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市场风险测度方法ValueatRiskVaR
第六章 市场风险的测度方法—Value-at-Risk（VaR）;第一节、引言;二、市场投资风险的基本概念; 1、投资风险的基本含义;2、证券市场投资风险基本涵义; 3、风险的特征;二、证券市场投资风险的分类;三、常用投资风险计量方法及存在的问题;1、方差计量理论;2、信息熵风险计量理论;;3、风险下偏矩计量理论;;4、VaR方法;?第二节 VaR的基本概念;一、VaR的含义;;二、注意的问题;第三节 独立同分布正态收益率的VaR;;;一、证券组合的VaR;一、证券组合的VaR;这样，99%，1天的VaR 为： VaR = $177,331.59 ?也就是说，只有1% 的概率，在未来24 小时内，组合的损失大于$177,331.59。 ;2、一般情况;2、一般情况;二、因素模型的简单回顾;三、因素模型的简单回顾（2）;三、增加VaR （ Incremental VaR ，边际VaR）;2、 增加 VaR的引出;2、 增加 VaR的引出（2）;;;3、实例;4、重要提示;四、 连续复利正态分布收益率的 VaR ;2、为什么需要复利正态分布收益率 ;;2、为什么需要复利正态分布收益率（2）;3、实例 ;;;?;六、含有非线性衍生品组合的 VaR;（一）Delta-Method; Example: ;Example;评论（1）;评论（2）;（二）The Delta-Gamma Method;（二）The Delta-Gamma Method ;;;非线性VaR(Non-Linear Value-at-Risk);非线性VaR;第四节非独立同分布正态收益率假设的情况：厚尾分布;;2、说明;二、应用历史收益率密度计算 VaR ;6.2节中的例子;处理非线性衍生证券的全值法;实例;三、可变方差的正态分布收益率;;1、简单移动平均法;2、风险测度（RiskMetrics） : 指数加权法;;;3、GARCH Models 方法;四、正态分布的混合（ Mixture of Normals）(应用！);1、 Jumps 模型（跳跃模型）?;2、状态转换模型（Regime Switches）;应用
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