如何計算期貨的var

❶ 什麼是VaR，是怎麼計算的

計算機語言中的var：Pascal: var 在Pascal 作為程序的保留字，用於定義變數。 如：var a:integer；（定義變數a，類型為整數） var u:array[1..100]of integer；（定義數組u，下標由1至100，數組單元類型為整數）

❷ 風險管理中的VaR 如何計算的

計算步驟為：具體來說，在使用設定的模型估計出GARCH模型後，在「Proc」中點擊「Forecast」按鍵即可以彈出預測對話框，為了在工作文件中保存預測值，在對話框的「Series name」中需要輸入相應的名稱，「forecast name」後輸入收益率序列預測值的名稱，「GARCH」後面輸入條件方差預測值的名稱；在「Methods」項中選擇「Static」即靜態預測（向前一步預測），在「Output」中選擇「Do graph」和「Forecast evaluation」，而「sample range for forecast」採用系統默認的值即可，可得出向前一步預測的條件均值和條件方差的值；最後利用生成新序列的選項將條件均值和條件方差的序列名代入2樓中提供的式子即可。

❸ 金融風險管理中VAR的計算。

正在復習期末考試，看到了var
第一問:
var＝σ(波動率)×α(99%置信水平為內1.65，95%的置信水平為2.33)×w(總資產)
這個波動率可容採用正態分布法,歷史模擬法,蒙特卡羅模擬法之一。
我不知道你有數據不，他說的任選股票，你去網路一下，應該有人發布了這類問題σ的值。
2.3問我沒看，不屬於我的考試范圍，我沒太多時間，不好意思。
我學的是金融風險管理，只不過我沒用書，學的老師的課件，你可以去網路下

❹ 數理統計var怎麼計算

用公式表示為：P(ΔPΔt≤VaR)=a
字母含義如下：
P——資產價值損失小於可能損失上限的概率，即英文的
Probability
。
ΔP——某一
金融資產
在一定
持有期
Δt的價值損失額。
VaR——給定
置信水平
a下的
在險價值
，即可能的損失上限。
a——給定的置信水平。
(4)如何計算期貨的var擴展閱讀：
VaR的計算系數：
要確定一個金融機構或
資產組合
的VAR值或建立VAR的模型，必須首先確定以下三個系數：
一是持有期間的長短。持有期△t，即確定計算在哪一段時間內的持有資產的最大損失值，也就是明確風險管理者關心資產在一天內一周內還是一個月內的
風險價值
。
二是
置信區間
的大小。對置信區間的選擇在一定程度上反映了金融機構對風險的不同偏好。
三是觀察期間。觀察期間是對給定持有期限的回報的波動性和關聯性考察的整體時間長度，是整個數據選取的時間范圍，有時又稱數據窗口(Data
Window)。例如選擇對某資產組合在未來6個月，或是1年的觀察期間內，考察其每周回報率的波動性(風險)
。
參考資料來源：
網路
——
VAR方法

❺ 概率論var的計算方法

^對於一個總體而言,在一定時間空間條件下,其參數E(X)是一定的版,是常量,所以E(E(X)^權2)=E(X)^2,E(XE(X))=E(X)E(X)
=E(x^2-2xE(x)+(E(x))^2)
=E(X^2)-2E(XE(X))+E(E(X)^2)
=E(X^2)-2E(X)^2+E(X)^2
=E(X^2)-E(X)^2

❻ VAR計算公式

N:=7;
ZF:=CLOSE/REF(CLOSE,N)*100-100;
RPS:=DMA(ZF*100*COST(80),0.5);
VAR1:=DMA(RPS,0.2);
STICKLINE(VAR1>0,0,VAR1,3,0),COLOR0000FF;
STICKLINE(VAR1<0,0,VAR1,3,0),COLORFFFF00;
STICKLINE(RPS>VAR1,RPS,VAR1,2,0),COLORFF00FF;
STICKLINE(VAR1>RPS,RPS,VAR1,2,0),COLORFF0000;
VAR2:RPS,COLORFFFF00;
VAR3:VAR1,COLOR0000FF;

❼ 期貨市場風險的預測和度量.VAR方法

一、VaR風險測量方法 風險測量的模型主要有兩大類：參數模型和非參數模型。參數模型包括分析法的各類模型，利用了靈敏度和統計分布特性簡化了VaR，但由於對分布形式的假定和靈敏度的局部特徵，分析法很難有效處理實際金融市場的厚尾性和大幅度波動的非線性問題，因而會產生測量誤差以及模型風險。非參數法包括歷史模擬法和Monte Carlo模擬法，相對分析法來說，模擬法可以較好地處理非正態問題，是一種完全估計，可有效處理非線性問題。 １．參數法 分析法是VaR計算中最為常用的方法，它利用證券組合的價值函數與市場因子間的近似關系、市場因子的統計分布(方差-協方差矩陣)簡化VaR的計算。分析法根據證券組合價值函數形式的不同，可分為兩大類：Delta-類模型和Gamma-類模型。其中，Delta-類模型識別的是線性風險，Gamma-類模型可識別凸性風險，例如組合中含有期權類的衍生品。本文將採用Delta-類模型中的Delta-正態模型與Delta-GARCH模型進行分析。 ２．非參數法 （１）歷史模擬法 最簡單而又直觀的方法就是歷史模擬法，其核心就是根據市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布，用給定歷史時期上所觀測到的市場因子的變化，來表示市場因子的未來變化。然後，根據市場因子的未來價格水平對頭寸進行重新估值，計算出頭寸的價值損益變化。最後，在歷史模擬法中將組合的損益從小到大進行排序，得到損益分布，通過給定置信度下的分位數求出VaR。 （２）Monte Carlo模擬法 由於分析利用了統計分布特徵，如果市場存在厚尾性和大幅度波動的非線性問題，則風險測量偏差會比較大。Monte Carlo模擬是反復模擬決定金融工具價格的隨機過程，每次模擬都可以得到組合在持有期末的一個可能值，然後進行大量的模擬，那麼組合價值的模擬分布將收斂於組合的真實分布，然後根據置信度得到VaR。

❽ 投資組合的VAR計算

VaR的字面解釋是指「處於風險中的價值(Va1ueatRisk)」，一般被稱為「風險價值」或「在險價值」，其含義是指在市場正常波動下，某一金融資產或證券組合的最大可能損失。確切地說，VaR描述了「在某一特定的時期內，在給定的置信度下，某一金融資產或其組合可能遭受的最大潛在損失值」；或者說「在一個給定的時期內，某一金融資產或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少?」。用公式表達為：

Prob(∧P>VaR)=1－c

式中：∧P—證券組合在持有期內的損失；

vaR——置信水平c下處於風險中的價值。

以上定義中包含了兩個基本因素：「未來一定時期」和「給定的置信度」。前者可以是1天、2天、1周或1月等等，後者是概率條件。例如，「時間為1天，置信水平為95%(概率)，所持股票組合的VaR=10000元」，其涵義就是：「明天該股票組合可有95%的把握保證，其最大損失不會超過10000元」；或者說是：「明天該股票組合最大損失超過10000元只有5%的可能」。

為了加深理解，這里以中國聯通股票為例予以說明。例如，過去250個交易日(2003.10.13～2004.10.21)，中國聯通的日收益率在一7%和5%之間(見圖8—3)。從日收益的頻數圖(見圖8—4)中可以看出，日收益率低於一4%的有4次，日收益率在。和0.5之間的有41次等。在99%的置信區間下，也就是說250天中第2個最小收益率為一4.9%；在95%的置信區問

第八章金融工程應用分析329

下，即為250天中第7個最小收益率位於－3.5%至－4.0%之間，為－3.72%。因此，倘若投資者有1億元人民幣投資到中國聯通這支股票上，則在99%的置信區間下，日VaR不會超過490萬元，即一天內的損失小於490萬元的可能性大於99%的概率；同樣，在95%的置信區間下，日VaR為372萬元。

❾ 投資組合中既有股票又有期權債券怎麼計算VAR

你好這個是組合或者證券出現風險這個加權平均