3.蒙特卡羅模擬法
    蒙特卡羅法主要是利用計算機(jī)隨機(jī)模擬出風(fēng)險因素的隨機(jī)價格走勢，并以此來近似地揭示該風(fēng)險因素的市場特性。這個隨機(jī)模擬的過程實際就是重塑投資組合價值分布的過程。它的基本思想與壓力測試法是相似的，所不同的是，它不僅僅考慮了一個金融變量的大幅波動，而且還考慮了相關(guān)問題。
    蒙特卡羅法通過近似地模擬風(fēng)險因素的統(tǒng)計分布來計算潛在的收益和相應(yīng)的VaR。它要求每個風(fēng)險因素對應(yīng)一個其未來的可能分布，如正態(tài)分布、對數(shù)正態(tài)分布、t分布等。然后利用歷史的數(shù)據(jù)來確定這些分布的參數(shù)。利用這些分布和參數(shù)，隨機(jī)產(chǎn)生成千上萬種風(fēng)險因素的未來可能值（或稱為場景），在這一場景下再重新確定投資組合的價值。最后利用這些隨機(jī)產(chǎn)生的組合收益，構(gòu)造出組合的經(jīng)驗分布，并確定在一定置信水平下的VaR值。
    該方法的優(yōu)點(diǎn)：蒙特卡羅法是衡量金融風(fēng)險最全面的數(shù)值分析方法。它能處理其他方法所無法處理的風(fēng)險和問題，如非線性價格風(fēng)險、波動性風(fēng)險、肥尾分布、極端事件甚至信用風(fēng)險，它都能有效地處理。
    該方法的缺點(diǎn)：
    （1）蒙特卡羅法最大的不足就是計算量太大。如果投資組合中有1000種資產(chǎn)，對每種資產(chǎn)的模擬路徑為1000種，那么投資組合的價值就會有100萬個。如此大的計算量是以犧牲計算結(jié)果的及時性為代價的，所以該方法不適合于需要及時提供風(fēng)險量度的場合。
    （2）蒙特卡羅法存在模型風(fēng)險。因為它依賴于基礎(chǔ)風(fēng)險因素的隨機(jī)模型及證券的定價模型。如果這類模型有缺陷，據(jù)此得到的VaR也必然不準(zhǔn)確。
    使用VaR計量市場風(fēng)險的優(yōu)點(diǎn)有：第一，VaR模型測量風(fēng)險結(jié)果簡潔明了，一目了然，直觀而清晰地反映了風(fēng)險的量化概念，容易為管理者所理解和掌握。第二，VaR值明確地反映了市場風(fēng)險，如果定期地測定各個金融機(jī)構(gòu)的VaR值并且公布，便可以令普通投資者了解金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營狀況，增強(qiáng)市場的透明度，并且督促銀行管理者加強(qiáng)與客戶的溝通，增進(jìn)雙方的信任和投資者的信心。第三，VaR對風(fēng)險的測量是建立在數(shù)理統(tǒng)計與概率論的理論基礎(chǔ)上的，計算簡便，有很強(qiáng)的可操作性，同時又不缺乏理論上的科學(xué)性，適于銀行進(jìn)行內(nèi)部監(jiān)管和風(fēng)險控制。VaR方法也存在一定的缺陷，它對未來的損失是基于歷史數(shù)據(jù)的研究和組合模型，并假設(shè)這些數(shù)據(jù)與未來相一致。但實際上，很多情況并非如此。VaR的計算離不開特定的假設(shè)，包括數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性，而有時這些假設(shè)是與實際不相符的。另外，VaR對于極端情況下（金融危機(jī)、政治劇變）的市場風(fēng)險的計算缺乏可靠性，此時就需要采用其他方法（如壓力測試和極值分析法）對特殊情況下的VaR加以彌補(bǔ)。
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