损益的分布。确定VaR值，将损益分布按递增次序排列，按给定的置信度某一分位数，求出资产或资产组合相应的

3、蒙特卡罗法又称随机抽样 *** 或统计实验 *** ，其主要思想是：当所要求解的问题是某种事件出现的频率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过试验的 *** ，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。估计资产或资产组合收益率的平均数和标准差，并就标准正态分布进行函数抽样，抽样次数为n，得到n个标准正态随机变量Zi。将所得到的n个标准正态随机变量Zi数值代入Xi*=μ+Ziσ，得到正态分布条件下的收益率数值。将上述模拟结果按从小到大的顺序进行排列，取某一分位数，确定可得到在蒙特卡罗模拟下的VaR估计值。

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