金融方向在读班门弄斧来回答┅下

第一种叫Delta Normal 法，这种方法基于市场因素是正态分布的假设因为一旦portfolios的盈亏被确定了，exceeded loss的概率就容易确定

比如说一个金融产品近似服从N（0.3%0.03^2）的正态分布，那么公式中的miu就是正态分布中的0.003delta就是volatility3%，然后Zalpha是根据你选择的置信区间所决定95%就是-1.645，99%就是-2.236最后是金融产品的总价P，代入公式就可以了这个公式同样适用于稍微复杂的债券市场，比如coupon bond通过利用Modified Duration来求价格的Volatility（Price Volatility=MD*置信区间下的Z再乘以正态分布的标准差），进而计算出Daliy的EaR注意这里是EaR所以要继续乘以开根号的时间单位比如天数来求最后的VaR。

第二种方法是用历史数据做simulation

中心思想就是先把历史嘚价格变化量或者是retun的时间序列收集起来；然后按照目前的marktomarket价值来进行revalue没记错的话简单办法就是按比例去乘（保证可比性）；接下来做┅个从大到小的排列，最后用所选择的置信区间去抓最大的那几个或者几十个loss（上面的公式）找到合适的VaR

除此之外也可以用蒙特卡罗法進行模拟，其实和上面那个方法差不多啦不过要用到Matlab或者Python（有一个assignment我们用的VBA）核心思想都是一样的，不过蒙特卡罗法看上去比较高大上

最后portfolio的VaR用这个公式可以计算(就是投资学或者投资银行学会学到的那个方差公式稍加变化）

这几种方法有利有弊，优缺点都在上面了

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