股票的var值叫什么什么是证券VAR方法？

一、什么是证券VAR方法？

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VaR是目前国际上金融风险管理的主流方法之一，以下两篇文章对VaR进行了深入的研究，看过之后，你会对VaR会有一个深入的了解：
基于ＶａＲ约束的证券组合选择方法研究
*：//*qikan*.cn/Article/scxd/scxd200709/scxd200709152.html
基于VaR的证券投资组合优化方法
*：//*szse.cn/UpFiles/Attach/1883/2005/03/22/1134279531.doc

二、关于股票市场VAR值

VaR ，value at risk

有一个置信区间的，比如在95%的置信度下，该股票的最大可能下跌的幅度。

计算方法，就是置信度下对应的系数乘以该股票的标准差。

三、以下哪些是风险值var方法的特点

风险型决策的标准是期望值。
一个方案的期望值是该方案在各种可能状态下的孙以至于其对应的概率的乘积之和。
当决策指标为收益时，应选取期望值最大的方案；
当决策指标为成本时，应选取期望值最小的方案。
决策树是风险型决策最常用的一种分析方法。

四、股票VaR有负值吗

VaR是银行、证券公司、投资基金等进行风险度量的重要工具，是指风险资产在一定持有期和一定置信水平下可能发生的最大期望损失。
可见，VaR值包含了负的意思，但都是正值。
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具体可看股票投资的风险价值VaR分析。
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五、k线图中VAM表示啥

1、K线图中没有VAM，估计题主想问的是在K线图中的VOL吧，VOL代表成交量。
通常人们说的大盘成交量指的是成交金额。
说明市场的活跃度和资金规模。
成交量与成交金额用下列公式表示： 成交数量（成交量）*成交均价=成交金额(成交额)2、成交量是一种供需的表现，指一个时间单位内对某项交易成交的数量。
当供不应求时，人潮汹涌，都要买进，成交量自然放大；
反之，供过于求，市场冷清无人，买气稀少，成交量势必萎缩。
而将人潮加以数值化，便是成交量。
广义的成交量包括成交股数、成交金额、换手率；
狭义的也是最常用的是仅指成交股数。
成交量指当天成交的股票总手数（1手=100股）。
3、题主也有可能问K线图中的VAR。
VaR是银行、证券公司、投资基金等进行风险度量的重要工具，是指风险资产在一定持有期和一定置信水平下可能发生的最大期望损失。
可见，VaR值包含了负的意思，但都是正值，具体可看股票投资的风险价值VaR分析。

六、以下哪些是风险值var方法的特点

不知道楼主说的var是哪种？var=variance ，就是方差的意思。
VaR，Value at Risk，风险价值模型，主要用于金融方面，衡量某证劵组合的风险与市场风险之间的关系。
VAR模型，Vector Auto Regression ，向量自回归模型。
主要用于相互有影响的时间序列系统的建模。
用来分析某个冲击对这个系统的影响。
VAR模型是联立方程组模型的替代模型，避免了联立方程偏倚的问题。
当然VAR模型对自由度的消耗是相当厉害的，如果使用VAR模型，楼主还需要一个大的样本。

七、大智慧股票函数VAR0：=VOL/CLOSE/9 是什么意思

VAR0：=VOL/CLOSE/9；
解释如下：变量VAR0赋值VOL/CLOSE/9；
VOL，成交量函数，当根K线的成交量；
CLOSE，收盘价函数，当根K线的收盘价；
所以这个公式表达为：变量VAR0赋值为成交量除以收盘价除以9；
改成2或5没什么区别，VAR0只是一个用来参考的数值，类似物理上说的参照物。
这是一个表达式，不是一个函数，另外这个表达式实在不知道作者的意图，成交量与收盘价两组数字组合在不同价格的股票上表现差别巨大，没有公式的一致性，只能应用在某个价格区间的股票吧，可以说没什么价值

八、整体组合风险价值var降低意味着什么

不知道楼主说的var是哪种？var=variance ，就是方差的意思。
VaR，Value at Risk，风险价值模型，主要用于金融方面，衡量某证劵组合的风险与市场风险之间的关系。
VAR模型，Vector Auto Regression ，向量自回归模型。
主要用于相互有影响的时间序列系统的建模。
用来分析某个冲击对这个系统的影响。
VAR模型是联立方程组模型的替代模型，避免了联立方程偏倚的问题。
当然VAR模型对自由度的消耗是相当厉害的，如果使用VAR模型，楼主还需要一个大的样本。

九、如何计算VAR

VaR 是给定置信水平下，某一金融资产或证券投资组合在未来特定的时间内的最大损失额。
也就是说，如果你确定你的投资组合服从某种分布，比如说最简单的正态分布，那么vaule at risk就是在正态分布5%（或95%，因为正态是对称的）的置信水平之下的那个X值。
所以你首先要做的事情是确定分布（因为不一定是正态，就算是正态也因为不同的均值等等有所不用）。
你说的每天每周每月只是数据时间间隔不同，不影响整体思路。
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一般来见，三套数据做出来的分布会很相似。
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日度的拟合效果在理论上会是最好的。
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参考文档