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;第一节市场风险概述;二、市场风险的特点;第二节市场风险计量的一般方法;三、市场因子灵敏度法;四、信息论方法;六、压力试验与极值方法;第三节VaR的基本概念;一、VaR的含义;二、注意的问题;第四节独立同分布正态收益率的VaR;例如，如果=99%,则=-2.326,说明从一个标准正态分布中，;这样，，1dayValueatRisk为：
VaR=
负号表示VaR测量的是损失而不是收益。将代入，得：
VaR=-(-2.326*5.64mil*.006)=$78,711.84;二、证券组合的VaR;二、证券组合的VaR;这样，99%，1天的VaR为：VaR=$177,331.59也就是说，只有1%的概率，在未来24小时内，组合的损失大于
$177,331.59。;2、一般情况;2、一般情况;三、因素模型的简单回顾;三、因素模型的简单回顾（2）;四、增加VaR（IncrementalVaR，边际VaR）;2、增加VaR的引出;2、增加VaR的引出（2）;等式两边同除以，得：;这里，
记：;3、实例;4、重要提示;五、连续复利正态分布收益率的VaR1、连续复利正态分布的含义;2、为什么需要复利正态分布收益率;这样，月均收益率和标准差分别为：;2、为什么需要复利正态分布收益率（2）;3、实例;根据St+1和Mt+1的定义，;记为Yt+1小于发生的概率为的数值，我们可以计算头寸为
Vt=10MilxMt时的VaR。;这意味着有99%的可能性，投资收益率大于：;六、含有非线性衍生品组合的VaR;（一）Delta-Method;Example:;Example
这样整个头寸的变化量为：;评论（1）;评论（2）;（二）TheDelta-GammaMethod;（二）TheDelta-GammaMethod;因此，;这个结果比用deltamethod更接近与实际值。
注意：如果假定99%的分位数为2.326，那么，我们是假定收益率为正态分布，但实际上往往不不是正态分布。;非线性VaR(Non-LinearValue-at-Risk);非线性VaR;第五节非独立同分布正态收益率下的VaR计算;2、说明;二、应用历史收益率密度计算VaR;例子;处理非线性衍生证券的全值法;实例;三、可变方差的正态分布收益率;1、简单移动平均法;2、风险测度（RiskMetrics）: 指数加权法;因此，明天收益率方差的预测值为今天收益率方差的预测值与今天实际收益率平方的简单加权平均。
RiskMetrics估计的方差值为比以前我们所使用的0.6%的历史数据大。
类似地，RiskMetrics可以使用同样的程序计算???关系数。事实上，从协方差的计算开始，协方差的估计为：;同样，利用递归的方法：;3、GARCHModels方法;四、正态分布的混合（MixtureofNormals）(应用！
！);1、Jumps模型（跳跃模型）;2、状态转换模型（RegimeSwitches）;应用;第六节VaR计算的极值方法;第七节VaR修正模型——CVaR模型;第八节VaR模型的准确性和误差分析;第九节市场风险的管理（方法）;一、制度化风险管理方法;二、分散化投资方法;三、价值分析法;四、应用金融衍生品管理风险的方法;Takeaway:;演讲完毕，谢谢
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