果如表

2 所示。（表 2）由于建设银行的股票价格序列的一阶差分中 DF=-21.47738，小于显

著性水平

10%的临界值-2.570240，因此可知该其一阶差分序列是平稳的。因此，建设银行股

票价格服从随机游走。即

Pt=Pt-1+εt。 

　　②中青旅（

600138）股票价格序列的平稳性。（表 3）由于 DF=-1.962031，大于显著性

水平

10%的临界值-2.570232，因此可知，该序列是非平稳的。因此继续做一阶差分，其结果

如表

4 所示。（表 4）由于中青旅股票价格序列的一阶差分中 DF=-20.24816，小于显著性水

平是

10%的临界值-2.570240，因此可知，该其一阶差分序列是平稳的。因此，中青旅股票价

格服从随机游走。即

Pt=Pt-1+εt。 

　　

2、模拟第二天股票价格。通过考察期末价格加上一个随机数来模拟第二天股票价格，当

模拟次数相当多时，模拟价格就会逼近

“真实”价格（我们选择模拟 10，000 次）。具体步骤

如下：

 

　　首先，产生

10，000 个随机整数，以样本期最后一天的收盘价为起点（建设银行最后一

天收盘价为

5.34，中青旅最后一天收盘价为 16.77），考虑到股市涨跌停板限制，股价在下

一天的波动范围为：建设银行（

-0.534，0.534），中青旅（-1.677，1.677）。在 excel 里产生

随机数，用生成的随机数各除以

1，000，就是股价随机变动数 εt。 

　　然后，计算模拟价格序列：模拟价格

=P0+随机数÷1000。再将模拟后的价格按升序重新

排列，找出对应

99%的分位数，即：10000×1%=100 个交易日对应的数值：建设银行为

5.454，中青旅为 17.283。由于假设两只股票的初始投资均为 100 万元，于是根据 VaR 的计算

公式：

 

　　建设银行

VaR=100×（5.454-5.34）÷5.34=2.13 万元 

　　中青旅

VaR=100×（17.283-16.77）÷16.77=3.05 万元 

　　而根据组合

VaR 的公式： 

　　

VaRp=［VaR12+VaR22+2*VaR1*VaR2*?籽］1/2（1） 

　　计算出建设银行（

601939）与中青旅（600138）组合 VaR 为 4.34 万元。 

　　其中，（

1）式中的?籽为两只股票的相关系数，利用 excel 表格计算出为 0.3865。 

　　该组合

VaR 计算结果的意义：根据该模型，我们有 99％的把握判断投资组合在下一个

交易日即

2010 年 11 月 5 日的损失不会高于 11 月 4 日的组合 VaR 值，即在期初分别投资 100

万元于建设银行（

601939）、中青旅（600138）两只股票时，该投资组合在 11 月 5 日的损失

不会超过

4.34 万元。 

　　五、应用

VaR 模型需要注意的问题 

　　尽管

VaR 模型是国际上近几年发展起来的一种卓有成效的风险量化技术，可以给风险