②选取历史数据，模拟风险因子变量未来的可能取值；
首先得到各风险因子过去各期的变化量
以现在为基础，根据风险因子过去的变化量，算得风险因子在未来可能出现的
值
③计算组合未来的可能价值水平或损益分布
对损益排序（从大到小）
④计算给定置信度下的 VaR
假定在给定置信度 c 下，上面排序中的分位数是【Tc】
则所得 VaR 为
蒙特卡罗模拟法的优缺点：
优点：
①采用该法可以产生大量的关于风险因子未来路径的模拟样本，最大限度
地将可能情况模拟出来，不必受到历史数据的限制
②该法是完全估值法，可以处理非线性、非正态问题
缺点
①由于计算结果严重依赖于所选择或建立的随机模型以及估计模型参数的
历史数据，因此，容易存在模型风险和参数估计误差
②在模拟过程中，所使用的随机数序列一般都是伪随机数，容易出现循环
和群聚效应，从而可能导致模拟错误和模拟失效
1、z 值模型与 zeta 模型及其优缺点
5
4
3
2
1
999
.
0
006
.
0
033
.
0
014
.
0
012
.
0
X
X
X
X
X
Z
+
+
+
+
=
灰
色
Z
值
区
域
（
Z0
，
Z1
）
=
（
1.81,2.99
）
))
(
,
),
(
),
(
(
2
1
t
f
t
f
t
f
V
V
n
t
=
))
0
(
,
),
0
(
),
0
(
(
2
1
0
n
f
f
f
V
V
=
)
(
)
1
(
)
(
t
f
t
f
t
f
i
i
i
−
−
+
−
=
−
∆
)
(
)
0
(
)
(
t
f
f
t
f
i
i
i
−
∆
+
=
)
(
1
]
[
+
∆
Tc
k
V