VaR(Value at Risk)是一种以规范的统计技术来度量市场风险的新标准,目前在金融数学领域被广泛使用。它是在正常的市场条件下,给定一定时间区间和置信水平,测度最大损失的数学方法。由于VaR方法有严谨的概率统计理论作依托,可以把各金融工具、资产组合以及金融机构总体的市场风险量化为一个数字,简单清晰地表示了市场风险的大小,因而该方法得到了国际金融界的广泛支持和认可。VaR的度量方法基本上可以分为两类。第一类是以局部估值为基础的分析方法,其代表为方差—协方差法;第二类则以完全估值为基础,其代表方法包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和压力测试法等。VaR方法不仅在市场风险管理中得到了广泛的应用,同时还可以用来度量信用风险,其原理是通过引入违约概率等相关变量得到最终的预期损失分布,从而求出在一定的显著性水平下由于资产信用质量的变化所带来的损失,即信用风险的VaR值。近年来,许多银行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。风险评估是针对风险的定量分析,既然是定量分析就需要系统的合理的定量分析方法。随着金融市场规模的不断扩大,以及金融风险导致的巨大损失,从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻变化,金融风险评估问题日益成为现代金融机构的核心业务。针对此现象,目前国际金融市场上出现了一种风险评估的新标准—VaR(Value at Risk)。VaR方法能够解决传统风险测量方法所不能解决的众多问题,是一种全面测量复杂金融市场风险的新方法。开放式基金已在我国推出,证券投资基金一般利用组合原理进行投资,与封闭式基金相比,开放式基金面临着赎回压力,也就是说,面临着流动性风险。因而,基金管理公司需要考虑一个问题,流动性不同的证券存在着不同的风险,基金管理公司要根据自身所能承受的风险来选取最佳投资比例。而风险则需要定量分析来给出,用VaR方法来进行风险评估是一种有效的方法。开放式基金的产生在证券市场的发展史上具有划时代的意义,它已经在投资基金中占据主导地位。然而随着其数目的不断增加,如何采取有效的措施防范开放式基金的风险,对于保证其健康发展起着至关重要的作用,因此我们应该加大对开放式基金风险评估的研究。目前在我国,对开放式基金风险的研究主要以定性研究为主,定量研究较少。而VaR正是从定量的角度计算出其风险值。本文着重对VaR模型、开放式基金风险评估以及VaR模型在开放式风险评估中的应用进行了研究,对前人的研究成果进行了总结,并作出了合理的改进。通常人们假设金融资产价格服从正态分布,但是,目前国际上普遍认为其服从对数正态分布,传统的VaR计算方法在计算开放式基金时,可能存在着高估风险的情况,对数正态分布假设下得到的风险值(VaR)要比正态分布假设下的风险值更接近实际值。