背景
進入90年代，随着國際金融市場的日趨規範、壯大，各金融機構之間的競争也發生了根本性變化，特别是金融産品的創新，使金融機構從過去的資源探索轉變為内部管理與創新方式的競争，從而導緻了各金融機構的經營管理發生了深刻的變化，發達國家的各大銀行、證券公司和其他金融機構都在積極參與金融産品（工具）的創新和交易，使金融風險管理問題成為現代金融機構的基礎和核心。随着我國加入WTO，國内金融機構在面對即将到來的全球金融一體化的挑戰，金融風險管理尤顯其重要性。
傳統的資産負債管理（Asset-Liability Management）過份依賴于金融機構的報表分析，缺乏時效性，資産定價模型（CAPM）無法揉合新的金融衍生品種，而用方差和β系數來度量風險隻反映了市場（或資産）的波動幅度。這些傳統方法很難準确定義和度量金融機構存在的金融風險。
1993年，G30集團在研究衍生品種基礎上發表了《衍生産品的實踐和規則》的報告，提出了度量市場風險的VaR（Value-at-Risk）模型(“風險估價”模型)，稍後由JP.Morgan推出了計算VaR的RiskMetrics風險控制模型。在些基礎上，又推出了計算VaR的CreditMetricsTM風險控制模型，前者用來衡量市場風險；JP.Morgan公開的CreditmetricsTM技術已成功地将标準VaR模型應用範圍擴大到了信用風險的評估上，發展為“信用風險估價”（Credit Value at Risk）模型，當然計算信用風險評估的模型要比市場風險估值模型更為複雜。目前，基于VaR度量金融風險已成為國外大多數金融機構廣泛采用的衡量金融風險大小的方法。
VaR模型提供了衡量市場風險和信用風險的大小，不僅有利于金融機構進行風險管理，而且有助于監管部門有效監管。
1.1995年巴塞爾委員會同意具備條件的銀行可采用内部模型為基礎，計算市場風險的資本金需求，并規定将銀行利用得到批準和認可的内部模型計算出來的VaR值乘以3，可得到适應市場風險要求的資本數額的大小。這主要是考慮到标準VaR方法難以捕捉到極端市場運動情形下風險損失的可能性，乘以3的做法是提供了一個必要的資本緩沖。
2.capital at risk1993年建議以風險資本（Capital—at—risk）即風險價值法（VaR）作為合适的風險衡量手段，特别是用來衡量場外衍生工具的市場風險。
3.1995年，SEC也發布建議，要求美國公司采用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。
這些機構的動向使得VaR模型在金融機構進行風險管理和監督的作用日益突出。
國際金融風險管理的發展
從國際金融風險管理發展曆程來看，近20年來，大緻經曆了以下幾個階段：
80年代初
因受債務危機影響銀行普遍開始注重對信用風險的防範與管理，其結果是《巴塞爾協議》的誕生。該協議通過對不同類型資産規定不同權數來量化風險，是對銀行風險比較籠統的一種分析方法。
90年代
随着衍生金融工具及交易的迅猛增長，市場風險日益突出，幾起震驚世界銀行和金融機構危機大案(如巴林銀行、大和銀行等事件)促使人們對市場風險的關注。一些主要國際大銀行開始建立自己的内部風險測量與資本配置模型，以彌補《巴塞爾協議》的不足。
主要進展包括：市場風險測量新方法—Value At Risk(VaR)(風險價值方法)。這一方法最主要代表是摩根銀行的“風險矩陣)系統”；銀行業績衡量與資本配置方法——信孚銀行的“風險調整的資本收益率(Risk Adjusted Rettlrn on Capital，簡稱Raroc)”系統。
最近幾年
一些大銀行認識到信用風險仍然是關鍵的金融風險，并開始關注信用風險測量方面的問題，試圖建立測量信用風險的内部方法與模型。其中以J.P.摩根的Credit Metrics和Credit Suisse Financial Products(CSFP)的Credit Risk+兩套信用風險管理系統最為引入注目。
1997年亞洲金融危機爆發以來，世界金融業風險(如1998年美國長期資本管理公司損失的事件)出現了新特點，即損失不再是由單一風險所造成，而是由信用風險和市場風險等聯合造成。金融危機促使人們更加重視市場風險與信用風險的綜合模型以及操作風險的量化問題，由此全面風險管理模式引起人們的重視。
經過多年努力，風險管理技術已達到可以主動控制風險的水平。目前有關研究側重于對已有技術的完整和補充，以及将風險計值法推廣到市場風險以外(包括信用風險、結算風險、操作風險)等其他風險領域的嘗試。
在風險管理的各種方法中，VAR方法最為引人矚目。尤其是在過去的幾年裡，許多銀行和法規制定者開始把這種方法當作全行業衡量風險的一種标準來看待。
VAR之所以具有吸引力是因為它把銀行的全部資産組合風險概括為一個簡單的數字，并以美元計量單位來表示風險管理的核心——潛在虧損。VAR實際上是要回答在概率給定情況下，銀行投資組合價值在下一階段最多可能損失多少。
VAR特點
①可以用來簡單明了表示市場風險的大小，單位是美元或其他貨币，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VAR值對金融風險進行評判；
②可以事前計算風險，不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小；
③不僅能計算單個金融工具的風險。還能計算由多個金融工具組成的投資組合風險，這是傳統金融風險管理所不能做到的。
VaR模型在金融機構中的應用
用于風險偏好設定
一般來說對VaR模型中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。選擇較大的置信水平意味着其對風險比較厭惡，希望能得到把握性較大的預測結果，希望模型對于極端事件的預測準确性較高。根據各自的風險偏好不同，選擇的置信區間也各不相同。作為金融監管部門的巴塞爾委員會則要求采用99％的置信區間，這與其穩健的風格是一緻的。nn
用于風險限額管理
利用VaR模型，風險管理者可以分析各個業務部門承擔風險的大小，也可以确認金融機構總體面臨的各類風險敞口，從而可以利用VaR限額來控制各業務部門可以承擔的各類風險，确保每項業務所承擔的各類風險不超過提前設定的水平，以防止過度投機行為的出現。VaR限額考慮了組合的風險分散效果，有助于逐級設置限額結構。n
用于資産配置
目前越來越多的金融機構采用VaR計量市場風險，利用VaR設置頭寸限額，監管機構也使用VaR确定風險資本金，這就需要金融機構在資産配置時應滿足VaR約束，即在給定的VaR範圍内，獲得一個收益最大化的投資組合。n
用于績效評估
傳統上對交易員和業務部門的考核主要取決于總收益。但在金融投資中，高收益總是伴随着高風險。公司出于穩健經營的需要，必須對交易員及業務部門為績效而導緻可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指标。VaR為業務部門績效評估提供了定量化分析的手段，用部門收益除以其承受的VaR值得到風險調整的資本收益（RAROC），可以更科學地去評價部門的投資績效。n
用于風險報告
金融機構應每天編制VaR報告，并提交業務部門的管理者，然後把各個部門加總後的數據提交高級管理層。VaR報告還應提交給監管機構，并成為監管資本計算的基礎。越來越多的金融機構開始在其年報中将VaR當作一個重要的風險指标來公布。
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用于估算風險資本
以VaR來估算投資者面臨市場風險時所需的适量資本，風險資本的要求是巴塞爾協議對于金融監管的基本要求。
VAR方法的風險
但VAR方法也有其局限性。VAR方法衡量的主要是市場風險，如單純依靠VAR方法，就會忽視其他種類的風險如信用風險。另外，從技術角度講。VAR值表明的是一定置信度内的最大損失，但并不能絕對排除高于VAR值的損失發生的可能性。例如假設一天的99％置信度下的VAR＝＄1000萬，仍會有1％的可能性會使損失超過1000萬美元。
這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。所以在金融風險管理中，VAR方法并不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：風險價值法并不能預測到投資組合的确切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。
相關風險控制的方法
風險調整的資本收益法
風險調整的資本收益是收益與潛在虧損或VAR值的比值。使用這種方法的銀行在對其資金使用進行決策的日個候，不是以盈利的絕對水平作為評判基礎，而是以該資金投資風險基礎上的盈利貼現值作為依據。
每家銀行都清楚風險與收益的關系。在進行一項投資時，風險越大，其預期的收益或虧損也越大，投資如果産生虧損，将會使銀行資本受侵蝕，最嚴重的情況可能導緻銀行倒閉。雖然銀行對投資虧損而導緻的資本侵蝕十分敏感，但銀行必須認識到，承擔這些風險是為廠盈利，問題的關鍵在于，銀行應在風險與收益之間尋找一個恰當的平衡點，這也是Raroc的宗旨所在。決定Raroc的關鍵是潛在虧損即風險值的大小，該風險值或潛在虧損越大，投資報酬貼現就越多。
Raroc可用于業績評估，如果交易員從事高風險的投資項目，那麼即使利潤再高，由于VAR值較高，Raroc值也不會很高，其業績評價也就不會很高。實際上近幾年出現的巴林銀行倒閉、大和銀行虧損和百富勤倒閉等事件中，都是由于對某一個人業績評價不合理所緻，即隻考慮到某人的盈利水平，沒有考慮到他在獲得盈利的同時承擔的風險對其進一步重用的結果。Raroc方法用于業績評估，可以較真實地反映交易人員的經營業績，并對其過度投機行為進行限制，有助于避免大額虧損現象的發生。
信貸矩陣(Credit Metrics)
1997年4月初，美國J．P摩根财團與其他幾個國際銀行——德意志摩根建富、美國銀行、瑞士銀行、瑞士聯合銀行和BZW共同研究，推出了世界上第一個評估銀行信貸風險的證券組合模型(Credit Metrics)。
該模型以信用評級為基礎，計算某項貸款或某組貸款違約的概率，然後計算上述貸款同時轉變為壞賬的概率。該模型通過VAR數值的計算力圖反映出：銀行某個或整個信貸組合一旦面臨信用級别變化或拖欠風險時所應準備的資本金數值。
該模型覆蓋了幾乎所有的信貸産品，包括傳統的商業貸款；信用證和承付書；固定收入證券；商業合同如貿易信貸和應收賬款；以及由市場驅動的信貸産品如掉期合同、期貨合同和其他衍生産品等。
具體計算步驟是首先對信貸組合中的每個産品确定敞口分布；其次，計算出每項産品的價值變動率(由信用等級上升、下降或拖欠引起)；再次将單項信貸産品的變動率彙總得出一個信貸組合的變動率值(加總時應考慮各産品之間的相互關系)。
由此可見，在假定各類資産相互獨立的情況下，每類資産信用風險組合的風險值等于該類資産的敞口分布與其信用等級變動或拖欠的變動率。即等于信用等級變動或拖欠變動率x貸款額。
最近，美國華盛頓國際金融研究所針對當前的主要信用風險模型以及資産組合模型進行了分析測試，旨在找出衡量信用風險的最好方法，為計量信用風險确定一種比較規範的模型，并用于确定資本金的分配，從而為國際銀行業的發展及其風險監管創造條件，并計劃與巴塞爾銀行委員會合作進行這方面的工作。
VaR模型基本思想
VaR按字面的解釋就是“處于風險狀态的價值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其組合在未來資産價格波動下所面臨的最大損失額。JP.Morgan定義為：VaR是在既定頭寸被沖銷（be neutraliged）或重估前可能發生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把VaR定義為：“給定置信區間的一個持有期内的最壞的預期損失”。
VaR基本模型
根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資産組合的預期價值；ω為資産組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資産組合價值，R為設定持有期内（通常一年）資産組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資産組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，将②、③式代入①式，有
VaR=E【ω0（1+R）】-ω0（1+R*）
=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*
=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*
=ω0E（R）-ω0R*
=ω0【E（R）-R*】ω
∴VaR=ω0【E（R）-R*】 ④
上式公式中④即為該資産組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資産組合的VaR值。
VaR模型的假設條件
VaR模型通常假設如下：
1.市場有效性假設；
2.市場波動是随機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特别是對于我國金融業來說，由于市場尚需規範，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的随機性，在利用VaR模型時，隻能近似地正态處理。
VaR模型計算方法
從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當于計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。
從目前來看，主要采用三種方法計算VaR值。
VaR值的計算方法
曆史模拟法（historical simulation method）
“曆史模拟法”是借助于計算過去一段時間内的資産組合風險收益的頻度分布，通過找到曆史上一段時間内的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資産組合的VaR值。
“曆史模拟法”假定收益随時間獨立同分布，以收益的曆史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丢失和扭曲信息，然後用曆史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年内出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年内資産組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，确定ω*的大小，相當于圖中左端每日收入為負數的區間内，給定置信水平α，尋找和确定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由于觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
VaR=E（ω）-ω*
方差—協方差法
“方差—協方差”法同樣是運用曆史資料，計算資産組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用曆史數據計算資産組合的收益的方差、标準差、協方差；
其次，假定資産組合收益是正态分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資産組合在單位時間内的均值為μ，數準差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正态分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0【E（R）-R*】，有
VaR=ω0【μ-（μ-ασ）】=ω0ασ
假設持有期為△t，則均值和數準差分别為μ△t和，這時上式則變為：
VaR=ω0•α•
因此，我們隻要能計算出某種組合的數準差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數準差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資産組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的數準差，σij為金融工具i、j的相關系數。
蒙特卡羅模拟法（Monte Carlo simulation）
它是基于曆史數據和既定分布假定的參數特征，借助随機産生的方法模拟出大量的資産組合收益的數值，再計算VaR值。
發展前景
随着我國加入WTO，金融全球化挑戰我國的金融改革及創新，特别是金融理論的創新和控制風險技術的創新，如何将金融風險控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會經濟的基礎，達到為社會分散經濟風險的目的，是我國金融界必須面對的艱巨任務，如何用定量方法測度和控制金融風險，是金融機構和監管當局必須面對的問題。
從金融機構本身來看，将風險定量分析方法，比如VaR模型應用于日常的風險管理，将市場風險和信用風險降到最低的程度，以期獲取最大的利潤回報，是金融機構的義不容辭的事情，也是其當務之急。
從監管當局來看，促使金融機構應用先進的控制風險技術，使金融家們能夠随心所欲地剝離各種風險，即對各種複雜的風險進行精确的計算和配置，将有利于我國的監管水平有較大的提高。因此，我國的金融機構和金融監管當局非常有必要将VaR模型等風險控制技術引入我國金融風險管理将非常必要，且具有一定的現實意義。
VaR（Value at Risk）一般被稱為“風險價值”或“在險價值”，指在一定的置信水平下，某一金融資産（或證券組合）在未來特定的一段時間内的最大可能損失。假定JP摩根公司在2004年置信水平為95%的日VaR值為960萬美元，其含義指該公司可以以95%的把握保證，2004年某一特定時點上的金融資産在未來24小時内，由于市場價格變動帶來的損失不會超過960萬美元。或者說，隻有5%的可能損失超過960萬美元。
與傳統風險度量手段不同，VaR完全是基于統計分析基礎上的風險度量技術，它的産生是JP摩根公司用來計算市場風險的産物。但是，VaR的分析方法目前正在逐步被引入信用風險管理領域。
局限性
當然VAR方法也有其局限性，VAR方法衡量的主要是市場風險，如單純依靠VAR方法，就會忽視其他種類的風險如信用風險。另外，從技術角度講，VAR值表明的是一定置信度内的最大損失，但并不能絕對排除高于VAR值的損失發生的可能性。例如假設一天的99%置信度下的VAR=1000萬美元，仍會有1%的可能性會使損失超過1000萬美元。這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。
所以在金融風險管理中，VAR方法并不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：在險價值法并不能預測到投資組合的确切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。
