VaR(Value at Risk)是近年才发展起来的一种风险测量技术,因其具有简洁、综合、实用等特点,自1994年J.P Morgan银行首先公布了它的VaR系统后不久就受到了包括巴塞尔委员会、国际清算银行等官方机构和各类银行、非银行金融机构(如保险、证券、特别是机构投资者)等众多组织的普遍欢迎,现己发展成为金融市场风险管理的主流方法。 目前国外研究有关VaR的研究比较成熟多,计算VaR的技术方法层出不穷,国内的研究相对落后。随着中国金融领域改革进一步深化,各金融机构根据国际惯例建立以VaR为风险衡量标准的风险管理体系将成为必然,所以透彻的研究VaR概念及其计算模型并且比较各自特点就成了风险度量技术的当务之急,具有较大的现实意义。 本文通过对VaR模型体系的系统介绍,以下降趋势中的上证180指数为实证研究对象,对VaR的各个模型进行比较分析,指出其优缺点。全文共分六章:第一章为引言部分。第二章主要内容是简要描述证券市场风险的定义、内涵、来源和特征,并对证券市场风险进行分类。第三章首先介绍了金融市场测量技术框架,从第一节到第四节依次对金融市场风险测量的灵敏度分析、波动性方法、VaR、压力试验和极值理论作理论介绍。第四章是全文的理论核心。在本章里对VaR计算的各种模型进行了介绍,重点对历史模拟法、分析方法和MonteCarlo模拟方法做了详细阐述并比较了三种方法的优劣。第五章为VaR方法在中国股市中的实证研究部分,第一节首先对样本的选取与处理做了说明;第二节分别运用历史模拟法、分析方法和Monte Carlo模拟方法对上证180指数日几何收益率的VaR做了计算,并用QBASIC语言编程实现;第三节主要是利用失败频率检验法对三种方法估计的VaR值的有效性进行后验测试与评估。第六章为本文结论部分,在前文研究的基础上对我国股市风险管理提出建议。