VaR值计算中历史模拟法的分类比较

贾照杰

【摘 要】 随着世界经济的发展和规则的复杂多变，金融市场的波动变得频繁且剧烈，《巴塞尔资本协议》的发展使得风险计量方法不断得到完善，随着越来越多的国际机构开始采用和推广，VaR值逐渐成为衡量风险的行业标准。本文对历史模拟法中的一般历史模拟法、过滤历史模拟法进行研究和实证比较，结果显示加过滤历史模拟法更加精确。

【关键词】 VaR值 历史模拟法 过滤历史模拟法

一、历史模拟法的二种模型

（一）一般历史模拟法

一般历史模拟法其实就是一般意义上的历史模拟法。顾名思义，从历史模法中的“历史”二字，我们便就不难看出历史模拟法是对历史的一种模拟，然后从模拟中计算VaR值，所以这种历史模拟法的缺点之一便是他的VaR值精准度较为依赖所选择的历史数据。

（二）过滤历史模拟法

过滤历史模拟法可以有效的将一般历史模拟法和蒙特卡洛模拟法结合在一起。基本逻辑是：我们首先设定一组序列，这组序列包含N个过去回报率。然后我们通过对历史观测区间的数据用GARCH建立模型，把每一个历史数据用同一天的已经估计出的标准差进行标准化，从而得到了历史回报率的标准化序列。这样我们就能在样本的期末得到下一天的波动率的估计值。

二、基于上证综指的二种历史模拟法的实证对比研究

（一）样本区间选择及数据来源

我们对上证综合指数进行时间截取，样本区间选择2000年1月4日到2017年2月24日的上证综合指数的收盘价数据，即共计400个上证综合指数的收盘价数据作为历史数据抽取样本。

（二）比较研究的方法

我们首先选取了历史观测区间的样本标的及样本区间，即2000年1月4日到2017年2月24日的上证综合指数收盘价。然后我们利用数据建立模型计算一般历史模拟法，加权历史模拟法和过滤历史模拟法的VaR值，分别分析在90%，95%，99%的置信水平下。模型的建立和分析我们是利用Eviews进行，三种模型我们均选取1000的样本外数据。下面，我们将就二种模型分别进行建模分析。

（三）基于上证综指的二种历史模拟法的实证对比研究

1、一般历史模拟法的实证分析

选取2001年1月4日到2017年2月24日的上证综合指数的收盘价做为样本数据，通过一般历史模拟法的逻辑在计算机模拟运行后，我们得到一般历史模拟法模型的表现如下图4-1所示：

通过Eviews对一般历史模拟法模型进行样本外取值表现如下图表4-1所示：

通过数据汇总，我们可以直观的看到SHS（一般历史模拟法）模型和理论上VaR值的差值，从而分析一般历史模拟法的表现优劣，也就是越接近理論上的次数，该模型的表现越好，反之模型的表现较差。

3、过滤历史模拟法的实证分析

针对过滤历史模拟法我们首先也需要具有一个采集到的数据集合，即2000年1月4日到2017年2月24日的上证综合指数的收盘价，以作为其历史观测区间的样本数据。

通过数据汇总，我们可以直观的看到FHS（过滤历史模拟法）模型和理论值的差距。我们可以看到，在置信水平99%和95%的情况下，过滤历史模拟法模型的表现较好。而在置信水平90%的情况下，过滤历史模拟法表现一般。这说明在2000年1月4日至2017年2月24日的上证综合指数的历史数据中，过滤历史模拟法模型较为适用高置信水平。

三、历史模拟法二种模型的检验与比较结论

我们通过计算机建模处理后，对一般历史模拟法，加权历史模拟法及过滤历史模拟法分别进行模拟估值，得出了它们在置信水平90%，95%，99%的情况下的VaR值，并与理论上的VaR值进行了对比，简单分析了二种模型在不同置信水平下的表型情况，通过比较分析，我们可以看出：在2001年1月1日到2017年2月24日这段历史观测期间内，过滤历史模拟法在置信水平99%的情况下表现最好，在置信水平95%的情况下表现较差差一般历史模拟法在置信水平95%的情况下表现较好。

【参考文献】

[1] 方芳，风险价值计算的蒙特卡洛模拟法及其改进，2016年4月20日，29-31.

[2] 柳向东、麦清溪，风险价值VaR的几种算法及其比较[J].统计与决策，2015年底12期：13-14.

[3] 陈守东、俞世典，基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析，吉林大学社会科学学报，2013，7（4），11-17.

[4] 邵欣伟、张屹山，基于VaR的证券投资组合风险评估体系[J]，数量经济技术研究，2014，（12），35-45.