1/1風險價值模型在市場風險管理中的應用第一部分風險價值模型概述 2第二部分市場風險管理背景 4第三部分風險價值模型原理 8第四部分模型應用步驟解析 11第五部分模型參數(shù)選取與校準 15第六部分模型風險控制策略 19第七部分模型在實踐中的應用案例 21第八部分風險價值模型優(yōu)化方向 27

第一部分風險價值模型概述

風險價值模型（ValueatRisk，簡稱VaR）作為一種重要的市場風險管理工具，被廣泛應用于金融機構的風險控制中。本文將概述風險價值模型的基本概念、發(fā)展歷程、應用范圍及在我國的應用現(xiàn)狀。

一、風險價值模型的基本概念

風險價值模型是一種用以評估金融資產(chǎn)或投資組合在特定持有期內(nèi)，在給定置信水平下可能的最大損失額的計量方法。VaR值表示了在持有期內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或投資組合在給定的置信水平下，可能發(fā)生的最大損失額。具體來說，VaR模型將風險與時間、置信水平等因素綜合考慮，為金融機構提供了一種量化的風險管理工具。

二、風險價值模型的發(fā)展歷程

1.20世紀70年代，金融市場的蓬勃發(fā)展推動了風險價值模型的出現(xiàn)。當時，金融衍生品市場興起，金融機構面臨著日益復雜的風險管理需求。

2.1988年，Risk書出版，標志著風險價值模型的正式誕生。Risk書由Friedman和Loevinger所著，提出了風險價值模型的基本概念和計算方法。

3.1993年，美國證券交易委員會（SEC）要求投資銀行對交易賬戶進行風險價值計量，VaR模型開始被廣泛應用于金融機構的風險管理中。

4.1997年，國際互換和衍生品協(xié)會（ISDA）發(fā)布了風險價值模型的市場實踐指南，進一步推動了VaR模型在全球范圍內(nèi)的應用。

三、風險價值模型的應用范圍

1.交易賬戶風險管理：VaR模型可以評估交易賬戶在特定持有期內(nèi)的最大損失額，為金融機構提供風險控制依據(jù)。

2.投資組合風險管理：VaR模型可以評估投資組合在特定持有期內(nèi)的最大損失額，幫助金融機構優(yōu)化組合配置。

3.市場風險管理：VaR模型可以評估市場風險，為金融機構提供市場風險控制依據(jù)。

4.資產(chǎn)負債管理：VaR模型可以評估資產(chǎn)負債匹配風險，為金融機構提供資產(chǎn)負債管理依據(jù)。

四、風險價值模型在我國的應用現(xiàn)狀

1.監(jiān)管要求：我國監(jiān)管機構逐步引入VaR模型，要求金融機構建立市場風險管理體系，并采用VaR模型進行風險控制。

2.企業(yè)應用：越來越多的國內(nèi)金融機構開始應用VaR模型進行風險管理，以提高風險管理水平。

3.人才培養(yǎng)：隨著VaR模型的應用，我國金融行業(yè)對熟悉VaR模型的專業(yè)人才需求日益增長。

4.研究與發(fā)展：我國金融學術界對VaR模型的研究不斷深入，為VaR模型在我國的應用提供了理論支持。

總之，風險價值模型作為一種重要的市場風險管理工具，在我國得到了廣泛的應用和發(fā)展。隨著金融市場的不斷發(fā)展和監(jiān)管要求的提高，VaR模型在風險管理中的重要性將愈發(fā)凸顯。第二部分市場風險管理背景

市場風險管理背景

隨著金融市場的不斷發(fā)展與壯大，市場風險已經(jīng)成為金融機構面臨的主要風險之一。市場風險是指金融資產(chǎn)價格波動導致金融機構遭受損失的風險，主要包括利率風險、匯率風險、股票風險和商品風險等。為了有效管理市場風險，金融機構普遍采用風險價值模型（ValueatRisk，VaR）進行風險評估和管理。本文旨在介紹市場風險管理的背景，包括市場風險的起源與發(fā)展、市場風險管理的重要性以及風險價值模型的應用。

一、市場風險的起源與發(fā)展

1.市場風險的起源

市場風險起源于金融市場的波動性。自20世紀70年代以來，金融市場經(jīng)歷了多次重大波動，如1973年石油危機、1987年股市暴跌等。這些事件使得金融機構意識到市場風險的存在及其對金融機構的影響。

2.市場風險的發(fā)展

隨著金融市場一體化程度的提高，市場風險的影響范圍不斷擴大。金融機構在追求利潤最大化的同時，也面臨著越來越高的市場風險。為了降低市場風險，金融機構逐步形成了較為完善的市場風險管理體系。

二、市場風險管理的重要性

1.避免巨額損失

市場風險管理有助于金融機構識別、評估和管理市場風險，從而降低因市場波動導致的巨額損失。

2.提高資金使用效率

通過市場風險管理，金融機構可以優(yōu)化資源配置，提高資金使用效率，從而提高整體盈利能力。

3.規(guī)范金融市場秩序

市場風險管理有助于規(guī)范金融市場秩序，促進金融市場的健康發(fā)展。

4.保護投資者利益

市場風險管理有助于保護投資者利益，提高金融市場的透明度和穩(wěn)定性。

三、風險價值模型的應用

1.風險價值模型概述

風險價值模型（VaR）是一種衡量金融市場風險的指標，它表示在正常市場條件下，一定置信水平下一定持有期內(nèi)可能發(fā)生的最大損失。VaR模型主要包括統(tǒng)計模型和參數(shù)模型兩大類。

2.風險價值模型在市場風險管理中的應用

（1）風險評估

VaR模型可以用于評估金融機構的市場風險敞口，為風險管理決策提供依據(jù)。

（2）風險監(jiān)測

金融機構可以通過VaR模型監(jiān)測市場風險的變化，及時發(fā)現(xiàn)潛在風險，采取相應措施。

（3）風險控制

VaR模型可以用于制定風險控制策略，如設定風險限額、優(yōu)化投資組合等。

（4）風險報告

VaR模型有助于金融機構向監(jiān)管機構和投資者報告市場風險狀況，提高市場透明度。

總之，市場風險管理在金融市場中具有重要地位。隨著金融市場的不斷發(fā)展，市場風險的復雜性和不確定性日益增加，金融機構應充分認識到市場風險管理的重要性，積極運用風險價值模型等工具進行風險評估和管理，以降低市場風險帶來的損失。第三部分風險價值模型原理

風險價值模型（ValueatRisk，簡稱VaR）是金融市場風險管理中的一種重要工具。它通過量化金融市場資產(chǎn)或投資組合在特定時期內(nèi)的潛在最大損失，為投資者和金融機構提供了一種評估和監(jiān)控市場風險的有效方法。本文將簡要介紹風險價值模型的原理及在市場風險管理中的應用。

一、風險價值模型的基本原理

風險價值模型的核心思想是在給定置信水平下，對資產(chǎn)或投資組合在一定持有期內(nèi)的潛在最大損失進行量化。具體來說，VaR模型基于以下原理：

1.正態(tài)分布原理：大多數(shù)金融資產(chǎn)的價格變化呈現(xiàn)出正態(tài)分布的特點。因此，VaR模型假設資產(chǎn)收益或價格變動服從正態(tài)分布，并以此為基礎進行風險計算。

2.累計概率原理：VaR模型通過計算資產(chǎn)收益或價格變動的累積分布函數(shù)，來確定在給定置信水平下的最大損失。例如，95%置信水平下的VaR表示在95%的置信區(qū)間內(nèi)，資產(chǎn)或投資組合的最大損失不會超過該值。

3.時間價值原理：VaR模型考慮了時間因素對市場風險的影響。持有期越長，市場風險可能越大，因此VaR值也會相應增加。

二、VaR模型的計算方法

VaR模型的計算方法主要包括以下幾種：

1.參數(shù)法：基于歷史收益率或價格變動數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計方法估計正態(tài)分布的參數(shù)，如均值和標準差。然后，根據(jù)參數(shù)計算VaR值。

2.模擬法：通過對資產(chǎn)收益或價格變動進行模擬，生成大量可能的未來收益或價格路徑。在此基礎上，根據(jù)置信水平確定VaR值。

3.方差膨脹法：在參數(shù)法的基礎上，考慮市場風險的非線性因素，對標準差進行方差膨脹處理，從而提高VaR的準確性。

4.極值理論法：基于極值分布原理，通過極值理論對市場風險進行評估，計算VaR值。

三、VaR模型在市場風險管理中的應用

VaR模型在市場風險管理中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1.風險評估：VaR模型可以幫助金融機構識別和評估潛在的市場風險，為風險管理和決策提供依據(jù)。

2.風險控制：通過設定VaR閾值，金融機構可以限制資產(chǎn)或投資組合的潛在損失，確保風險在可控范圍內(nèi)。

3.風險報告：VaR模型可以為金融機構提供風險報告，幫助管理層了解市場風險狀況，及時調(diào)整風險策略。

4.風險對沖：VaR模型可以幫助金融機構識別和評估市場風險敞口，從而制定有效的風險對沖策略。

5.風險績效考核：VaR模型可以作為風險績效考核的指標，評估風險管理人員的工作成效。

總之，風險價值模型在市場風險管理中具有重要作用。通過VaR模型，金融機構可以更好地識別、評估、控制和報告市場風險，從而提高風險管理水平。然而，VaR模型也存在一定的局限性，如對市場風險的非線性因素和極端事件的敏感性不足等問題。因此，在實際應用中，需要結合其他風險管理工具和方法，以全面、準確地評估和應對市場風險。第四部分模型應用步驟解析

風險價值模型（ValueatRisk，簡稱VaR）在市場風險管理中的應用已經(jīng)成為金融機構進行風險控制的重要工具。本文將對風險價值模型在市場風險管理中的應用步驟進行詳細解析。

一、數(shù)據(jù)收集與處理

1.收集歷史市場數(shù)據(jù)：首先，需要收集金融市場的歷史交易數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)價格、交易量、市場指數(shù)等。這些數(shù)據(jù)將用于構建VaR模型的輸入數(shù)據(jù)。

2.數(shù)據(jù)清洗：對收集到的數(shù)據(jù)進行清洗，剔除異常數(shù)據(jù)、缺失值等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

3.數(shù)據(jù)預處理：對數(shù)據(jù)進行標準化處理，如對數(shù)化、歸一化等，以滿足VaR模型對數(shù)據(jù)的要求。

二、模型選擇與參數(shù)設置

1.模型選擇：根據(jù)金融機構的風險管理需求和特點，選擇合適的VaR模型。常見的VaR模型有正態(tài)分布模型、對數(shù)正態(tài)分布模型、歷史模擬法、蒙特卡洛模擬法等。

2.參數(shù)設置：根據(jù)所選模型的特點，設置相應的參數(shù)。如正態(tài)分布模型需要確定置信水平α和資產(chǎn)收益率的均值與方差；歷史模擬法需要確定模擬時間窗口和風險因子；蒙特卡洛模擬法需要確定模擬次數(shù)和參數(shù)分布等。

三、模型構建與優(yōu)化

1.模型構建：根據(jù)選定的模型和參數(shù)，構建VaR模型。在模型構建過程中，需要注意以下問題：

（1）模型的適用性：確保所選模型適用于金融市場的實際情況。

（2）模型的穩(wěn)定性：對模型進行穩(wěn)定性檢驗，確保模型在不同市場環(huán)境中均能保持良好的預測能力。

（3）模型的準確性：對模型進行準確性檢驗，確保模型能夠較好地估計風險。

2.模型優(yōu)化：根據(jù)模型預測結果，對模型進行優(yōu)化，提高模型的預測準確性。優(yōu)化方法包括調(diào)整模型參數(shù)、選擇更合適的模型等。

四、VaR計算與應用

1.VaR計算：利用構建好的VaR模型，計算不同置信水平下的VaR值。如95%置信水平下的1天VaR值。

2.風險限額管理：根據(jù)VaR值，為金融機構設定風險限額。如將VaR值作為風險限額，用于控制金融機構的風險敞口。

3.風險預警與監(jiān)控：利用VaR模型，對金融市場風險進行預警與監(jiān)控。當VaR值超過預設閾值時，及時發(fā)出風險預警，采取相應措施控制風險。

五、模型評估與優(yōu)化

1.評估方法：對VaR模型的預測準確性進行評估，如使用回溯測試、壓力測試等方法。

2.評估結果分析：根據(jù)評估結果，分析模型的優(yōu)勢與不足，為模型優(yōu)化提供依據(jù)。

3.模型優(yōu)化：針對評估結果，對模型進行優(yōu)化，提高模型的預測準確性。

總之，風險價值模型在市場風險管理中的應用具有以下步驟：數(shù)據(jù)收集與處理、模型選擇與參數(shù)設置、模型構建與優(yōu)化、VaR計算與應用、模型評估與優(yōu)化。通過遵循這些步驟，金融機構可以有效利用VaR模型進行風險控制，提高風險管理的科學性。第五部分模型參數(shù)選取與校準

風險價值模型（ValueatRisk,VaR）在市場風險管理中的應用涉及多個方面，其中模型參數(shù)的選取與校準是至關重要的環(huán)節(jié)。以下是對《風險價值模型在市場風險管理中的應用》中關于模型參數(shù)選取與校準的詳細介紹。

一、模型參數(shù)選取的原則

1.客觀性原則：模型參數(shù)的選取應基于歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析，確保參數(shù)的客觀性。

2.相關性原則：選擇的參數(shù)應與市場風險具有高度相關性，以提高模型的準確性。

3.可操作性原則：參數(shù)選取應考慮實際操作過程中的可行性，降低模型復雜度。

4.合規(guī)性原則：選取的參數(shù)應符合監(jiān)管機構的要求，確保合規(guī)性。

二、模型參數(shù)的類型

1.市場風險因素：包括利率、匯率、股票、商品等市場價格波動。

2.風險敞口：風險敞口是衡量市場風險的重要指標，包括頭寸規(guī)模、期限、波動率等。

3.時間因素：時間因素包括模型計算的時間范圍和置信水平。

4.參數(shù)估計方法：包括歷史模擬法、蒙特卡洛模擬法、方差-協(xié)方差法等。

三、模型參數(shù)的選取方法

1.歷史數(shù)據(jù)法：通過分析歷史市場數(shù)據(jù)，選取與風險因素相關的參數(shù)。例如，在計算股票市場VaR時，可以選取股票的歷史波動率作為參數(shù)。

2.概率分布法：根據(jù)風險因素的概率分布，選取合適的參數(shù)。例如，在計算利率風險VaR時，可以選取利率的概率分布作為參數(shù)。

3.專家評估法：邀請金融專家對風險因素進行評估，選取合適的參數(shù)。專家評估法適用于市場風險難以量化的情況。

4.跨市場比較法：通過比較不同市場風險因素的表現(xiàn)，選取合適的參數(shù)。

四、模型參數(shù)的校準

1.參數(shù)校準的目的：通過參數(shù)校準，使模型能夠更好地反映實際風險水平，提高模型的準確性。

2.校準方法：

（1）蒙特卡洛模擬法：通過模擬大量隨機路徑，校準模型參數(shù)，使其與實際風險水平相符。

（2）歷史模擬法：利用歷史市場數(shù)據(jù)，校準模型參數(shù)，使其與歷史風險水平相符。

（3）事件研究法：通過對特定事件的研究，校準模型參數(shù)，使其與事件風險水平相符。

（4）優(yōu)化算法：利用優(yōu)化算法，對模型參數(shù)進行校準，使其達到最佳效果。

3.校準過程中的注意事項：

（1）參數(shù)校準應確保模型的穩(wěn)定性和泛化能力。

（2）參數(shù)校準過程中，應關注參數(shù)靈敏度和模型風險。

（3）參數(shù)校準結果應與實際市場風險水平相符。

五、總結

模型參數(shù)的選取與校準是風險價值模型在市場風險管理中的關鍵環(huán)節(jié)。在選擇模型參數(shù)時，應遵循客觀性、相關性、可操作性和合規(guī)性原則。通過選取合適的參數(shù)和進行有效校準，可以提高風險價值模型的準確性，為市場風險管理提供有力支持。在實際應用過程中，應根據(jù)市場狀況和風險特點，不斷優(yōu)化參數(shù)選取與校準方法，以確保模型的可靠性和有效性。第六部分模型風險控制策略

模型風險控制策略在風險價值（ValueatRisk，VaR）模型在市場風險管理中的應用中占有至關重要的地位。模型風險是指由于模型本身的不準確、不完善或使用不當而導致的潛在風險。為有效控制模型風險，以下策略被廣泛采用：

一、模型選擇與校準

1.選取合適的模型：根據(jù)風險管理目標和市場特性，選擇合適的VaR模型。常用的VaR模型包括歷史模擬法、蒙特卡洛模擬法和方差-協(xié)方差法等。為確保模型適用性，需對各種模型進行對比分析，選取在歷史表現(xiàn)和預測能力上最佳的模型。

2.校準模型參數(shù)：VaR模型中的參數(shù)包括風險因子、風險因子權重、置信水平等。為確保模型準確性，需定期對參數(shù)進行校準，以反映市場變化。校準方法包括歷史數(shù)據(jù)校準、專家經(jīng)驗校準和機器學習校準等。

二、模型驗證與監(jiān)控

1.驗證模型有效性：通過回溯測試和壓力測試等方法，驗證VaR模型的準確性、穩(wěn)定性和魯棒性?；厮轀y試是指將模型應用于過去的歷史數(shù)據(jù)，檢驗模型預測的VaR值與實際損失之間的差異；壓力測試是指模擬極端市場情況，檢驗模型在極端情景下的表現(xiàn)。

2.監(jiān)控模型風險：建立模型風險監(jiān)控體系，定期對模型進行監(jiān)控，確保模型風險處于可控范圍內(nèi)。監(jiān)控內(nèi)容包括但不限于模型預測偏差、參數(shù)變化、市場風險事件等。

三、模型風險控制措施

1.風險限額管理：根據(jù)VaR模型預測結果，設定風險限額，限制投資組合風險。風險限額包括單筆交易限額、持倉限額、市場風險限額等。

2.風險對沖：利用衍生品等金融工具對沖市場風險。通過對沖策略，降低投資組合的VaR值，降低模型風險。

3.風險分散：通過多樣化投資，降低投資組合的VaR值。分散投資可以降低投資組合對單一市場風險的敏感性，降低模型風險。

4.風險管理流程優(yōu)化：優(yōu)化風險管理流程，確保風險管理措施得到有效執(zhí)行。包括風險識別、評估、監(jiān)控、報告和改進等環(huán)節(jié)。

四、模型風險控制技術

1.聚類分析：通過聚類分析，將具有相似風險特征的資產(chǎn)或市場劃分為不同的風險類別，針對不同類別采取相應的風險管理策略。

2.機器學習：利用機器學習技術，對VaR模型進行優(yōu)化和改進。如通過神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等方法，提高模型預測的準確性。

3.風險偏好管理：根據(jù)風險偏好，調(diào)整VaR模型參數(shù)和風險管理策略。如提高置信水平，降低VaR值，適應高風險偏好。

綜上所述，模型風險控制策略在VaR模型在市場風險管理中的應用中具有重要作用。通過選取合適的模型、校準模型參數(shù)、驗證模型有效性、監(jiān)控模型風險、實施風險限額管理、風險對沖、風險分散和優(yōu)化風險管理流程等措施，可以有效控制模型風險，提高市場風險管理的有效性。同時，運用聚類分析、機器學習等先進技術，不斷優(yōu)化模型風險控制策略，有助于提高市場風險管理的水平。第七部分模型在實踐中的應用案例

在《風險價值模型在市場風險管理中的應用》一文中，模型在實踐中的應用案例如下：

一、某商業(yè)銀行的風險價值應用案例

某商業(yè)銀行為了更好地管理市場風險，引入了風險價值模型（VaR）作為市場風險管理的工具。以下為該銀行在應用風險價值模型時的具體案例：

1.數(shù)據(jù)準備

該銀行首先收集了相關的市場數(shù)據(jù)，包括股票、債券、外匯等金融產(chǎn)品的價格、波動率、信用等級等信息。在此基礎上，建立了風險管理數(shù)據(jù)庫，為風險價值模型的計算提供了數(shù)據(jù)支持。

2.模型選擇

在選擇風險價值模型時，該銀行綜合考慮了模型的準確性、適用性、復雜度等因素。最終，選擇了蒙特卡洛模擬法作為風險價值模型的計算方法。

3.模型參數(shù)設置

在模型參數(shù)設置方面，該銀行根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實際業(yè)務情況，確定了以下參數(shù)：

（1）持有期：1天

（2）置信水平：99%

（3）市場風險因子：股票、債券、外匯等

（4）相關性系數(shù)：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算得出

（5）波動率：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算得出

4.風險價值計算

根據(jù)上述參數(shù)，該銀行利用蒙特卡洛模擬法計算出了不同置信水平下的風險價值。例如，在99%置信水平下，該銀行持有的金融產(chǎn)品組合在1天內(nèi)面臨的最大潛在損失為100萬元。

5.風險控制與調(diào)節(jié)

基于風險價值計算結果，該銀行對持有的金融產(chǎn)品組合進行風險評估，并采取以下措施：

（1）調(diào)整組合權重，降低高風險產(chǎn)品占比

（2）增加流動性，提高流動性覆蓋率

（3）優(yōu)化風險敞口，降低市場風險敞口

6.效果評估

通過風險價值模型的應用，該銀行有效地識別了市場風險，為風險控制提供了有力支持。在一段時間內(nèi)，該銀行的業(yè)務規(guī)模穩(wěn)步增長，市場風險得到有效控制。

二、某證券公司的風險價值應用案例

某證券公司為了加強市場風險管理，引入了風險價值模型，以下為該公司在應用風險價值模型時的具體案例：

1.數(shù)據(jù)收集

該證券公司收集了相關金融產(chǎn)品的歷史價格、波動率、信用等級等信息，為風險價值模型的計算提供了數(shù)據(jù)支持。

2.模型選擇

在模型選擇上，該證券公司選擇了歷史模擬法作為風險價值模型的計算方法。

3.模型參數(shù)設置

在模型參數(shù)設置方面，該證券公司根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和實際業(yè)務情況，確定了以下參數(shù)：

（1）持有期：1天

（2）置信水平：95%

（3）市場風險因子：股票、債券、期貨等

（4）相關性系數(shù)：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算得出

（5）波動率：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)計算得出

4.風險價值計算

根據(jù)上述參數(shù)，該證券公司利用歷史模擬法計算出了不同置信水平下的風險價值。例如，在95%置信水平下，該證券公司持有的金融產(chǎn)品組合在1天內(nèi)面臨的最大潛在損失為80萬元。

5.風險控制與調(diào)節(jié)

基于風險價值計算結果，該證券公司對持有的金融產(chǎn)品組合進行風險評估，并采取以下措施：

（1）調(diào)整組合權重，降低高風險產(chǎn)品占比

（2）優(yōu)化市場風險敞口，降低市場風險敞口

（3）加強市場風險監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常情況

6.效果評估

通過風險價值模型的應用，該證券公司有效地識別了市場風險，為風險控制提供了有力支持。在一段時間內(nèi)，該公司的業(yè)務規(guī)模穩(wěn)步增長，市場風險得到有效控制。

綜上所述，風險價值模型在市場風險管理中的應用取得了顯著成效。通過引入風險價值模型，企業(yè)可以更好地識別、評估和管理市場風險，提高風險管理水平。第八部分風險價值模型優(yōu)化方向

風險價值模型（ValueatRisk，VaR）作為一種衡量金融市場風險的工具，在市場風險管理中扮演著至關重要的角色。隨著金融市場環(huán)境的復雜化和金融工具的多樣化，VaR模型的優(yōu)化方向已成為學術界和業(yè)界關注的焦點。本文將從以下幾個方面對VaR模型的優(yōu)化方向進行探討。

一、提高VaR模型的準確性

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量改進

VaR模型的準確性依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量是優(yōu)化VaR模型的關鍵。具體措施包括：

（1）完善數(shù)據(jù)收集和整理流程，確保數(shù)據(jù)的真實性和準確性；

（2）建立健全數(shù)據(jù)質(zhì)量控制體系，對異常數(shù)據(jù)進行處理和修正；

（3）引入外部數(shù)據(jù)源，如第三方數(shù)據(jù)提供商，豐富數(shù)據(jù)維度。

2.模型參數(shù)優(yōu)化

VaR模型參數(shù)的選取