在中国有多少人叫张田

1. 在中国有多少人叫张田

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2. VAR方法的VaR在风险管理的应用

VaR的应用主要体现在：第一，用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。第二，用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。第三，估算风险性资本（Risk－based capital）。以VaR来估算投资者面临市场风险时所需的适量资本，风险资本的要求是BIS对于金融监管的基本要求。下图说明适足的风险性资本与 VaR值之间的关系，其中VaR值被视为投资者所面临的最大可接受（可承担）的损失金额，若发生时须以自有资本来支付，防止公司发生无法支付的情况。

3. 有关VAR风险价值的计算问题

　　风险价值法(VAR)

　　（一）概念
　　VAR实际上是要回答在概率给定情况下，银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。在风险管理的各种方法中，VAR方法最为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，许多银行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。VAR之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。

　　（二）特点
　　①可以用来简单明了表示市场风险的大小，单位是美元或其他货币，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VAR值对金融风险进行评判；
　　②可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；
　　③不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。

　　（三）应用
　　①用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VAR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VAR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VAR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VAR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。
　　②用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。
　　但VAR方法也有其局限性。VAR方法衡量的主要是市场风险，如单纯依靠VAR方法，就会忽视其他种类的风险如信用风险。另外，从技术角度讲。VAR值表明的是一定置信度内的最大损失，但并不能绝对排除高于VAR值的损失发生的可能性。例如假设一天的99％置信度下的VAR＝＄1000万，仍会有1％的可能性会使损失超过1000万美元。这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。所以在金融风险管理中，VAR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。亚洲金融危机还提醒风险管理者：风险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度，也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。


　　VaR风险控制模型

　　（一）VaR模型基本思想编辑本段
　　VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。

　　（二）VaR基本模型
　　根据Jorion（1996），VaR可定义为：
　　VaR=E（ω）-ω*                      ①
　　式中E（ω）为资产组合的预期价值；ω为资产组合的期末价值；ω*为置信水平α下投资组合的最低期末价值。
　　又设ω=ω0（1+R）                    ②
　　式中ω0为持有期初资产组合价值，R为设定持有期内（通常一年）资产组合的收益率。
　　ω*=ω0（1+R*）                       ③
　　R*为资产组合在置信水平α下的最低收益率。
　　根据数学期望值的基本性质，将②、③式代入①式，有
　　VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）
　　=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*
　　=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*
　　=ω0E（R）-ω0R*
　　=ω0[E（R）-R*]ω
　　∴VaR=ω0[E（R）-R*]                  ④
　　上式公式中④即为该资产组合的VaR值，根据公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出该资产组合的VaR值。

　　（三）VaR模型的假设条件
　　VaR模型通常假设如下：
　　⒈市场有效性假设；
　　⒉市场波动是随机的，不存在自相关。
　　一般来说，利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。

　　（四）VaR模型计算方法
　　从前面①、④两式可看出，计算VAR相当于计算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的数值。从目前来看，主要采用三种方法计算VaR值。
　　⒈历史模拟法（historical simulation method）
　　⒉方差—协方差法
　　⒊蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation）

　　1、历史模拟法
　　“历史模拟法”是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频度分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，计算资产组合的VaR值。
　　“历史模拟法”假定收益随时间独立同分布，以收益的历史数据样本的直方图作为对收益真实分布的估计，分布形式完全由数据决定，不会丢失和扭曲信息，然后用历史数据样本直方图的P—分位数据作为对收益分布的P—分位数—波动的估计。
　　一般地，在频度分布图中横轴衡量某机构某日收入的大小，纵轴衡量一年内出现相应收入组的天数，以此反映该机构过去一年内资产组合收益的频度分布。
　　首先，计算平均每日收入E（ω）
　　其次，确定ω*的大小，相当于图中左端每日收入为负数的区间内，给定置信水平        α，寻找和确定相应最低的每日收益值。
　　设置信水平为α，由于观测日为T，则意味差在图的左端让出
　　t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
　　VaR=E（ω）-ω*

　　2、方差—协方差法
　　“方差—协方差”法同样是运用历史资料，计算资产组合的VaR值。其基本思路为：
　　首先，利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准差、协方差；
　　其次，假定资产组合收益是正态分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏离均值程度的临界值；
　　第三，建立与风险损失的联系，推导VaR值。
　　设某一资产组合在单位时间内的均值为μ，数准差为σ，R*～μ（μ、σ），又设α为置信水平α下的临界值，根据正态分布的性质，在α概率水平下，可能发生的偏离均值的最大距离为μ-ασ，
　　即R*=μ-ασ。
　　∵E（R）=μ
　　根据VaR=ω0[E（R）-R*]  有
　　VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
　　假设持有期为 △t，则均值和数准差分别为μ△t和 ，这时上式则变为：
　　VaR=ω0•α•
　　因此，我们只要能计算出某种组合的数准差σ，则可求出其VaR的值，一般情况下，某种组合的数准差σ可通过如下公式来计算
　　其中，n为资产组合的金融工具种类，Pi为第i种金融工具的市场价值，σi第i种金融工具的数准差，σij为金融工具i、j的相关系数。
　　除了历史模拟法和方差—数准差法外，对于计算资产组合的VaR的方法还有更为复杂的“蒙特卡罗模拟法”。它是基于历史数据和既定分布假定的参数特征，借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值，再计算VaR值。


　　风险估价技术比较
　　⒈确认头寸        找到受市场风险影响的各种金融工具的全部头寸
　　⒉确认风险因素        确认影响资产组合中金融工具的各种风险因素
　　⒊获得持有期内风险因素的收益分布        计算过去年份里的历史上的频度分布        计算过去年份里风险因素的标准差和相关系数        假定特定的参数分布或从历史资料中按自助法随机产生
　　⒋将风险因素的收益与金融工具头寸相联系        将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数        按照风险因素分解头寸（risk mapping）        将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数
　　⒌计算资产组合的可变性        利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布        假定风险因素是呈正态分布，计算资产组合的标准差        利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布
　　⒍给定置信区间推导VAR

　　VaR模型在金融风险管理中的应用
　　VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛，特别是随着VaR模型的不断改进，不但应用于金融机构的市场风险、使用风险的定量研究，而且VaR模型正与线性规划模型（LPM）和非线性规划模型（ULPM）等规划模型论，有机地结合起来，确定金融机构市场风险等的最佳定量分析法，以利于金融机构对于潜在风险控制进行最优决策。
　　对于VaR在国外的应用，正如文中引言指出，巴塞尔委员会要求有条件的银行将VaR值结合银行内部模型，计算适应市场风险要求的资本数额；G20建议用VaR来衡量衍生工具的市场风险，并且认为是市场风险测量和控制的最佳方法；SEC也要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。这表明不但金融机构内部越来越多地采用VaR作为评判金融机构本身的金融风险，同时，越来越多的督管机构也用VaR方法作为评判金融机构风险大小的方法。
　　我国对VaR模型的引介始于近年，具有较多的研究成果，但VaR模型的应用现在确处于起步阶段，各金融机构已经充分认识到VaR的优点，正在研究适合于自身经营特点的VaR模型。
　　本部分就VAR模型在金融机构风险管理中的应用及其注意的问题介绍如下：

　　例1 来自JP.Morgan的例子
　　根据JP.Morgan1994年年报披露，该公司1994年一天的95%VAR值平均为1500万美元，这一结果可从反映JP.Morgan1994年日收益分布状况图中求出.该公司日均收益为500万美元，即E（ω）=500万美元。
　　如果给定α=95%，只需找一个ω*，使日收益率低于ω*的概率为5%，或者使日收益率低于ω*的ω出现的天数为254×5%=13天，从图中可以看出，ω*=－1000万美元。
　　根据VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500万美元
　　值得注意的是，这只是过去一段时间的数值，依据过去推测未来的准确性取决于决定历史结果的各种因素、条件和形势等，以及这些因素是否具有同质性，否则，就要做出相应的调查，或者对历史数据进行修正。这在我国由于金融机构非完全市场作用得到的数据更应该引起重视。

　　例2 来自长城证券杜海涛的研究
　　长城证券公司杜海涛在《VaR模型在证券风险管理中的应用》一文中，用VaR模型研究了市场指数的风险度量、单个证券的风险度量和证券投资基金净值的VaR等，研究表明，VaR模型对我国证券市场上的风险管理有较好的效果。
　　下面就作者关于市场指数的风险度量过程作一引用，旨在说明VaR的计算过程（本文引用时有删节）。
　　第一步  正态性检验
　　首先根据2000年1月4日至2000年6月2日期间共94个交易日的日收益率做分布直方图，由于深沪两市场具有高度相关性，此处仅以上证综合指数为例计算。可以看出上证综合指数日收益率分布表现出较强的正态特征：众数附近十分集中，尾部细小。分析表明，深市指数也有相同的特征。
　　下面利用数理统计的方法对2000年4月3日至6月2日期间上述3种指数的日收益率的分布情况进行正态性检验，检验结果如下：
　　W(深证综指)=0.972445
　　W(深证成指)=0.978764
　　W(上证综指)=0.970279
　　W为正态假设检验统计量，当样本容量为40时取α =0.05(表示我们犯错误的概率仅为 α=0.05)，此时W0.05   =0.94，只有当W 时我们拒绝原假设。从我们的检验结果来看，我们无法拒绝三种指数的日收益率服从正态分布的假设。
　　有关这三种指数日收益率的相关统计量见表1。
　　表1  三种指数日收益率统计量
　　深圳综合        深圳成分        上证综合
　　均  值（ ）
　　0.001318        0.001061        0.001561
　　标准差（ ）
　　0.013363        0.012582        0.012391

　　通过上面的分析，我们可以得出三种指数的日收益率基本上服从N(μ,σ)，由于三种指数的平均日收益率非常接近零值，故可近似为N(0，σ)。
　　第二步  VaR的计算
　　由于正态分布的特点，集中在均值附近左右各1.65σ区间范围内的概率为0.90，用公式表示为：P(μ-1.65σ，再根据正态分布的对称性可知P(Xμ+1.65σ)=0.05；则有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根据上面的计算结果可知在95%的置信度情况下：
　　VaR值=T日的收盘价×1.65σ。
　　取2000年4月3日至2000年6月2日的数据，然后根据上面的公式可以计算出深证综指、深证成指、上证综指3种指数在2000年6月2日的VaR值分别为：
　　深证综合指数VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
　　深证成份指数VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
　　上证综合指数VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
　　其现实意义为：根据该模型可以有95%的把握判断指数在下一交易日即6月5日的收盘价不会低于T日收盘价－当日的VaR值；
　　即深证综合指数不会低于：591.34－13.04=578.30
　　深证成份指数不会低于：4728.88－98.17=4630.71
　　上证综合指数不会低于：1916.25－39.17=1877.08。
　　第三步  可靠性检验
　　现在来检验该模型的可靠性。根据3种指数的VaR来预测下一个交易日的指数变动下限，并比较该下限和实际收盘价，看预测的结果与我们期望值之间的差别。图2、图3、图4是3个指数于2000年4月3日至6月2日的实际走势与利用VaR预期下限的拟合图形。


　　现将样本区间内实际收盘指数低于预测下限的天数与95%置信度情况下的可能出现的期望天数作一统计对比，结果见表2。
　　表2   模型期望结果与实际结果的比较

　　深圳综合        深圳成分        上证综合
　　实际情况        3        3        3
　　期望情况        2        2        2

　　通过上面的计算我们可以发现应用VaR模型进行指数风险控制拟合结果较好。至于三种指数均有3个交易日超过预测下限，这主要是由于考察期间适逢台湾政权更迭及美众院审议表决予华PNTR的议案，市场波动较大所致。

　　例3 来自银行家信托公司的例子
　　由于金融机构特别是在证券投资中，高收益常伴随着高风险，下级部门或者交易员可能冒巨大风险追求利润，但金融机构出于稳健经营的需要，有必要对下级部门或者交易员可能的过渡投资机行为进行限制，因而引入考虑风险因素的业绩评价体系，美国银行和信托公司将VaR模型用于业绩评估中，确立了业绩评价指数——经风险调查的资本收益，即RAROC= ，从公式可看出，即使收益再高，但由于VaR也高，则RAROC也不会很高，其业绩评价也不可能很高。因此，将金融机构将VaR应用于业绩评价中，可对过度投机行为进行限制，使金融机构能更好地选择在最小风险下获取较大收益的项目。
　　同时，杜海涛也将VaR方法用于对我国5只基金管理人的经营业绩评价，评价结果如下表：
　　我国5只基金管理人的RAROC比较表
　　基金开元        基金普惠        基金金泰        基金安信        基金裕阳
　　VaR值        0.1178        0.0919        0.0880        0.1240        0.1185
　　收益率        0.4153        0.2982        0.3592        0.4206        0.3309
　　RAROC        2.8467        2.7495        3.5188        3.1707        2.7938
　　日收益率的标准差        0.045623        0.03748        0.035623        0.037033        0.036559
　　数据来源：杜海涛《VaR模型在证券风险管理中的应用》


　　随着我国加入WTO，金融全球化挑战我国的金融改革及创新，特别是金融理论的创新和控制风险技术的创新，如何将金融风险控制到最小程度，真正使金融体系成为支撑社会经济的基础，达到为社会分散经济风险的目的，是我国金融界必须面对的艰巨任务，如何用定量方法测度和控制金融风险，是金融机构和监管当局必须面对的问题。从金融机构本身来看，将风险定量分析方法，比如VaR模型应用于日常的风险管理，将市场风险和信用风险降到最低的程度，以期获取最大的利润回报，是金融机构的义不容辞的事情，也是其当务之急。从监管当局来看，促使金融机构应用先进的控制风险技术，使金融家们能够随心所欲地剥离各种风险，即对各种复杂的风险进行精确的计算和配置，将有利于我国的监管水平有较大的提高。因此，我国的金融机构和金融监管当局非常有必要将VaR模型等风险控制技术引入我国金融风险管理将非常必要，且具有一定的现实意义。

4. VAR方法的VaR模型的优点

1、 VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR 改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量, 使不同术语(例如基点现值、现有头寸等) 有统一比较标准, 使不同行业的人在探讨其市场风险时有共同的语言。另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。2、可以事前计算, 降低市场风险。不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险, 还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素,选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。3、确定必要资本及提供监管依据。VaR为确定抵御市场风险的必要资本量确定了科学的依据, 使金融机构资本安排建立在精确的风险价值基础上, 也为金融监管机构监控银行的资本充足率提供了科学、统一、公平的标准。VaR 适用于综合衡量包括利率风险、汇率风险、股票风险以及商品价格风险和衍生金融工具风险在内的各种市场风险。因此, 这使得金融机构可以用一个具体的指标数值(VaR) 就可以概括地反映整个金融机构或投资组合的风险状况, 大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流, 也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况, 因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时, 监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。

5. 财务风险的评估方法或者财务风险的评估标准是什么？

　　风险评估包括风险识别、风险分析和风险评价三个过程。ISO-31010“风险管理-风险评估技术”中列出了系列风险识别、分析和评价的方法，这些方法多数是一些通用型的或者更多是侧重于操作通用型的风险评估方法，然而就财务层面的风险评估，尚需要采用更适于财务风险评估特点的方法。
　　实施财务风险分析，首先是要界定什麽是风险的判断标准或指标，一般来讲运用企业过去的经验和行业平均值作为界定企业风险高低的标准；二是要选用适当的方法实施风险分析。一般常以非统计方法或统计方法，或以定性分析或定量分析，从而划分风险分析方法的大类别。例如情景分析法或敏感度分析法为非统计方式的风险分析法，VaR或信用风险度量模型等则是利用建立统计模型的定量的衡量风险的方法。然而，无论使用何种风险分析方法，其最终风险分析结果应以能够最为精确的（尽量精确的）或最为可信的（尽量可信的）描述风险的影响程度和风险发生频度特征为较佳，或者说某一种分析法能为某种风险给出精确的分析以及确切的描述，则这一方法方称之为“较佳方法。”以下列出用于财务风险分析的一些常用方法。
　　⑴ 菜单分析法（Menu Analysis）：将企业在生产经营过程中可能面临的各种风险以“菜单”的形式详细列举出来，以便可以清楚地知道将会遇到些什么风险。
　　⑵ 头脑风暴法（Brainstorming）：由风险分析专家、风险管理者、专业人员和其他专
　　家组成小组，集思广益，讨论可能的风险及其预案。
　　⑶ 财务报表法：
　　① 自报表识别财务风险。根据企业的资产负债表、损益表和现金流动表等财务资料，对其可能存在的各种风险进行分析和识别② 自报表分析财务风险（报表分析法）: 根据一定标准, 通过企业各类报表资料对其财务风险进行搜索、寻找、辨别的分析方法。具有操作简便、易行、可靠性强等特点。
　　⑷ 指标分析法：根据企业财务核算、统计核算、业务核算资料和其他方面（如企业信息情报部门收集的、市场调查获取的、从有关政府主管部门得到的）提供的数据， 对企业财务风险的相关指标数值进行计算、对比和分析， 并从分析的结果中寻找、识别和发现财务风险。
　　⑸ 专家意见法：企业组织相关领域的专家，利用专家的经验、知识和能力，根据预测对象的外界环境，通过直观的归纳，找出预测对象运动、变化、发展的规律，从而进行风险识别和分析判断的方法，又名定性分析法和经验分析法。
　　⑹ 德尔斐法: 是一种反馈匿名函询法，它对所要预测的问题征得专家意见之后，进行整理、归纳、统计，再匿名反馈给各专家，再次征求意见，再集中，再反馈，直至得到稳定的意见。
　　⑺ 情景分析法：通过利用数字、图表、曲线等，对企业未来的状态进行描绘，从而识别引起风险的关键因素及其影响程度的风险识别方法。
　　⑻ “A计分”法：首先试图将与企业风险有关的各种现象或标志性因素列出，然后依据它们对企业经营失败的影响大小进行赋值，最后将一个企业的所得数值或记分加起来，从而得出该企业的确切风险程度。
　　⑼ “Z积分”法：是一种综合评价企业风险的方法。首先挑选出一组决定企业风险大小的最重要的财务和非财务的数据比率，然后根据这些数据比率在预先显示或预测企业经营失败方面的作用大小给予不同的加权，最后将这些加权数值进行加总，从而得到一个企业的综合风险分数值，将其与临界值对比就可知企业风险的危急程度。
　　⑽ VaR模型：测量因各种市场变量（如利率、汇率等）的波动对企业整体经营所造成的风险。测算出的VaR值有两个对应的参数：N （预测未来的天数，比如1天或是10天）和可信度（比如可信度=99%）。明确VaR值的经济含义，比如VaR（N=1，可信度=99%）=100万，其含义为：如果未来的一天对企业而言是“糟糕”的一天，我们有99%的信心认为，企业因市场风险而遭受的损失不会超过100万元，这样的损失在100天中只会发生一次。
　　⑾其他方法
　　— 敏感性分析：衡量因输入变量的变化或变量相关程度改变对于企业财务风险管理模型造成的影响程度。
　　— 相关联系法： 以财务风险项目的关联程度为依据, 对有关理财活动方面的要素进行递进、推导分析, 从中查找可能存在的财务风险的技术方法。
　　— 保险咨询法： 企业委托保险公司或其他保险咨询服务组织， 对自身财产的潜在风险以及由于风险事件的发生可能导致的损失结果和对企业经营活动和理财的影响程度进行识别，逐项列出风险项目和内容， 以提示企业管理者警惕的风险识别方法。
　　— 损失清单法： 对企业生产经营管理各部位所面临的财务风险及其可能造成的损失进行列举排队的一种方法。
　　— 分组分析法： 按一定标志将企业系统划分为若干类别和方面， 由此做出财务风险识别的方法。
　　— 风险臆想法： 指利用集体的、奔放的、自由的并带有创造性思维方式， 对企业风险进行识别分析的方法。

6. 金融风险的测量方法都有什么？

目前的主流风险测量方法就是风险价值法(VAR)。本文的主要目的就是讨论风险价值法的三种模型：历史模拟法、分析方法和MonteCarlo法，并介绍它们的一些改进模型。 
00一、历史模拟法 
00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水平下的VAR估计。历史模拟法是一种非参数方法，它不需要假定市场因子的统计分布，因而可以较好的处理非正态分布；该方法是一种全值模拟，可有效地处理非线性组合(如包括期权的组合)。此外该方法简单直观，易于解释，常被监管者选作资本充足性的基本方法。实际上，该方法是1993年8月巴塞尔委员会制定的银行充足性资本协议的基础。 
        二、分析方法 
00分析方法是VAR计算中最为常用的方法。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计算。根据证券组合价值函数形式的不同，分析方法可分为两大类：Delta-类模型和Gamma-类模型。在Delta模型中，证券组合的价值函数均取一阶近似，但不同模型中市场因子的统计分布假设不同。如Delta-正态模型假定市场因子服从多元正态分布；Delta-加权正态模型使用加权正态模型(WTN)估计市场因子回报的协方差矩阵；Delta-GARCH模型使用GARCH模型描述市场因子。 
00在Gamma-类模型中，证券组合的价值函数均取二阶近似，其中Gamma-正态模型假定市场因子的变化服从多元正态分布，Gamma-GARCH模型使用GARCH模型描述市场因子。 
00三、蒙特o卡罗模拟法 
00分析方法利用灵敏度和统计分布特征简化了VAR。但由于对分布形式的特殊假定和灵敏度的局部特征，分析方法很难有效处理实际金融市场的厚尾性和大幅波动的非线性问题，往往产生各种误差和模型风险。模拟方法可能很好的处理非线性和、非正态问题。其主要思路是反复模拟决定金融估计价格的随机过程，每次模拟都可以得到组合在持有期末的一个可能值，如果进行大量的模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布。这样通过模拟发布会可以导出真实分布，从而求出VAR。

7. 常见的风险型决策方法有什么法?

定量决策方法，是指利用数学模型进行优选决策方案的决策方法。\x0d\x0a\x0d\x0a根据数学模型涉及的问题的性质（或者说根据所选方案结果的可靠性），定量决策方法一般分为确定型决策、风险型决策和不确定性决策方法三种。\x0d\x0a\x0d\x0a1、确定型决策方法（盈亏平衡分析）。\x0d\x0a\x0d\x0a确定型决策方法的特点是只有一种选择，决策没有风险，只要满足数学模型的前提条件，数学模型就会给出特定的结果。属于确定型决策方法的主要有盈亏平衡分析模型和经济批量模型。\x0d\x0a\x0d\x0a2、风险型决策方法（决策树）。\x0d\x0a\x0d\x0a有时我们会碰到这样的情况，一个决策方案对应几个相互排斥的可能状态，每一种状态都以一定的可能性（概率0-1）出现，并对应特定结果，这时的决策就被称为风险型决策。风险型决策的目的是如何使收益期望值最大，或者损失期望值最小。期望值是一种方案的损益值与相应概率的乘积之和。下面我们用决策树来说明风险型决策方法。\x0d\x0a\x0d\x0a决策树就是用数枝分叉形态表示各种方案的期望值，剪掉期望值小的方案枝，剩下的最后的方案即是最佳方案。决策树由决策结点、方案枝、状态结点、概率枝四个要素组成。\x0d\x0a\x0d\x0a3、不确定型决策方法。\x0d\x0a\x0d\x0a我们看到，在风险型决策方法中，计算期望值的前提是能够判断各种状况出现的概率。如果出现的概率不清楚，就需要用不确定型方法，这主要有三种，即冒险法、保守法和折中法。采用何种方法取决于决策者对待风险的态度。

8. 汇法风险信息网是做什么的？

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