风险价值（VaR）是一种广泛用于衡量单个投资或投资组合的下行投资风险的方法。 VaR给出在特定时间段内具有一定置信度的投资组合的最大美元损失。 通常选择置信度，以表明出现尾巴风险。 也就是罕见的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100美元的股权投资在一天之内的最大损失不会超过3美元。 可以使用三种不同的方法来衡量VaR（在本示例中为3美元）。 每种方法都依赖于创建投资收益的分配。 换句话说，为所有可能的投资回报分配了在指定时间段内发生的可能性。 （另请参阅 风险价值简介（VaR） 。）
VaR的准确性如何？
选择VaR方法后，计算投资组合的VaR将是相当简单的练习。 挑战在于评估度量的准确性，从而评估收益分配的准确性。 知道度量的准确性对金融机构特别重要，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。 VaR模型中的任何不准确之处都可能意味着该机构没有足够的准备金，并且可能导致巨大的损失，这不仅会对该机构造成损害，而且还可能导致其储户，个人投资者和公司客户遭受损失。 在极端的市场条件下，例如VaR试图抓住的市场条件，损失可能很大，足以导致破产。 （另请参阅 您需要了解的破产知识。 ）
如何对VaR模型进行回测以提高准确性
风险管理人员使用一种称为回测的技术来确定VaR模型的准确性。 回测涉及将计算出的VaR度量值与投资组合上实现的实际损失（或收益）进行比较。 回测依赖于计算中假设的置信度。 例如，以95％的置信度对100美元的投资计算出一天的VaR为3美元的投资者，将期望其投资组合的一天损失只有5％的时间超过3美元。 如果投资者记录了100天以上的实际损失，那么在VaR模型准确的情况下，在那五天的损失将超过3美元。 通过比较实际损失例外与预期例外数量的比例，简单的回测将实际回报分配与模型回报分配进行叠加。 回溯测试必须在足够长的时间内执行，以确保有足够的实际收益观察值来创建实际收益分布。 对于一天的VaR度量，风险管理人员通常使用至少一年的回溯期。
简单的回溯测试有一个主要缺点：它取决于所使用的实际回报样本。 再次考虑以95％的置信度计算3美元一天的VaR的投资者。 假设投资者在100天内进行了回测，发现了五个例外。 如果投资者使用不同的100天期限，则例外情况可能会更少或更多。 这种样本依赖性使得难以确定模型的准确性。 为了解决此弱点，可以实施统计测试以更加清楚地了解回溯测试是否失败或通过。
如果回测失败，该怎么办
当回测失败时，有许多可能的原因需要考虑：
回报分配错误
如果VaR方法假设收益率分布（例如收益率的正态分布），则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查模型分布是否符合实际观察到的数据。 可替代地，可以使用不需要分布假设的VaR方法。
错误指定的VaR模型
例如，如果VaR模型仅捕获股票市场风险，而投资组合则面临利率风险或外汇风险等其他风险，则该模型的指定错误。 此外，如果VaR模型未能捕捉到风险之间的相关性，则认为其指定不正确。 可以通过在模型中包括所有适用的风险和相关的关联来纠正此问题。 每当将新风险添加到投资组合中时，重新评估VaR模型非常重要。
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，实际损失必须排除任何费用或其他此类成本或收入。 仅代表可以建模的风险的损失称为“净损失”。 那些包含费用和其他此类项目的项目称为“污损”。 必须始终使用干净的损失进行回测，以确保进行类似的比较。
其他注意事项
重要的是，不要仅仅因为VaR模型通过了回测就依赖于VaR模型。 尽管VaR提供了有关最坏情况风险敞口的有用信息，但它严重依赖于所采用的收益分配，尤其是分配的末尾。 由于尾部事件很少发生，因此一些从业者认为，任何基于历史观察来测量尾部概率的尝试都是固有的缺陷。 据路透社报道，“金融危机后，VaR备受批评，因为许多模型无法预测2007年和2008年毁坏许多大型银行的损失程度。”
原因？ 市场没有经历过类似的事件，因此并未被所使用的分布的尾巴捕获。 在2007年金融危机之后，很明显，VaR模型无法捕获所有风险； 例如基础风险。 这些额外的风险称为“风险不在VaR中”或RNiV。
为了解决这些不足，风险管理人员用其他风险度量和其他技术（例如压力测试）补充了VaR度量。
底线
风险价值（VaR）是在一定时间段内以一定置信度衡量的最坏情况下的损失。 VaR的度量取决于投资收益的分配。 为了测试该模型是否准确地代表了现实，可以进行回测。 回测失败意味着必须重新评估VaR模型。 但是，由于VaR建模的缺点，通过回测的VaR模型仍应补充其他风险度量。 （另请参阅 如何计算投资回报。 ）
