有关VAR风险价值的计算问题

1. 有关VAR风险价值的计算问题

　　风险价值法(VAR)

　　（一）概念
　　VAR实际上是要回答在概率给定情况下，银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。在风险管理的各种方法中，VAR方法最为引人瞩目。尤其是在过去的几年里，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。VAR之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。

　　（二）特点
　　①可以用来简单明了表示市场风险的大小，单位是美元或其他货币，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值对金融风险进行评判；
　　②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；
　　③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，这是传统金融风险管理所不能做到的。

　　（三）应用
　　①用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VAR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VAR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，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。
　　②用于业绩评估。在金融投资中，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，必须对交易员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业绩评价指标。
　　但VAR方法也有其局限性。VAR方法衡量的主要是市场风险，如单纯依靠VAR方法，就会忽视其他种类的风险如信用风险。另外，从技术角度讲。VAR值表明的是一定置信度内的最大损失，但并不能绝对排除高于VAR值的损失发生的可能性。例如假设一天的99％置信度下的VAR＝＄1000万，仍会有1％的可能性会使损失超过1000万美元。这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。所以在金融风险管理中，VAR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。亚洲金融危机还提醒风险管理者：风险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度，也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。


　　VaR风险控制模型

　　（一）VaR模型基本思想编辑本段
　　VaR按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，即在一定置信水平和一定持有期内，某一金融工具或其组合在未来资产价格波动下所面临的最大损失额。JP.Morgan定义为：VaR是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。

　　（二）VaR基本模型
　　根据Jorion（1996），VaR可定义为：
　　VaR=E（ω）-ω*                      ①
　　式中E（ω）为资产组合的预期价值；ω为资产组合的期末价值；ω*为置信水平α下投资组合的最低期末价值。
　　又设ω=ω0（1+R）                    ②
　　式中ω0为持有期初资产组合价值，R为设定持有期内（通常一年）资产组合的收益率。
　　ω*=ω0（1+R*）                       ③
　　R*为资产组合在置信水平α下的最低收益率。
　　根据数学期望值的基本性质，将②、③式代入①式，有
　　VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）
　　=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*
　　=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*
　　=ω0E（R）-ω0R*
　　=ω0[E（R）-R*]ω
　　∴VaR=ω0[E（R）-R*]                  ④
　　上式公式中④即为该资产组合的VaR值，根据公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出该资产组合的VaR值。

　　（三）VaR模型的假设条件
　　VaR模型通常假设如下：
　　⒈市场有效性假设；
　　⒉市场波动是随机的，不存在自相关。
　　一般来说，利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。

　　（四）VaR模型计算方法
　　从前面①、④两式可看出，计算VAR相当于计算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的数值。从目前来看，主要采用三种方法计算VaR值。
　　⒈历史模拟法（historical simulation method）
　　⒉方差—协方差法
　　⒊蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation）

　　1、历史模拟法
　　“历史模拟法”是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频度分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，计算资产组合的VaR值。
　　“历史模拟法”假定收益随时间独立同分布，以收益的历史数据样本的直方图作为对收益真实分布的估计，分布形式完全由数据决定，不会丢失和扭曲信息，然后用历史数据样本直方图的P—分位数据作为对收益分布的P—分位数—波动的估计。
　　一般地，在频度分布图中横轴衡量某机构某日收入的大小，纵轴衡量一年内出现相应收入组的天数，以此反映该机构过去一年内资产组合收益的频度分布。
　　首先，计算平均每日收入E（ω）
　　其次，确定ω*的大小，相当于图中左端每日收入为负数的区间内，给定置信水平        α，寻找和确定相应最低的每日收益值。
　　设置信水平为α，由于观测日为T，则意味差在图的左端让出
　　t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
　　VaR=E（ω）-ω*

　　2、方差—协方差法
　　“方差—协方差”法同样是运用历史资料，计算资产组合的VaR值。其基本思路为：
　　首先，利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准差、协方差；
　　其次，假定资产组合收益是正态分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏离均值程度的临界值；
　　第三，建立与风险损失的联系，推导VaR值。
　　设某一资产组合在单位时间内的均值为μ，数准差为σ，R*～μ（μ、σ），又设α为置信水平α下的临界值，根据正态分布的性质，在α概率水平下，可能发生的偏离均值的最大距离为μ-ασ，
　　即R*=μ-ασ。
　　∵E（R）=μ
　　根据VaR=ω0[E（R）-R*]  有
　　VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
　　假设持有期为 △t，则均值和数准差分别为μ△t和 ，这时上式则变为：
　　VaR=ω0•α•
　　因此，我们只要能计算出某种组合的数准差σ，则可求出其VaR的值，一般情况下，某种组合的数准差σ可通过如下公式来计算
　　其中，n为资产组合的金融工具种类，Pi为第i种金融工具的市场价值，σi第i种金融工具的数准差，σij为金融工具i、j的相关系数。
　　除了历史模拟法和方差—数准差法外，对于计算资产组合的VaR的方法还有更为复杂的“蒙特卡罗模拟法”。它是基于历史数据和既定分布假定的参数特征，借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值，再计算VaR值。


　　风险估价技术比较
　　⒈确认头寸        找到受市场风险影响的各种金融工具的全部头寸
　　⒉确认风险因素        确认影响资产组合中金融工具的各种风险因素
　　⒊获得持有期内风险因素的收益分布        计算过去年份里的历史上的频度分布        计算过去年份里风险因素的标准差和相关系数        假定特定的参数分布或从历史资料中按自助法随机产生
　　⒋将风险因素的收益与金融工具头寸相联系        将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数        按照风险因素分解头寸（risk mapping）        将头寸的盯住市场价值（mark to market value）表示为风险因素的函数
　　⒌计算资产组合的可变性        利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布        假定风险因素是呈正态分布，计算资产组合的标准差        利用从步骤3和步骤4得到的结果模拟资产组合收益的频度分布
　　⒍给定置信区间推导VAR

　　VaR模型在金融风险管理中的应用
　　VaR模型在金融风险管理中的应用越来越广泛，特别是随着VaR模型的不断改进，不但应用于金融机构的市场风险、使用风险的定量研究，而且VaR模型正与线性规划模型（LPM）和非线性规划模型（ULPM）等规划模型论，有机地结合起来，确定金融机构市场风险等的最佳定量分析法，以利于金融机构对于潜在风险控制进行最优决策。
　　对于VaR在国外的应用，正如文中引言指出，巴塞尔委员会要求有条件的银行将VaR值结合银行内部模型，计算适应市场风险要求的资本数额；G20建议用VaR来衡量衍生工具的市场风险，并且认为是市场风险测量和控制的最佳方法；SEC也要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。这表明不但金融机构内部越来越多地采用VaR作为评判金融机构本身的金融风险，同时，越来越多的督管机构也用VaR方法作为评判金融机构风险大小的方法。
　　我国对VaR模型的引介始于近年，具有较多的研究成果，但VaR模型的应用现在确处于起步阶段，各金融机构已经充分认识到VaR的优点，正在研究适合于自身经营特点的VaR模型。
　　本部分就VAR模型在金融机构风险管理中的应用及其注意的问题介绍如下：

　　例1 来自JP.Morgan的例子
　　根据JP.Morgan1994年年报披露，该公司1994年一天的95%VAR值平均为1500万美元，这一结果可从反映JP.Morgan1994年日收益分布状况图中求出.该公司日均收益为500万美元，即E（ω）=500万美元。
　　如果给定α=95%，只需找一个ω*，使日收益率低于ω*的概率为5%，或者使日收益率低于ω*的ω出现的天数为254×5%=13天，从图中可以看出，ω*=－1000万美元。
　　根据VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500万美元
　　值得注意的是，这只是过去一段时间的数值，依据过去推测未来的准确性取决于决定历史结果的各种因素、条件和形势等，以及这些因素是否具有同质性，否则，就要做出相应的调查，或者对历史数据进行修正。这在我国由于金融机构非完全市场作用得到的数据更应该引起重视。

　　例2 来自长城证券杜海涛的研究
　　长城证券公司杜海涛在《VaR模型在证券风险管理中的应用》一文中，用VaR模型研究了市场指数的风险度量、单个证券的风险度量和证券投资基金净值的VaR等，研究表明，VaR模型对我国证券市场上的风险管理有较好的效果。
　　下面就作者关于市场指数的风险度量过程作一引用，旨在说明VaR的计算过程（本文引用时有删节）。
　　第一步  正态性检验
　　首先根据2000年1月4日至2000年6月2日期间共94个交易日的日收益率做分布直方图，由于深沪两市场具有高度相关性，此处仅以上证综合指数为例计算。可以看出上证综合指数日收益率分布表现出较强的正态特征：众数附近十分集中，尾部细小。分析表明，深市指数也有相同的特征。
　　下面利用数理统计的方法对2000年4月3日至6月2日期间上述3种指数的日收益率的分布情况进行正态性检验，检验结果如下：
　　W(深证综指)=0.972445
　　W(深证成指)=0.978764
　　W(上证综指)=0.970279
　　W为正态假设检验统计量，当样本容量为40时取α =0.05(表示我们犯错误的概率仅为 α=0.05)，此时W0.05   =0.94，只有当W 时我们拒绝原假设。从我们的检验结果来看，我们无法拒绝三种指数的日收益率服从正态分布的假设。
　　有关这三种指数日收益率的相关统计量见表1。
　　表1  三种指数日收益率统计量
　　深圳综合        深圳成分        上证综合
　　均  值（ ）
　　0.001318        0.001061        0.001561
　　标准差（ ）
　　0.013363        0.012582        0.012391

　　通过上面的分析，我们可以得出三种指数的日收益率基本上服从N(μ,σ)，由于三种指数的平均日收益率非常接近零值，故可近似为N(0，σ)。
　　第二步  VaR的计算
　　由于正态分布的特点，集中在均值附近左右各1.65σ区间范围内的概率为0.90，用公式表示为：P(μ-1.65σ，再根据正态分布的对称性可知P(Xμ+1.65σ)=0.05；则有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根据上面的计算结果可知在95%的置信度情况下：
　　VaR值=T日的收盘价×1.65σ。
　　取2000年4月3日至2000年6月2日的数据，然后根据上面的公式可以计算出深证综指、深证成指、上证综指3种指数在2000年6月2日的VaR值分别为：
　　深证综合指数VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
　　深证成份指数VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
　　上证综合指数VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
　　其现实意义为：根据该模型可以有95%的把握判断指数在下一交易日即6月5日的收盘价不会低于T日收盘价－当日的VaR值；
　　即深证综合指数不会低于：591.34－13.04=578.30
　　深证成份指数不会低于：4728.88－98.17=4630.71
　　上证综合指数不会低于：1916.25－39.17=1877.08。
　　第三步  可靠性检验
　　现在来检验该模型的可靠性。根据3种指数的VaR来预测下一个交易日的指数变动下限，并比较该下限和实际收盘价，看预测的结果与我们期望值之间的差别。图2、图3、图4是3个指数于2000年4月3日至6月2日的实际走势与利用VaR预期下限的拟合图形。


　　现将样本区间内实际收盘指数低于预测下限的天数与95%置信度情况下的可能出现的期望天数作一统计对比，结果见表2。
　　表2   模型期望结果与实际结果的比较

　　深圳综合        深圳成分        上证综合
　　实际情况        3        3        3
　　期望情况        2        2        2

　　通过上面的计算我们可以发现应用VaR模型进行指数风险控制拟合结果较好。至于三种指数均有3个交易日超过预测下限，这主要是由于考察期间适逢台湾政权更迭及美众院审议表决予华PNTR的议案，市场波动较大所致。

　　例3 来自银行家信托公司的例子
　　由于金融机构特别是在证券投资中，高收益常伴随着高风险，下级部门或者交易员可能冒巨大风险追求利润，但金融机构出于稳健经营的需要，有必要对下级部门或者交易员可能的过渡投资机行为进行限制，因而引入考虑风险因素的业绩评价体系，美国银行和信托公司将VaR模型用于业绩评估中，确立了业绩评价指数——经风险调查的资本收益，即RAROC= ，从公式可看出，即使收益再高，但由于VaR也高，则RAROC也不会很高，其业绩评价也不可能很高。因此，将金融机构将VaR应用于业绩评价中，可对过度投机行为进行限制，使金融机构能更好地选择在最小风险下获取较大收益的项目。
　　同时，杜海涛也将VaR方法用于对我国5只基金管理人的经营业绩评价，评价结果如下表：
　　我国5只基金管理人的RAROC比较表
　　基金开元        基金普惠        基金金泰        基金安信        基金裕阳
　　VaR值        0.1178        0.0919        0.0880        0.1240        0.1185
　　收益率        0.4153        0.2982        0.3592        0.4206        0.3309
　　RAROC        2.8467        2.7495        3.5188        3.1707        2.7938
　　日收益率的标准差        0.045623        0.03748        0.035623        0.037033        0.036559
　　数据来源：杜海涛《VaR模型在证券风险管理中的应用》


　　随着我国加入WTO，金融全球化挑战我国的金融改革及创新，特别是金融理论的创新和控制风险技术的创新，如何将金融风险控制到最小程度，真正使金融体系成为支撑社会经济的基础，达到为社会分散经济风险的目的，是我国金融界必须面对的艰巨任务，如何用定量方法测度和控制金融风险，是金融机构和监管当局必须面对的问题。从金融机构本身来看，将风险定量分析方法，比如VaR模型应用于日常的风险管理，将市场风险和信用风险降到最低的程度，以期获取最大的利润回报，是金融机构的义不容辞的事情，也是其当务之急。从监管当局来看，促使金融机构应用先进的控制风险技术，使金融家们能够随心所欲地剥离各种风险，即对各种复杂的风险进行精确的计算和配置，将有利于我国的监管水平有较大的提高。因此，我国的金融机构和金融监管当局非常有必要将VaR模型等风险控制技术引入我国金融风险管理将非常必要，且具有一定的现实意义。

2. 用VaR计算股指期货市场风险时，如何计算，具体用到的软件，是否需要编写程序？

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3. 历史模拟法var中的风险因子怎么确定

网上看到的资料，看看下面：
我国黄金期货市场的VaR风险度量——基 于历史模拟法 Posted on 2010/04/14 by 邓一硕 0.引言 VaR(Value at Risk)是上世纪90年代由JP·Morgan公司在风险矩阵中提出的一种新型风险管理 工具，VaR定义简单，计算简便具有很高的实用价值。因此，VaR自诞生以来就在金融领域 得到了广泛的应用，且目前在全世界已发展成为金融市场风险测量的主流方法。 1. VaR方法概述 VaR全称为Value at Risk,统译为“在险价值”。其是指：在市场正常波动情况下，在指定的概 率水平（置信度）下， 金融资产组合的价值在未来特定持有期T内的最大可能损失，该定义 可直观表示为： 其中， 为金融资产组合的价值损失。VaR的严格的数学定义则由Altzner(1999)给出，即 其中， 表示使A成立的所有所组成的集合的下确界，其余符号同上。好复杂，都是金融知识。 目前，典型的VaR的计算方法包括：历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、方差-协方差法以近年来 广为流行的Coplus方法。其中，历史模拟法和蒙特卡罗模拟法属于全值估计方法，其中历史 模拟法的特色在于不需要对市场因子的统计分布进行假设，因此有希望较好地处理金融事件 序列中的尖峰和厚尾现象。本文将采用历史模拟法以我国上海黄金期货交易所推出的au0901 为研究对象，分析测度au0901的VaR值，最后用Kupiec方法对模型进行有效性检验。
看看满意不满意，望采纳。

4. 金融风险控制中Var方法的应用

VaR在风险管理中的应用

5. VAR方法的VaR的计算系数

VaR的计算系数主要包括三个系数：一是持有期间的长短；二是置信区间的大小；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风险价值。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头寸往往需以每日为周期计算风险收益和VaR值，如G30小组在1993年的衍生产品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资产组合调整的频度及进行相应头寸清算的可能速率。巴塞尔委员会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。一般来说对置信区间的选择在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。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。根据各自的风险偏好不同，选择的置信区间也各不相同。比如J.P. Morgan与美洲银行选择95%，花旗银行选择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巴塞尔委员会则要求采用99%的置信区间，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)。例如选择对某资产组合在未来6个月，或是1年的观察期间内，考察其每周回报率的波动性(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。巴塞尔银行监管委员会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。

温馨提示：以上信息仅供参考。
应答时间：2021-11-29，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

6. 风险理论这本书里有var方法吗

　　VaR的定义 在正常的市场条件和给定的置信度内，用于评估和计量任何一种金融资产或证券投资组合在既定时期内所面临的市场风险大小和可能遭受的潜在最大价值损失。比如，如果我们说某个敞口在99%的置信水平下的在险价值即VaR值为＄1000万，这意味着平均看来，在100个交易日内该敞口的实际损失超过＄1000万的只有1天（也即，每年有2～3天）。在数学上，VaR可表示为投资工具或组合的损益分布（P&L Distribution）的分位数（—quantile）,表达式如下：表示组合P在持有期△t内市场价值的变化。上述等式说明了损失值等于或大于VaR的概率是α，或者可以说，在α概率下，损失值是大于VaR的。也可以说，VaR的具体定义为：在一定的持有期△t内，一定的置信水平1-α下投资组合P可能的最大损失。即：例如，持有期为1天，置信水平为97.5%的VaR是10万元，是指在未来的24小时内组合价值的最大损失超过10万元的概率应该小于2.5%，综合来看，可以确定应该理解为一负值，即所遭受的损失，则表示其发生的概率。

7. 2011年期货从业人员资格考试统一使用教材《期货市场教程》(第七版)和《期货法律法规汇编》（第四版）

这是考试大纲
你对一下  那不同吧！
“期货基础知识”考试大纲 

第一章 期货市场概述 

第一节 期货市场的形成和发展 
主要掌握：期货市场的形成；期货市场相关范畴；期货市场的发展。 
第二节 期货交易的特征 
主要掌握：期货交易的基本特征；期货交易与现货交易的区别；期货交易与远期现货交易的区别；期货交易与证券交易的区别。 
第三节 期货市场的功能与作用 
主要掌握：期货市场的功能；规避风险功能及其机理；价格发现功能及其机理；期货市场的作用。 
第四节 中外期货市场概况 
主要掌握：外国期货市场；国内期货市场。 


第二章 期货市场的构成 
第一节 期货交易所 
主要掌握：期货交易所的性质与职能；会员制与公司制；我国期货交易所概况、组织形式与会员管理。 
第二节 期货结算机构 
主要掌握：期货结算机构的性质与职能、组织形式；期货结算制度；我国期货结算机构与期货结算制度。 
第三节 期货中介与服务机构 
主要掌握：期货公司的职能、公司类型、机构设置；我国期货公司机构设置、法人治理结构与风险控制体系；介绍经纪商、期货保证金存管银行、交割仓库等其他期货中介与服务机构的作用。 
第四节 期货交易者 
主要掌握：期货交易者的分类；国际期货市场的主要机构投资者。 

第三章 期货交易制度与合约 
第一节 期货合约 
主要掌握：期货合约的概念；期货合约标的选择；期货合约的主要条款及设计依据。 
第二节 期货市场基本制度 
主要掌握：保证金制度；当日无负债结算制度；涨跌停板制度；持仓限额及大户报告制度；强行平仓制度；信息披露制度。 
第三节 期货交易流程 
主要掌握：交易流程；开户流程；交易指令的内容；常用交易指令；指令下达方式；竞价方式；结算的概念与程序；结算公式与应用；交割的概念及作用；实物交割方式与交割结算价的确定；实物交割的流程；标准仓单的概念及形式；现金交割。 

第四章 套期保值 
第一节 套期保值概述 
主要掌握:套期保值定义；套期保值的实现条件；套期保值者的定义；套期保值者的特点；套期保值的种类。 
第二节 套期保值的应用 
主要掌握：卖出套期保值的应用情形及操作；买入套期保值的应用情形及操作。 
第三节 基差与套期保值效果 
主要掌握：完全套期保值与不完全套期保值的含义；基差的概念；影响基差的因素；基差与正反向市场的关系；基差的变动；基差变动与套期保值效果的关系；套期保值有效性的衡量。 
第四节 套期保值操作的扩展及注意事项 
主要掌握：套期保值操作的扩展；期转现；期现套利；基差交易；企业开展套期保值业务的注意事项。 

第五章 期货投机与套利交易 
第一节 期货投机交易 
主要掌握：期货投机定义；期货投机与套期保值以及股票投机的区别；期货投机者类型；期货投机的作用和操作方法。 
第二节 期货套利概述 
主要掌握：期货套利的概念和分类；期货套利与投机区别；期货套利的作用。 
第三节 期货套利交易策略 
主要掌握：期货价差的定义；价差的变化；价差套利的盈亏计算；套利交易指令；各种价差套利的操作及分析方法；期货套利操作的注意要点；程序化交易的概念；程序化交易系统的形式与设计。 

第六章 期货价格分析 
第一节 期货行情解读 
主要掌握：期货行情表解读；K线图、竹线图、分时图等期货行情图解读。 
第二节 期货价格的基本分析 
主要掌握：基本分析的含义及其特点；需求分析；供给分析；影响供求的其他因素；供求与均衡价格之间的关系。 
第三节 期货价格的技术分析 
主要掌握：技术分析的含义；基本分析与技术分析比较；趋势分析、形态分析、主要指标分析；成交量和持仓量、期货价格之间的关系；波浪理论。 

第七章 外汇期货 
第一节 外汇与外汇期货概述 
主要掌握：外汇的概念；汇率及其标价方法；外汇风险的分类；外汇期货的概念；外汇期货产生和发展的历程；外汇期货交易与远期外汇交易；外汇保证金交易的区别与联系；芝加哥商业交易所主要外汇期货合约。 
第二节 影响汇率的因素 
主要掌握：基本经济因素；宏观经济政策因素；中央银行干预、政治因素、外汇储备等影响汇率走势的各种因素。 
第三节 外汇期货交易 
主要掌握外汇期货套期保值；投机和套利的种类及其运用方法。 

第八章 利率期货 
第一节 利率期货概述 
主要掌握：利率期货概念、标的及种类；利率期货的产生和发展；利率期货价格波动影响因素；国际期货市场主要利率期货合约。 
第二节 利率期货的报价与交割 
主要掌握：美国市场短期利率期货报价方式；美国市场中长期利率期货的报价与交割。 
第三节 利率期货交易 
主要掌握：利率期货套期保值交易策略及应用；利率期货投机与套利交易。 

第九章 股指期货和股票期货 
第一节 股票指数与股指期货 
主要掌握：股票指数的概念；主要股票指数；股票市场风险；股指期货；股指期货与股票交易的区别。 
第二节 沪深300股指期货的基本制度规则 
主要掌握：沪深300股指期货合约条款内容；沪深300股票指数的编制；沪深300股指期货交易规则；股指期货投资者适当性制度。 
第三节 股指期货套期保值交易 
主要掌握：单个股票的β系数和股票组合的β系数；最佳套期保值比率；股指期货套期保值中合约数量的确定；股指期货卖出套期保值；股指期货买入套期保值。 
第四节 股指期货投机与套利交易 
主要掌握：股指期货投机策略；股指期货期现套利；股指期货合约的理论价格；股指期货期现套利操作；无套利区间计算；套利交易中的模拟误差；股指期货跨期套利。 
第五节 股票期货 
主要掌握：股票期货的含义；股票期货合约；股票期货交易的特点。 

第十章 期权 
第一节 期权概述 
主要掌握：期权的含义及特点；期权的分类及各类期权的概念；期货期权合约的主要内容及相关概念；期权交易指令的内容；期权头寸的建立与了结方式。 
第二节 权利金的构成及影响因素 
主要掌握：权利金的含义及取值范围；内涵价值的含义及计算；实值期权、虚值期权、平值期权的含义；时间价值的含义、计算及不同期权的时间价值；影响权利金的基本因素。 
第三节 期权交易损益分析及应用 
主要掌握：期权交易的基本策略、损益分析及应用。 

第十一章 期货市场风险管理 
第一节 期货市场风险特征与类型 
主要掌握：风险的含义；期货市场风险的类型；期货市场风险的成因；期货市场风险管理原理；风险管理的含义；风险的识别；风险的预测和度量；VaR方法；期货市场风险管理的特点。 
第二节 期货市场风险监管体系 
主要掌握：期货市场相关法律法规；相关行政法规和部门规章；期货自律规则；期货市场监管机构；境外期货监管机构；中国期货监管机构；中国证监会；地方派出机构；中国期货保证金监控中心；期货市场行业自律组织；期货交易所的自律监管；期货行业协会自律管理；中国期货业协会。 
第三节 期货市场风险管理 
主要掌握：监管机构的风险管理；分类监管的内容；交易所的风险管理；期货公司的风险管理；期货公司的主要风险；期货公司内部风险监控机制；首席风险官；投资者的风险管理；投资者的风险防范措施。

“期货法律法规”考试大纲 
1．期货交易管理条例 
2．期货投资者保障基金管理暂行办法 
3．期货交易所管理办法 
4．期货公司管理办法 
5．期货公司董事、监事和高级管理人员任职资格管理办法 
6．期货从业人员管理办法 
7．期货公司首席风险官管理规定（试行） 
8．关于发布《期货公司金融期货结算业务试行办法》的通知 
9．关于发布《期货公司风险监管指标管理试行办法》的通知 
10．关于发布《证券公司为期货公司提供中间介绍业务试行办法》的通知 
11．关于建立股指期货投资者适当性制度的规定(试行)
12．期货从业人员执业行为准则（修订） 
13．期货公司执行股指期货投资者适当性制度管理规则(试行)
14．中华人民共和国刑法修正案 
15．中华人民共和国刑法修正案(六)摘选 
16．最高人民法院关于审理期货纠纷案件若干问题的规定 
17．关于发布《股指期货投资者适当性制度实施办法(试行)》和《股指期货投资者适当性制度操作指引(试行)》的通知

8. var与cvar在度量风险中有何区别

VAR(Value at Risk)按字面解释就是“在险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。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的特点

VaR特点主要有：
第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，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值对金融风险进行评判；
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投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。