风险价值（VaR）是一种广泛使用的衡量单一投资或投资组合下行投资风险的指标。VaR给出了特定时间段内某个投资组合在一定信心水平下的最大美元损失。通常选择置信水平是为了给出尾部风险的指示；也就是说，发生罕见、极端市场事件的风险。

例如，基于VaR计算，投资者可能有95%的信心认为一项100美元的股权投资一天内的最大损失不会超过3美元。VaR（本例中为3美元）可以使用三种不同的方法来衡量。每种方法都依赖于创造投资回报的分配；换言之，所有可能的投资回报都被赋予了在特定时间段内发生的概率(另请参见风险价值（VaR）简介。）

var有多精确？

一旦选择了VaR方法，计算投资组合的VaR就相当简单了。挑战在于评估衡量的准确性，从而评估收益分配的准确性。对金融机构来说，了解这一指标的准确性尤为重要，因为它们使用VaR来估计需要储备多少现金来弥补潜在损失。风险价值模型中的任何错误可能意味着该机构没有持有足够的准备金，并可能导致重大损失，不仅对该机构，而且可能对其存款人、个人投资者和公司客户。在极端的市场条件下，如VaR试图捕捉的情况下，损失可能大到足以导致破产(另请参阅您需要了解的有关破产的信息。）

如何对var模型的准确性进行回溯测试

风险经理使用一种称为回溯测试的技术来确定VaR模型的准确性。回溯测试涉及将计算的VaR度量与投资组合实现的实际损失（或收益）进行比较。回溯测试依赖于计算中假设的置信水平。例如，如果一个投资者以95%的信心计算了一笔100美元的投资，一天的风险值为3美元，那么他预计他的投资组合一天的损失只有5%会超过3美元。如果投资者在100天内记录了实际损失，那么如果VaR模型是准确的，那么在这些天中的整整5天，损失将超过3美元。一个简单的回溯测试通过比较实际损失异常与预期异常数量的比例，将实际收益分布与模型收益分布进行比较。回溯测试必须在足够长的时间内进行，以确保有足够的实际收益观测值来创建实际收益分布。对于一天的VaR度量，风险经理通常使用最短一年的时间进行回溯测试。

简单的回溯测试有一个主要缺点：它依赖于使用的实际回报的样本。再考虑一个投资者，他以95%的置信度计算了3美元的单日VaR。假设投资者进行了100天的回溯测试，发现了5个例外。如果投资者使用不同的100天期限，例外情况可能会更少或更多。这种样本依赖性使得很难确定模型的准确性。为了解决这个弱点，可以实施统计测试来更清楚地了解回溯测试是否失败或通过。

如果回溯测试失败怎么办

当回溯测试失败时，有许多可能的原因需要考虑：

错误的回报分配

如果VaR方法假设收益率分布（例如，收益率的正态分布），那么模型分布可能与实际分布不太吻合。统计拟合优度检验可用于检验模型分布是否符合实际观测数据。或者，可以使用不需要分布假设的VaR方法。

一个错误的VaR模型

如果VaR模型只捕捉到股票市场风险，而投资组合面临其他风险，如利率风险或外汇风险，则该模型是错误的。此外，如果VaR模型未能捕捉到风险之间的相关性，则被认为是错误的。这可以通过在模型中包含所有适用的风险和相关的相关性来纠正。每当投资组合中增加新的风险时，重新评估VaR模型是很重要的。

实际损失的计量

实际的投资组合损失必须代表可以建模的风险。更具体地说，实际损失必须不包括任何费用或其他此类费用或收入。仅代表可建模风险的损失称为“净损失”。包括费用和其他此类项目的损失称为“脏损失”。必须始终使用净损失进行回溯测试，以确保同类比较。

其他考虑因素

重要的是不要仅仅因为通过了回溯测试就依赖于VaR模型。尽管VaR提供了关于最坏情况下风险敞口的有用信息，但它严重依赖于所采用的收益分布，特别是分布的尾部。由于尾部事件如此罕见，一些实践者认为，任何基于历史观察来衡量尾部概率的尝试都有其固有的缺陷。据路透社报道，“金融危机之后，VaR受到了激烈的批评，因为许多模型未能预测2007年和2008年许多大型银行遭受重创的损失程度。”

原因是什么？市场并没有经历过类似的事件，所以它并没有出现在所使用的分布的尾部。2007年金融危机之后，VaR模型无法捕捉所有的风险也变得清晰起来；例如，基差风险。 这些额外的风险被称为“不在VaR中的风险”或RNiV。

为了解决这些不足之处，风险管理者用其他风险度量和其他技术（如压力测试）来补充VaR度量。

底线

风险价值（VaR）是对特定时间段内最坏情况下损失的一种度量，具有一定的置信度。VaR的度量取决于投资收益的分布。为了检验模型是否准确地反映了实际情况，可以进行回测。失败的回溯测试意味着必须重新评估VaR模型。然而，由于VaR模型的缺陷，通过回溯检验的VaR模型仍需辅以其他风险度量(另请参见如何计算您的投资回报。）