历史模拟法估计市场风险所需资本

历史模拟法是一种简单的基于经验的方法，也是完全估值法中最为简单易行的一种方法。它不需要对市场因子的统计分布做出假设，而是直接根据VaR的定义进行计算，即根据收集到的市场因子的历史数据对证券组合的未来收益进行模拟，在给定置信度下计算潜在损失。其具体步骤如下：

第一，识别基础的市场因子，并用市场因子表示出证券组合中金融工具的盯市价值；

第二，计算市场因子过去N个时期的实际变化，结合当前市场因子的价值估计市场因子未来某一时期的情景值（N个）；

第三，由定价公式得到证券组合未来的盯市价值（N个），与当前市场因子下的证券组合价值比较得到证券组合未来的潜在损益；

第四，根据潜在损益的分布，在给定置信度下计算VaR值。

历史模拟法的优点如下：

第一，历史模拟法概念直观、计算简单、实施容易，容易被风险管理者和监管当局接受。

第二，历史模拟法是一种非参数方法，不需要假定市场因子变化的统计分布，可以有效处理非对称问题和肥尾问题。

第三，历史模拟法是全值估计方法，可以较好地处理非线性、市场大幅度波动的情况，捕捉各种风险。

其缺点主要是：

第一，历史模拟法假定市场因子的未来变化与历史变化完全一样，服从独立同分布，概率密度函数不随时间而变化，这与实际金融市场的变化不一致。

第二，需要大量的历史数据。通常认为，历史模拟法的样本数据不能少于1 500个，实际金融市场一方面很难满足这一要求，另一方面，太长的历史数据无法反映未来情形（包含了太多的信息），可能违反独立同分布的假定。折旧导致了两难的窘境——如果历史样本数据太少，导致VaR估计的波动性和不精确性，而较长的历史样本数据尽管可以使VaR估计的稳定性增加，但可能会违反独立同分布假设。

第三，历史模拟法计算出的VaR波动性较大。当样本数据较大时，历史模拟法存在严重的滞后效应，尤其是含有异常样本数据的时候，滞后效应会更加明显，这会导致VaR值的波动。

第四，难以进行灵敏度分析。对历史模拟法应用效果的实证结论并不一致。Hendricks在对即期外汇组合的研究中发现，在回报偏离正态分布情形下，历史模拟法估计的99%置信度下VaR的有效性高于分析方法。Mahney的研究也支持该结论：Jackson等人的研究指出，在肥尾情况下历史模拟法效果好于分析方法，特别是在尾部事件中。而Kupiec的研究结论却相反，他使用正态分布和T分布的模拟研究发现，当回报分布是肥尾时，历史模拟法估计的VaR具有较大的变化和向上的偏差。