当模型存在与随机干扰项高度相关时，用什么方法进行检验_百度知道
当模型存在与随机干扰项高度相关时，用什么方法进行检验
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超几何分布模型，也可以使因变量，所以它可以是自变量在随机试验中测定或观察的量就称为随机变量随机变量本身自己就是变量，从而可以建立起应用到不同领域的概率模型,自变量 x 也可以是随机变量。随机变量是研究随机现象的重要工具之一，还可以是无关变量。如:在回归分析中,因变量 y 是随机变量，如二项分布模型，他建立了连接随机现象和实数空间的一座桥梁，使得我们可以借助于有关实数的数学工具来研究随机现象的本质
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VaR方法(Value at Risk，简称VaR），称为风险价值模型，也称受险价值方法、在险价值方法，常用于金融机构的风险管理，于1993年提出。
VaR方法提出的背景
传统的ALM(Asset-Liability Management,)过于依赖报表分析，缺乏时效性；利用及来衡量风险太过于抽象，不直观，而且反映的只是市场（或资产）的；而CAPM（）又无法揉合金融衍生品种。在上述传统的几种方法都无法准确定义和度量时，G30集团在研究衍生品种的基础上，于1993年发表了题为《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量的VAR(Value at Risk：)方法已成为目前金融界测量市场风险的主流方法。稍后由J.P.Morgan推出的用于计算 VAR的Risk Metrics模型更是被众多金融机构广泛采用。目前国外一些已将其所持资
产的VAR作为其定期公布的的一项重要内容加以列示。
VAR方法VAR的定义
VAR(Value at Risk)按字面解释就是“”，其含义指：在市场正常波动下，某一或的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
VAR方法VaR的表示公式
用公式表示为：　P(ΔPΔt≤VaR)=a
字母含义如下：
P——资产价值损失小于可能损失上限的概率，即英文的Probability。
ΔP——某一在一定持有期Δt的价值损失额。
VaR——给定置信水平a下的，即可能的损失上限。
a——给定的置信水平
VaR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量(可以是绝对值，也可以是相对值)。例如，某一投资公司持有的在未来24小时内，置信度为95%，在证券市场正常波动的情况下，VaR值为520万元，其含义是指，该公司的证券组合在一天内(24小时)，由于市场价格变化而带来的最大损失超过520万元的概率为5%，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。或者说有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在520万元以内。5%的几率反映了管理者的程度，可根据不同的投资者对风险的程度和承受能力来确定。
VAR方法VaR的计算系数
由上述定义出发，要确定一个金融机构或的VAR值或建立VAR的模型，必须首先确定以下三个系数：一是持有期间的长短；二是的大小；三是观察期间。
1、持有期。持有期△t，即确定计算在哪一段时间内的持有资产的最大损失值，也就是明确风险管理者关心资产在一天内一周内还是一个月内的。持有期的选择应依据所持有资产的特点来确定比如对于一些流动性很强的交易往往需以每日为周期计算和VaR值，如G30小组在1993年的的实践和规则中就建议对场外OTC衍生工具以每日为周期计算其VaR，而对一些期限较长的头寸如养老基金和其他投资基金则可以以每月为周期。
从银行总体的风险管理看持有期长短的选择取决于的频度及进行相应头寸清算的可能速率。在这方面采取了比较保守和稳健的姿态，要求银行以两周即10个营业日为持有期限。
2、置信水平α。一般来说对的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同。选择较大的置信水平意味着其对风险比较厌恶，希望能得到把握性较大的预测结果，希望模型对于极端事件的预测准确性较高。根据各自的不同，选择的置信区间也各不相同。比如J.P. Morgan与选择95%，选择95.4%，大通曼哈顿选择97.5%，Bankers Trust选择99%。作为金融监管部门的则要求采用99%的，这与其稳健的风格是一致的。
3、第三个系数是观察期间(Observation Period)。观察期间是对给定持有期限的回报的波动性和关联性考察的整体时间长度，是整个数据选取的时间范围，有时又称数据窗口(Data Window)。例如选择对某在未来6个月，或是1年的观察期间内，考察其每周的波动性(风险) 。这种选择要在历史数据的可能性和市场发生结构性变化的危险之间进行权衡。为克服商业循环等周期性变化的影响，历史数据越长越好，但是时间越长，收购兼并等市场结构性变化的可能性越大，历史数据因而越难以反映现实和未来的情况。目前要求的观察期间为1年。
综上所述，VaR实质是在一定置信水平下经过某段持有期资产价值损失的单边临界值，在实际应用时它体现为作为临界点的金额数目。
VAR方法VaR的特点
VaR特点主要有：
第一，可以用来简单明了表示的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对进行评判；
第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；
第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的风险，这是传统所不能做到的。
VAR方法VaR在风险管理的应用
VaR的应用主要体现在：
第一，用于。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、基金及非金融公司采用VaR方法作为风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。
第二，用于业绩评估。在中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的指标。
第三，估算风险性资本（Risk－based capital）。以VaR来估算投资者面临时所需的适量资本，的要求是对于金融监管的基本要求。下图说明适足的风险性资本与 VaR值之间的关系，其中VaR值被视为投资者所面临的最大可接受（可承担）的，若发生时须以来支付，防止公司发生无法支付的情况。
VAR方法VaR在期货上的应用
是一种高杠杆的金融工具，具有高报酬、高风险的特征，因此期货交易风险的控制与管理非常重要。而VaR值可以使期货投资者了解目前市场上的风险是不是过大，可以让期货投资者在做期货交易之前判断期货交易的时机是否恰当，是否适合立即进行期货合约买卖的操作。如果VaR值比平日还来的大，则表示当日进场所承担将会较大，反之，如果VaR值比平日还来的小，则表示当日进场所承担机会成本将会较小。而对己拥有的期货投资者来说，VaR可以告诉投资者目前所承担的风险是否己超过可忍受的限度。
VAR方法利用VaR方法正确制定期货保证金水平。
的剧烈波动，令市场的风险急剧增加。如果不采取相应措施，则投资者甚至一些的就势在难免。在国际上，为应对价格剧烈波动所带来的潜在，普遍以提高保证金的方式进行有效防范。提高水平是防范的一种市场化手段，具有灵活、透明、公平的特点。此举可以增强投资者对的抵御能力，不至于因价格波动较大而导致交易所会员和投资者，从而提高市场整体的抗风险能力。
的主要目的在于降低，维护交易信用。如果仅以此角度考虑，那么最安全保险的方式是设定100%的，如此，期货投资者将完全没有违约的机会，但也消除了的杠杆功能。因此，保证金机制的设计，除了考虑控管之外，必须兼顾到资金使用的效率。理想的保证金额度，一方面可以达到控制违约风险的目的，另一方面仍然提供具有吸引力的杠杆成数，维持市场参与者的资金效率。过高的保证金削弱资金效率，降低市场参与意愿，过低的保证金使结算中心和结算会员过度暴露于信用风险中，保证金设计必须在这两个极端之间取得平衡。我们知道，期货保证金所涵盖的风险应指正常交易状况下的所持的损益，所以保证金不应被设计成为涵盖极端市场波动的机制，而这一点恰好符合VaR值在估算正常市况下最大可能损失金额的特性。
在中，交易双方的履约诚信是期货交易的重要关键，为了降低，通过一系列严密的机制保证的控制。首先结算中心在买卖过程中，介入买卖成为买方的卖方以及卖方的买方，代替一方而成为交易对手，同时承担对方于期货合约中应负的权利与义务。期货交易所结算中心介入期货交易后，等同于以结算中心的信用对期货合约的履约进行担保，从而使期货投资者无须顾虑交易对手的信用风险，但与此同时结算中心也承担了交易双方的信用风险，将自己暴露于任一方违约所带来的损失风险之下。为了防止期货投资者违约行为以及保护结算中心，期货交易的参与者必须存入保证金，作为未来损失的。并实行每日盯市制度，每天按当日的计算未部位的损益，将每日的收益加入中、损失则自保证金账户中扣除。保证金账户中的余额不得低于维持保证金水平，否则将被，以确保有足够的损失准备。
由此可见，分为两个层次：第一层是会员向结算中心缴纳的；第二层次是投资人向交纳的客户保证金。这样的保证金制度源于的两层制。实际交易期货合约的过程包括两个层级，客户必须向期货经纪公司下达期货，期货经纪公司再将客户的交易指令下单至期货交易所进行撮合。因期货投资者在期货经纪公司处下单，故其账户由期货经纪公司管理，其也由期货经纪公司结算和监控。通常我们把期货经纪公司向期货交易客户收取的保证金称为客户保证金。而期货经纪公司接受客户委托在内进行交易时，必须保证该笔能履行的责任，因此根据买卖期货合约的数量，公司必须在期货结算中心存入相应的保证金，称为。期货结算中心只需监控的保证金账户，而期货经纪公司再管理其投资人的保证金账户。换言之，期货结算中心承担与控制期货结算公司的风险，而期货结算会员承担与控制其客户的。期货交易所现行保证金设计制度是以保障单日波动为原则，通过参考最近一段期间的期货价格变动，以99.7%置信水平（三倍标准差）来估算单日最大可能发生的损失值（），进而再转化为保证金水准。保证金（以为例）计算公式如下：
结算保证金 =
× 指数每点价值 × 风险价格系数
其中风险价格系数决定于四个「样本群」（30个交易日、60个交易日、90个交易日、180个交易日）的风险值最大者（VaRmax），也就是
风险价格系数=Max{VaRmax,5%}
风险价格系数的下限5%，在于避免一段时间内，指数降低，导致风险价格系数逐渐变小，使得保证金水准过低。若未来指数波动幅度突然扩大，原先保证金水平将不足以承担损失风险。下图比较现行制度（比如当变动达15%再调整）和每日VaR值估算的差异，可明显看出，变动超过一定幅度（如15%时）才调整保证金使得保证金呈现阶梯状的变化（红线），而每日计算的保证金则每日水准不同（蓝线），当阶梯状的保证金水准高于每日调整的保证金水准时，表示公司交纳了较高的保证金；当阶梯状的保证金水准低于每日调整的保证金水准时，表示期交所面临保证金承担不足的。这说明 VaR值能够对现行中的不足提供更好的补充，从而更使的保证金水平更为合理。
VAR方法利用VaR方法提高期货经纪公司竞争能力。
假如我们去考察一些大的集团公司，如巴西咖啡制造商、德国的钢铁制造商和亚洲的航空公司等等，我们就会发现他们全都需要对商品价格、和利率等价格的不利变动进行。他们最常使用的套期保值工具就是期货和交易的产品。他们与期货经纪人的关系，主要体现在交纳期货保证金、交易和缴纳追加保证金。是的成员，它必须将客户交纳的保证金在转存于清算公司。但经纪公司向交易所缴纳的通常低于客户向其缴纳的初始保证金，这主要是因为客户的某些可以彼此抵消。另外，在大多数期货交易所，交易所对经纪公司的保证金标准要低于经纪公司对客户要求的保证金标准。
那么，期货经纪公司为什么不降低向客户收取的保证金呢？如果降低保证金的话，期货经纪公司就可以向客户提供更有竞争力的报价：即同样的费用和较低的保证金。降低保证金对于那些对保证金高低比较敏感，或更多情况下对筹集现金较为昂贵的客户具有较大吸引力。而降低保证金所节约的资金并未出自的腰包，所以这是一个对双方都有利的交易。因为许多对商品进行的客户信誉级别不高，融资较为昂贵。但是，这也正是降低保证金策略的局限性所在，如果这一策略使用过多的话，期货经纪公司将承担某些客户的信用风险。此外，但市场波动剧烈时，客户违约的可能性更大，从而使违约期间，追加的保证金更多。
在面对上述情景时，VaR方法正好派上用场。即，期货经纪公司可以通过VaR方法把其保证金规模最优化，使其能够补偿大多数情况下的每日损失。这一工作包括两个方面，首先保证任何客户的损失不会将经纪公司置于无法生存的境地，第二，确保因信用风险导致的低于由交易佣金带来的收入。
VaR值的计算可用于评估这两种状况。如果客户进行交易的资产相关性较弱，或者客户的较低，较少的话，VaR方法将使期货保证金降低的幅度大于目前所使用的方法，从而提高的市场竞争力。
VAR方法期货交易中VaR值的计算。
虽然均使用，但实际交易的是总值，因此需要注意的是，在计算VaR值时，应采用整个期货合约总值（）来评估，而不是投入的保证金。
以下是计算VaR值的基本流程：
第一，计算样本报酬率。取得样本每日收盘价，并计算其报酬率，公式如下：
其中R为报酬率、P为收盘价、t为时间。
第二，计算样本平均数及标准差：样本平均数和标准差分别有以下公式计算：
第三，检测样本平均数是否为零。由于样本数通常大于30，所以采用统计数Z来检测。
第四、计算VaR值。
VaR=μ－Zaσ
其中α为1－置信水平。
下面就以买卖一手指数期货合约为例来说明VaR值的计算。假设最新的指数为4839，那么总值则为= 967800，然后，投资者应先选取大约半年的数据（通常都是使用每日报酬率），再利用以上四个步骤来推算出其单位，最后将单位风险系数与合约总值相乘，即可得出指数期货合约的VaR值。当然若投资者本身所投入的资金愈多，则所需承担的风险也将愈大。
VAR方法VaR模型的优点
1、 VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。
风险的测量是建立在与的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR 改变了在不同缺乏表示风险统一度量, 使不同术语(例如基点现值、现有等) 有统一比较标准, 使不同行业的人在探讨其时有共同的语言。
另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。
2、可以事前计算, 降低市场风险。
不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险, 还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素,选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。
3、确定必要资本及提供监管依据。
VaR为确定抵御的必要资本量确定了科学的依据, 使金融机构资本安排建立在精确的基础上, 也为监控银行的提供了科学、统一、公平的标准。VaR 适用于综合衡量包括、、股票风险以及和风险在内的各种市场风险。因此, 这使得金融机构可以用一个具体的指标数值(VaR) 就可以概括地反映整个金融机构或的风险状况, 大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流, 也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况, 因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时, 监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。
VAR方法VaR模型应用注意问题
尽管VaR模型有其自身的优点，但在具体应用时应注意以下几方面的问题。
1、数据问题。运用数理统计方法计量分析、利用模型进行分析和预测时要有足够的历史数据,如果数据库整体上不能满足风险计量的数据要求,则很难得到正确的结论。另外数据的有效性也是一个重要问题,而且由于市场的发展不成熟,使一些数据不具有代表性,而市场炒作、消息面的引导等原因,使数据非正常变化较大, 缺乏可信性。
2、VaR 在其原理和统计估计方法上存在一定缺陷。
VaR对或的风险计算方法是依据过去的收益特征进行统计分析来预测其价格的波动性和相关性, 从而估计可能的最大损失。所以单纯依据风险可能造成损失的, 只关注风险的统计特征, 并不是系统的风险管理的全部。因为概率不能反映本身对于面临的风险的意愿或态度,它不能决定经济主体在面临一定量的风险时愿意承受和应该规避的风险的份额。
3、在应用Var模型时隐含了前提假设。
即金融资产组合的未来走势与过去相似，但金融市场的一些突发事件表明，有时未来的变化与过去没有太多的联系，因此VaR方法并不能全面地度量金融资产的，必须结合，等方法进行分析。
4、VaR主要使用于正常市场条件下对市场风险的测量。
如果市场出现极端情况，历史数据变得稀少，的关联性被切断，或是因为金融市场不够规范，金融市场的风险来自人为因素、市场外因素的情况下，这时便无法测量此时的市场风险。
总之， VaR是一种一种既能处理非线性问题又能概括市场风险的工具，它解决了传统风险定量化工具对于非线性的适用性差、难以概括证券组合的市场风险的缺点，有利于测量风险、将风险定量化，进而为奠定了良好的基础。随着我国、开放以及衍生金融工具的发展等，金融机构所面临的风险日益复杂，综合考虑、衡量信用风险和包括、汇率风险等在内的的必要性越来越大，这为VaR应用提供了广阔的发展空间。但是VaR本身仍存在一定的局限性，而且我国金融市场现阶段与VaR所要求的有关应用条件也还有一定距离。因此VaR的使用应当与其他和管理技术、方法相结合。要认识到风险管理一方面需要科学技术方法，另一方面也需要经验性和艺术性的管理思想，在风险管理实践中要将两者有效结合起来，既重科学，又重经验，有效发挥VaR在中的作用。相关分析和预测方法在科研管理中的应用--《市场研究》1998年01期
相关分析和预测方法在科研管理中的应用
【摘要】：正 我们洛阳正骨研究所(以下简称研究所)是骨伤、骨病、骨药研究和开发的专门科研机构。为了保证研究实验中使用动物的及时供应和动物模型的合理配置与调剂组织,1993年,在原来实验动物房的基础上建立了实验动物繁殖场(以下简称动物场),隶属于研究所领导,专门生产和培育实验用标准动物。笔者旨在通过本文说明统计方法在科研管理中的应用。研究所的科研活动经
【作者单位】：
【分类号】：R197.6【正文快照】：
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400-819-9993时间滑动相关方法在SST可预报性及可信计算时间研究中的应用--《气候与环境研究》2015年03期
时间滑动相关方法在SST可预报性及可信计算时间研究中的应用
【摘要】：将时间滑动相关方法 STC(sliding temporal correlation)用于研究混沌系统和海洋环流模式的可信计算时间RCT(reliable computation time),Lorenz混沌系统的数值试验表明用STC求得的可预报时间和可信计算时间,与使用传统误差限方法所得结果一致,证明了其有效性。对海洋环流模式LICOM和NEMO的研究发现:1.当海洋模式以非耦合的方式运行时,试验的结果表明其海表温度SST的可信计算时间较长,平均达到6个月以上,这主要是由于海洋模式的运行过程中,采用恢复性边界条件使模拟结果不会太过偏离观测值。对于强迫场从1月开始的试验,LICOM模式的SST可信计算时间在赤道东太平洋和西北太平洋地区存在RCT低值区,其数值不超过2个月。而NEMO模式在赤道太平洋地区全是RCT高值区,NEMO模式的RCT低值区域出现在赤道外的太平洋和大西洋中纬度地区,强迫场从7月开始的试验,RCT纬向平均分布与1月有相反的形式。2.海洋模式以耦合方式运行时,由于去掉了恢复边界条件作用,海洋模式预报的SST可信计算时间明显减小,年平均RCT为1个月左右。按季节平均得到的RCT变化不大,在30~40天之间,RCT的大值区春季位于南半球,而秋季位于北半球,可达2个月以上。耦合模式中所模拟的500 h Pa高度场的RCT与单独运行的大气模式所得结果相差不大,仍在2周以内。3.无论是按季节平均还是按海区平均所得到的RCT分布,都在30~60天左右,只有极少数区域在特定季节可以达到80天以上,这说明在海气耦合模式中,由于计算不确定造成的可预报上限一般不超过2~3个月,这比使用资料分析得到可预报期限短很多,因此根据木桶原理,RCT可能是制约海气耦合模式SST预报能力的一个重要因素。
【作者单位】：
【基金】：
【分类号】：P731.3【正文快照】：
和模式误差将分别是组成木桶的一块木板,而误差1引言的大小决定了对应木板的高度,根据木桶原理(也叫短板效应),总体的可预报时间将取决于最低的海表面温度(SST)是全球海气系统中最重要那块木板。Von Neumann(1960)的研究表明计算的变量之一,经常被用作月到季节气候预测的边界
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