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var模型主要是分析什么，方差分解分析結果怎么看

分析生活經驗

var模型主要是分析什么
var按字面的解釋就是“處于風險狀態的價值”，var模型主要是分析在一定置信水平和一定持有期內某一金融工具或其組合在未來資產價格波動下所面臨的最大損失額 。JP.Morgan定義為：var是在既定頭寸被沖銷（beneutraliged）或重估前可能發生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把var定義為：“給定置信區間的一個持有期內的最壞的預期損失” 。var模型通常假設如下：1.市場有效性假設；2.市場波動是隨機的，不存在自相關 。一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是我國金融業，由于市場尚需規范，政府干預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性 ， 在利用var模型時 ， 只能近似地正態處理 。
方差分解分析結果怎么看方差分解原理方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變且變化的貢獻度，方差分解進一步評價不同結構沖擊的重要性 。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產生影響的每一個隨機擾動的相對重要性的信息 。方差分解脈沖響應函數是隨著時間的推移，觀察棋型中的各變量對于沖擊是如何反應的，然而對于只是要簡單地說明變t的影響關系又稍稍過細了一些 。因此，Sim，于1980年根據VMA(oo)表示 ， 方差分解提出了方差分解方法，定最地但是相當粗糙地把握變且間的影響關系 。


下面的實證分析分為兩個部分，將利率傳導機制分為兩個部分進行實證分析，第一部分為貨幣政策到金融市場的利率傳導.以貨幣供應盈開始，研究貨幣供應量、方差分解市場利率以及管制利率三個變量之間的關系，論證貨幣供應量對市場利率的影響如何，市場利率與管制利率哪一個是主導 。方差分解由于采用月度數據，并建立三個變I的模型，用VAR棋型分析，方差分解變化長期關系分析用johansen協整檢驗 。
Var模型適合什么數據
向量自回歸模型，簡單的講就是看過去的變量預測將來的變量 。
VAR模型描述在同一樣本期間內的n個變量（內生變量）可以作為它們過去值的線性函數 。
例1．Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的現期值與X的一期滯后值相聯系，比較一般的情況是：
Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut,
t = 1,2,…,n
即Y的現期值不僅依賴于X的現期值 ， 而且依賴于X的若干期滯后值 。這類模型稱為分布滯后模型，因為X變量的影響分布于若干周期 。
例2．Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的現期值與它自身的一期滯后值相聯系，即依賴于它的過去值 。一般情況可能是：
Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … )
即Y的現期值依賴于它自身若干期滯后值，還依賴于其它解釋變量 。
具體內容可以參看人大經濟論壇 。
var模型主要是分析什么時間序列
VAR，也即Vector autoregression model，中文名字叫做向量自回歸模型 。簡單來說，就是用模型刻畫向量之間的數量關系 。這就引出了VAR的適用前提∶①能進行回歸，自然要求數據平穩，否則會發生偽回歸;②回歸在向量之間發生 ， 向量之間自然需要存在一定的關系（統計意義上的因果關系），那么就要求通過格蘭杰因果檢驗 。而格蘭杰因果檢驗的前提要求數據平穩，因此要先進行平穩性檢驗 。
風險管理var分析法的原理和應用
一、VaR方法的歷史演變
通常，人們將風險定義為未來凈收益的不確定性 。
名義值法，即如果起初投資的成本為W，便認為投資風險為W，其可能會全部損失 。
敏感性方法，是測量市場因子每一個單位的不利變化可能引起投資組合的損失 。
波動性方法，是收益標準差作為風險度量 。
粗略來說 ， VaR就是使用合理的金融理論和數理統計理論，定量地對給定的資產所面臨的市場風險給出全面的度量 。VaR模型來自于兩種金融理論的融合：一是資產定價和資產敏感性分析方法;二是對風險因素的統計分析 。
VaR是描述市場在正常情況下可能出現的最大損失，但市場有時會出現令人意想不到的突發事件，這些事件會導致投資資產出現巨大損失 ， 而這種損失是VaR很難測量到的 。因此，人們提出壓力測試或情景分析方法 ， 以測試極端市場情景下投資資產的最大潛在損失 。
二、VaR計算的基本原理及計算方法
(一)VaR計算的基本原理
VaR的字面解釋是指“處于風險中的價值(Value atRisk)”，一般被稱為“風險價值”或“在險價值”，其含義是指在市場正常波動下 ， 某一金融資產或證券組合的最大可能損失 。
確切地說，VaR描述了“在某一特定的時期內，在給定的置信度下，某一金融資產或其組合可能遭受的最大潛在損失值”或者說“在一個給定時期內，某一金融資產或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少 。”
定義中包含了兩個基本因素：“未來一定時期”和“給定的置信度” 。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，后者是概率條件 。例如：“時間為1天，置信水平為95%，所持股票組合的VaR=10000元 。”其涵義就是：“明天該股票組合可有95%的把握保證，其最大損失不會超過10000元 。”或者是“明天該股票組合最大損失超過10000元只有5%的可能 。”
VaR方法的最大優點就是提供了一個統一的方法來測量風險，把風險管理中所涉及的主要方面——投資組合價值的潛在損失用貨幣單位來表達 ， 簡單直觀地描述了投資者在未來某一給定時期內所面臨的市場風險 。使得不同類型資產的風險之間具有可比性，逐漸成為聯系整個企業或機構的各個層次的風險分析、度量方法 。另外 ， VaR方法可以用于多種不同的金融產品，并能對不同的金融產品和不同的資產類型的風險進行度量和累積，因而它能夠用來對整個企業和跨行業的各種風險進行全面的量化 。
(二)VaR的主要計算方法
從最基本的層次上可以歸納為兩種：局部估值法和完全估值法 。
德爾塔一正態分布法就是典型的局部估值法;歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法是典型的完全估值法 。
1.德爾塔一正態分布法
優點：簡化了計算量 。但是由于其具有很強的假設，無法處理實際數據中的厚尾現象，具有局部測量性等不足 。
2.歷史模擬法
歷史模擬法的概念直觀、計算簡單 ， 無需進行分布假設，可以有效地處理非對稱和厚尾等問題，而且歷史模擬法可以較好地處理非線性、市場大幅波動等情況，可以捕捉各種風險 。歷史模擬法的缺點也是顯而易見的` 。它假定市場因子的未來變化與歷史完全一樣，這與實際金融市場的變化是不一致的 。其次，歷史模擬法需要大量的歷史數據 。第三，歷史模擬法的計算量非常大，對計算能力要求比較高 。
3.蒙特卡羅模擬法
蒙特卡羅模擬法不同之處在于市場價格的變化不是來自歷史觀察值，而是通過隨機數模擬得到 。
【var模型主要是分析什么，方差分解分析結果怎么看】其基本思路是假設資產價格的變動依附在服從某種隨機過程的形態，利用電腦模擬，在目標時間范圍內產生隨機價格的途徑，并依次構建資產報酬分布 ， 在此基礎上求出VaR 。
蒙特卡羅模擬法的主要優、缺點：
(1)優點：可涵蓋非線性資產頭寸的價格風險、波動性風險，甚至可以計算信用風險;可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態分布和極端狀況等特殊情景 。
(2)缺點：需要繁雜的電腦技術和大量的復雜抽樣，既昂貴且費時;對于代表價格變動的隨機模型 ， 若是選擇不當，會導致模型風險的產生;模擬所需的樣本數必須要足夠大，才能使估計出的分布得以與真實的分布接近 。
三、VaR的應用
VaR的全面性、簡明性、實用性決定了其在金融風險管理中有著廣泛的應用基礎，主要表現在風險管理與控制、資產配置與投資決策、業績評價和風險監管等方面 。
(一)風險管理與控制
1.風險管理與控制的核心之一是風險的計量、風險限額的確定與分配、風險監控 。傳統的風險限額管理主要是頭寸規?？刂?。其缺陷：不能在各業務部門之間進行比較;沒有包含杠桿效應;沒有考慮不同業務部門之問的分散化效應 。
2.鑒于傳統風險管理存在的缺陷，現代風險管理強調采用以VaR為核心，輔之敏感性和壓力測試等形成不同類型的風險限額組合 。
(二)基于VaR的資產配置與投資決策
VaR與方差直接相關，其作為風險限額指標實質上對方差附加了一種限制 。
(三)基于VaR的業績評估
通常采用的業績評價指標為“經風險調整后的資本收益” 。
(四)風險監管
四、使用VaR需注意的問題
1.VaR沒有給出最壞情景下的損失 。VaR只是度量了市場處于正常變動下的市場風險，而對于金融市場的極端價格變動，如市場突然的“崩盤”等，VaR是無法處理的 。理論上說，這些根源的缺陷不在于VaR本身，而在于其依賴的統計方法 。
2.VaR的度量結果存在誤差 。
3.頭寸變化造成風險失真 。VaR假設頭寸固定不變，因此在對一天至數天的期限做出調整時，要用到時間數據的平方根 。但是，這一調整忽略了交易頭寸在期間內隨市場變化的可能性 ， 導致實際風險與計量風險出現較大差異 。


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