风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评估,即风险测量。随着金融市场和金融交易的规模、动态性和复杂性的增加,金融理论和金融工程的发展,金融市场风险测量技术也变得更为综合、复杂。VaR 是目前金融市场风险测量的主流方法。VaR 模型能度量各种市场风险,甚至是信用风险。现在VaR 广泛应用于投资组合、金融衍生工具、市场风险和信用风险的分析中。VaR 模型作为一种工具主要在信息披露、资源配置与绩效评价三个方面发挥重要作用。资产负债管理一直是各保险公司进行财务管理、风险管理的有力工具。其目标是防止技术的无偿付能力并试图保证技术偿付能力;管理净现金流,规避产品组合和投资组合的现金流不匹配。寿险公司资产负债管理技术主要是应用债券价格对利率的敏感性即持续期对资产和负债的利率风险进行度量,进而建立了管理利率风险的现金流匹配模型和免疫模型等。传统的资产负债管理模型如持续期模型能较好的度量利率风险,但是随着寿险产品的创新、竞争的加剧及金融市场的发展,寿险投资方向日益多样化,投资的证券化趋势越来越明显。这使寿险公司的资产面对更多的风险和更复杂的金融工具,传统的资产负债管理技术如持续期模型的局限性也更突出了。VaR 在寿险领域的应用必然会给寿险资产负债管理技术带来一场革命。本文主要对VaR 模型、寿险资产负债管理理论和模型以及VaR 模型在寿险资产负债管理中的应用进行了研究,对前人的研究成果进行整理和综合,并做了一些改进。主要结论如下: 1 在计算VaR 时用区间估计代替点估计更有意义。2 在用资本资产定价模型(CAPM)计算股票或股票组合的可能损失时,不能丢失常数项, 否则计算的VaR 值偏大。3 基于数论仿真法,建立一种度量金融风险的VaR 新方法。它能够估量市场因子在各种不利情形下资产的损失大小及其可能性,使金融风险管理者能预期市场风险,并做出相应的对策。4 运用凸性性质及函数极值理论对传统免疫模型进行改进,增加凸性条件会使资产负债匹配效果更好。5 在金融机构的投资决策中,传统的均值-方差模型因为多目标规划而不易求解。引入VaR 可以简化为单目标规划便于求解,且可使投资者的目标更加明确。