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。