var模型主要是分析什么，方差分解分析结果怎么看

var模型主要是分析什么

var按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，var模型主要是分析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（beneutraliged）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”。var模型通常假设如下：1.市场有效性假设；2.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，特别是我国金融业，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。

方差分解分析结果怎么看

方差分解原理方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变且变化的贡献度，方差分解进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每一个随机扰动的相对重要性的信息。方差分解脉冲响应函数是随着时间的推移，观察棋型中的各变量对于冲击是如何反应的，然而对于只是要简单地说明变t的影响关系又稍稍过细了一些。因此，Sim，于1980年根据VMA(oo)表示，方差分解提出了方差分解方法，定最地但是相当粗糙地把握变且间的影响关系。

下面的实证分析分为两个部分，将利率传导机制分为两个部分进行实证分析，第一部分为货币政策到金融市场的利率传导.以货币供应盈开始，研究货币供应量、方差分解市场利率以及管制利率三个变量之间的关系，论证货币供应量对市场利率的影响如何，市场利率与管制利率哪一个是主导。方差分解由于采用月度数据，并建立三个变I的模型，用VAR棋型分析，方差分解变化长期关系分析用johansen协整检验。

Var模型适合什么数据

向量自回归模型，简单的讲就是看过去的变量预测将来的变量。
VAR模型描述在同一样本期间内的n个变量（内生变量）可以作为它们过去值的线性函数。
例1．Yt = α+βXt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的现期值与X的一期滞后值相联系，比较一般的情况是：
Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut,
t = 1,2,…,n
即Y的现期值不仅依赖于X的现期值，而且依赖于X的若干期滞后值。这类模型称为分布滞后模型，因为X变量的影响分布于若干周期。
例2．Yt = α+βYt-1 + ut, t = 1,2,…,n
本例中Y的现期值与它自身的一期滞后值相联系，即依赖于它的过去值。一般情况可能是：
Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … )
即Y的现期值依赖于它自身若干期滞后值，还依赖于其它解释变量。
具体内容可以参看人大经济论坛。

var模型主要是分析什么时间序列

VAR，也即Vector autoregression model，中文名字叫做向量自回归模型。简单来说，就是用模型刻画向量之间的数量关系。这就引出了VAR的适用前提∶①能进行回归，自然要求数据平稳，否则会发生伪回归;②回归在向量之间发生，向量之间自然需要存在一定的关系（统计意义上的因果关系），那么就要求通过格兰杰因果检验。而格兰杰因果检验的前提要求数据平稳，因此要先进行平稳性检验。

风险管理var分析法的原理和应用

　　一、VaR方法的历史演变

　　通常，人们将风险定义为未来净收益的不确定性。

　　名义值法，即如果起初投资的成本为W，便认为投资风险为W，其可能会全部损失。

　　敏感性方法，是测量市场因子每一个单位的不利变化可能引起投资组合的损失。

　　波动性方法，是收益标准差作为风险度量。

　　粗略来说，VaR就是使用合理的金融理论和数理统计理论，定量地对给定的资产所面临的市场风险给出全面的度量。VaR模型来自于两种金融理论的融合：一是资产定价和资产敏感性分析方法;二是对风险因素的统计分析。

　　VaR是描述市场在正常情况下可能出现的最大损失，但市场有时会出现令人意想不到的突发事件，这些事件会导致投资资产出现巨大损失，而这种损失是VaR很难测量到的。因此，人们提出压力测试或情景分析方法，以测试极端市场情景下投资资产的最大潜在损失。

　　二、VaR计算的基本原理及计算方法

　　(一)VaR计算的基本原理

　　VaR的字面解释是指“处于风险中的价值(Value atRisk)”，一般被称为“风险价值”或“在险价值”，其含义是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。

　　确切地说，VaR描述了“在某一特定的时期内，在给定的置信度下，某一金融资产或其组合可能遭受的最大潜在损失值”或者说“在一个给定时期内，某一金融资产或其组合价值的下跌以一定的概率不会超过的水平是多少。”

　　定义中包含了两个基本因素：“未来一定时期”和“给定的置信度”。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，后者是概率条件。例如：“时间为1天，置信水平为95%，所持股票组合的VaR=10000元。”其涵义就是：“明天该股票组合可有95%的把握保证，其最大损失不会超过10000元。”或者是“明天该股票组合最大损失超过10000元只有5%的可能。”

　　VaR方法的最大优点就是提供了一个统一的方法来测量风险，把风险管理中所涉及的主要方面——投资组合价值的潜在损失用货币单位来表达，简单直观地描述了投资者在未来某一给定时期内所面临的市场风险。使得不同类型资产的风险之间具有可比性，逐渐成为联系整个企业或机构的各个层次的风险分析、度量方法。另外，VaR方法可以用于多种不同的金融产品，并能对不同的金融产品和不同的资产类型的风险进行度量和累积，因而它能够用来对整个企业和跨行业的各种风险进行全面的量化。

　　(二)VaR的主要计算方法

　　从最基本的层次上可以归纳为两种：局部估值法和完全估值法。

　　德尔塔一正态分布法就是典型的局部估值法;历史模拟法和蒙特卡罗模拟法是典型的完全估值法。

　　1.德尔塔一正态分布法

　　优点：简化了计算量。但是由于其具有很强的假设，无法处理实际数据中的厚尾现象，具有局部测量性等不足。

　　2.历史模拟法

　　历史模拟法的概念直观、计算简单，无需进行分布假设，可以有效地处理非对称和厚尾等问题，而且历史模拟法可以较好地处理非线性、市场大幅波动等情况，可以捕捉各种风险。历史模拟法的缺点也是显而易见的`。它假定市场因子的未来变化与历史完全一样，这与实际金融市场的变化是不一致的。其次，历史模拟法需要大量的历史数据。第三，历史模拟法的计算量非常大，对计算能力要求比较高。

　　3.蒙特卡罗模拟法

　　蒙特卡罗模拟法不同之处在于市场价格的变化不是来自历史观察值，而是通过随机数模拟得到。

　　其基本思路是假设资产价格的变动依附在服从某种随机过程的形态，利用电脑模拟，在目标时间范围内产生随机价格的途径，并依次构建资产报酬分布，在此基础上求出VaR。

　　蒙特卡罗模拟法的主要优、缺点：

　　(1)优点：可涵盖非线性资产头寸的价格风险、波动性风险，甚至可以计算信用风险;可处理时间变异的变量、厚尾、不对称等非正态分布和极端状况等特殊情景。

　　(2)缺点：需要繁杂的电脑技术和大量的复杂抽样，既昂贵且费时;对于代表价格变动的随机模型，若是选择不当，会导致模型风险的产生;模拟所需的样本数必须要足够大，才能使估计出的分布得以与真实的分布接近。

　　三、VaR的应用

　　VaR的全面性、简明性、实用性决定了其在金融风险管理中有着广泛的应用基础，主要表现在风险管理与控制、资产配置与投资决策、业绩评价和风险监管等方面。

　　(一)风险管理与控制

　　1.风险管理与控制的核心之一是风险的计量、风险限额的确定与分配、风险监控。传统的风险限额管理主要是头寸规模控制。其缺陷：不能在各业务部门之间进行比较;没有包含杠杆效应;没有考虑不同业务部门之问的分散化效应。

　　2.鉴于传统风险管理存在的缺陷，现代风险管理强调采用以VaR为核心，辅之敏感性和压力测试等形成不同类型的风险限额组合。

　　(二)基于VaR的资产配置与投资决策

　　VaR与方差直接相关，其作为风险限额指标实质上对方差附加了一种限制。

　　(三)基于VaR的业绩评估

　　通常采用的业绩评价指标为“经风险调整后的资本收益”。

　　(四)风险监管

　　四、使用VaR需注意的问题

　　1.VaR没有给出最坏情景下的损失。VaR只是度量了市场处于正常变动下的市场风险，而对于金融市场的极端价格变动，如市场突然的“崩盘”等，VaR是无法处理的。理论上说，这些根源的缺陷不在于VaR本身，而在于其依赖的统计方法。

　　2.VaR的度量结果存在误差。

　　3.头寸变化造成风险失真。VaR假设头寸固定不变，因此在对一天至数天的期限做出调整时，要用到时间数据的平方根。但是，这一调整忽略了交易头寸在期间内随市场变化的可能性，导致实际风险与计量风险出现较大差异。

以上就是关于var模型主要是分析什么，方差分解分析结果怎么看的全部内容，以及var模型主要是分析什么的相关内容,希望能够帮到您。

版权声明：本文来自用户投稿，不代表【百发生活】立场，本平台所发表的文章、图片属于原权利人所有，因客观原因，或会存在不当使用的情况，非恶意侵犯原权利人相关权益，敬请相关权利人谅解并与我们联系（邮箱：）我们将及时处理，共同维护良好的网络创作环境。