價值風險（VAR）是單一投資或投資組合的廣泛投資風險的廣泛使用量度。VAR在特定時間段內為投資組合的最大損失提供一定程度的信心。往往選擇置信水平以表示尾部風險的指示;也就是說，罕見，極端市場事件的風險。

例如，基於VAR計算，投資者可能是95％的信心，即100美元的股權投資一天的最大損失將不超過3美元。可以使用三種不同的方法測量var（本例中的3美元）。每種方法都依賴於創造投資回報的分配;換句話說，在指定時間段內分配了所有可能的投資回報。（另見風險（VAR）的價值介紹。）

var有多準確？

選擇var方法後，計算投資組合的var是一個相當簡單的運動。挑戰在於評估措施的準確性，從而提高回報分配的準確性。了解措施的準確性對於金融機構尤為重要，因為他們使用VAR來估計他們需要覆蓋潛在損失的人需要多少現金。VAR模型中的任何不准確都可能意味著該機構並未持有足夠的儲備，並且可能導致大量損失，而不僅適用於該機構，而且可能是其存款人，個人投資者和企業客戶。在極端的市場條件下，例如VAR試圖捕獲的市場條件下，損失可能足夠大以造成破產。（另見破產需要了解的內容。）

如何反饋A/H2>

風險管理人員使用稱為逆行的技術來確定VAR模型的準確性。逆行涉及計算出的VAR測量與在產品組合上實現的實際損失（或增益）的比較。逆端依賴於計算中假設的置信水平。例如，計算每日3美元的每月3美元的投資者，95％的信心將期望其投資組合的一天虧損僅超過3％的時間。如果投資者記錄了100天的實際損失，如果VAR模型準確，損失將恰好超過3美元。通過將實際丟失異常的比例與預期的例外數量的比例進行比較，一個簡單的逆端堆疊對模型返回分發的實際返回分佈。必須在足夠長的時段內執行後退，以確保有足夠的實際返回觀察來創建實際的返回分佈。為期一天的VAR措施，風險管理人員通常使用最低一年的時間來進行回溯。

簡單的後退最重要的是主要缺點：它取決於所使用的實際返回的樣本。再次考慮投資者，他們計算了3美元的一天var，達到了95％的信心。假設投資者在100天上進行了反向最低限度，並找到了五個例外。如果投資者使用不同的100天段，則可能較少或更大的例外情況。這種樣本依賴性使得難以確定模型的準確性。為了解決這種弱點，可以實施統計測試以在更大的燈光上避開是否失敗或通過。

如果逆機失敗

，該怎麼辦

當逆機失敗時，需要考慮許多可能需要考慮的原因：

錯誤的回報分配

如果var方法驗證返回分佈（例如，返回的正常分佈），則可以使用模型分佈並不適合實際分佈。統計擬合優度測試可用於檢查模型分佈適合實際觀察到的數據。或者，可以使用不需要分佈假設的var方法。

錯過的var模型

如果VAR模型捕獲，例如，只有股票市場風險，而投資組合暴露於其他風險，如利率風險或外匯風險，則該模型被擊敗。另外，如果VAR模型無法捕獲風險之間的相關性，則認為被遺漏。這可以通過包括模型中的所有適用風險和相關的相關性來糾正。在投資組合中添加新風險時，重新評估VAR模型非常重要。

測量實際損失

實際的投資組合損失必須代表可以建模的風險。更具體地，實際損失必須排除任何費用或其他此類成本或收入。僅代表可以建模的風險的損失被稱為“清潔損失”。包括費用和其他這些物品的人被稱為“骯髒的損失”。必須始終使用乾淨的損耗來完成反向，以確保類似於類似的比較。

其他注意事項

重要的是不要僅僅因為它通過了反饋而依賴VAR模型。雖然VAR提供有關最壞情況風險曝光的有用信息，但它在依賴於所採用的返回分佈，特別是分佈的尾部進行嚴重依賴。由於尾部事件如此罕見，一些從業者認為，根據歷史觀察，任何試圖測量尾部概率都本質上有缺陷。根據路透社的說法，由於許多模型未能預測2007年和2008年的許多大型銀行的損失程度，“var正在遭到熱烈的批評。”1

原因？市場沒有遇到類似的事件，因此沒有捕獲在使用的分佈的尾部。在2007年的金融危機之後，它還明確表示var模型無法捕捉所有風險;例如，基礎風險2這些額外的風險被稱為“不在var中的風險”或RNIV。

為了解決這些不足，風險管理人員通過其他風險措施和其他技術等技術補充了VAR措施。

底線

價值-風險（var）是在指定時間段內的最壞情況損失的衡量標準，具有一定的置信度。瓦爾鉸鏈對投資回報分配的測量。為了測試模型是否準確地代表現實，可以進行反向。失敗的反饋意味著必須重新評估VAR模型。然而，由於VAR建模的缺點，仍應補充通過反饋的VAR模型仍然補充其他風險措施。（另見如何計算投資回報。）