一种是蒙特卡罗模拟法。这种方法的实施，第一步，要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。第二步，是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。第三步，是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。第四步，根据组合价值变化的抽样来估计其分布并计算VaR。（）
一种是蒙特卡罗模拟法。这种方法的实施，第一步，要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。第二步，是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。第三步，是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。第四步，根据组合价值变化的抽样来估计其分布并计算VaR。（）
参考解析
解析：另一种是蒙特卡罗模拟法。这种方法的实施，第一步，要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。第二步，是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。第三步，是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。第四步，根据组合价值变化的抽样来估计其分布并计算VaR。
相关考题：
是假设资产组合未来收益变化与过去是一致的，利用各组成资产收益率的历史数据计算现有组合收益率的可能分布，直接按照VaR的定义来计算风险价值。A．历史模拟法B．方差—协方差法C．蒙特卡罗模拟法D．标准法
（ ）假设资产组合未来收益变化与过去是一致的，利用各组成资产收益率的历史数据计算现有组合收益率的可能分布，直接按照VaR的定义来计算风险价值。A．历史模拟法B．方差一协方差法C．蒙特卡罗模拟法D．标准法
关于历史模拟法，下列说法错误的是( )。A、历史模拟法依据历史数据计算出风险因子收益率分布的参数值B、由于历史模拟法是以发生过的数据为依据的，投资者容易接受该种方法对未来的预测C、利用历史模拟法可以根据历史样本分布求出风险价值，组合收益的数据可利用组合中投资工具收益的历史数据求得D、历史模拟法十分简单，因为该种方法无须在事先确定风险因子收益或概率分布，只需利用历史数据对未来方向进行估算
假设资产组合未来收益变化与过去是一致的，利用各组成资产收益率的历史数据计算有组合收益率的可能分布，直接按照VaR的定义来计算风险价值的方法是( )。A.历史模拟法B.方差一协方差法C.蒙特卡罗模拟法D.标准法
关于常用的VA.R结算方法-历史模拟法，以下表述正确的是（ ）。A.历史模拟法通过风险因子的概率分布模型，继而重复模拟风险因子变动的过程B.历史模拟法假设风险因子收益率服从某特定类型的概率分布，依据历史数据计算出风险因子收益率分布C.历史模拟法可以根据历史样本分布求出风险价值，组合收益的数据可以利用组合中投资工具收益的历史D.历史模拟法事先确定风险因子收益或概率分布，利用历史数据对未来方向进行估算
关于常用的VAR结算方法-历史模拟法，以下表述正确的是（）。A历史模拟法通过风险因子的概率分布模型，继而重复模拟风险因子变动的过程B历史模拟法假设风险因子收益率服从某特定类型的概率分布，依据历史数据计算出风险因子收益率分布C历史模拟法可以根据历史样本分布求出风险价值，组合收益的数据可以利用组合中投资工具收益的历史D历史模拟法事先确定风险因子收益或概率分布，利用历史数据对未来方向进行估算
下列关于风险价值计量方法，说法错误的是（）。A.采用历史模拟法时，假设当前各个风险因子值分别为r1,t，r2,t......rm-1,t，rm,t，当前资产组合市场价值为，根据历史上的风险因子变化情况可以得到明日各个风险因子的749种可能情形B.采用方差一协方差法时，假设某交易性资产有m个风险因子，根据历史数据计算出各个风险因子变动的均值和标准差分别为：μ1、μ2、…、μm、σ1、σ2、…、σm，在正态性假定下，资产组合的市场价值符合分布N（μ，∑）C.采用蒙特卡洛模拟法时，假设风险因子变动服从正态分布，通过模拟上千次具有相关性的各个风险因子的变动值，并据此得到未来风险因子的上千次情景，通过估值模型计算资产未来价值的上千种情形，选出其中第5%大的值减去当前价值即为蒙特卡洛VaR值D.采用历史模拟法时，根据这些风险因子的可能情形可以得到资产组合明日可能市值，假设t+0日组合市场价值取每一种可能情形的概率相同，选择这749种市场价值的5%大的数值并减去当前市场价值即可得到95%置信度的日VaR值
蒙特卡罗模拟法的实施步骤包括（ ）。A、假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据估计出联合分布的参数B、利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本相当于风险因子的一种可能场景C、计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样D、根据组合价值变化的抽样估计其分布并计算VaR
蒙特卡罗模拟法的实施的步骤不包括下列哪些（）。Ａ.第一步，要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。Ｂ.第二步，是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。Ｃ.第三步，是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。Ｄ.要识别现有的风险暴露、风险因子，并进行风险度量
下列是利用场内金融工具进行风险对冲时，要经历以下几个步骤。（）A.要识别现有的风险暴露、风险因子，并进行风险度量B.要根据现有的风险管理政策来决定需要对冲的风险的量C.根据风险因子的属性选择合适的场内金融工具，并根据所需要对冲的风险量来确定所需要建立的场内金融工具持仓量D.形成风险对冲计划，执行计划并及时监控和调整E.要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数
蒙特卡罗模拟法的实施的步骤不包括下列哪些（）。Ａ.要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。Ｂ.是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。Ｃ.是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。Ｄ.要识别现有的风险暴露、风险因子，并进行风险度量Ｅ.要根据现有的风险管理政策来决定需要对冲的风险的量
一种是历史模拟法。这种方法的实施，第一步，要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。第二步，是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。第三步，是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。第四步，根据组合价值变化的抽样来估计其分布并计算VaR。（）
下列是利用场内金融工具进行风险对冲时，要经历以下几个步骤，除了（）。A.要识别现有的风险暴露、风险因子，并进行风险度量B.要根据现有的风险管理政策来决定需要对冲的风险的量C.根据风险因子的属性选择合适的场内金融工具，并根据所需要对冲的风险量来确定所需要建立的场内金融工具持仓量D.要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。
蒙特卡罗模拟法的实施的步骤包括下列哪些（）。Ａ.第一步，要假设风险因子服从一定的联合分布，并根据历史数据来估计出联合分布的参数。Ｂ.第二步，是利用计算机从前一步得到的联合分布中随机抽样，所抽得的每个样本，相当于风险因子的一种可能场景。Ｃ.第三步，是计算在风险因子的每种场景下组合的价值变化，从而得到组合价值变化的抽样。Ｄ.要识别现有的风险暴露、风险因子，并进行风险度量Ｅ.要根据现有的风险管理政策来决定需要对冲的风险的量
（）假定投资组合中各种风险因素的变化服从特定的分布（通常为正态分布），然后通过历史数据分析和估计该风险因素收益分布方差一协方差、相关系数等。A、历史模拟法B、方差一协方差法C、压力测试法D、蒙特卡罗模拟法
单选题以下关于风险价值（VaR）的计算方法表述正确的是（）。A历史法：通过大量模拟产生的资产或资产组合价格所形成的分布去逼近资产或资产组合价值的真实分布，从而估计出资产或资产组合在给定置信水平下的VaR值。B参数法：假定风险因子收益的变化服从特定的分布，然后通过历史数据分析和估计该风险因子收益分布的参数值，得出整个投资组合收益分布的特征值。C蒙特卡罗法：利用资产组合在过去一段时期内收益分布的历史数据，并假定历史变化在未来会重现，以确定持有期内给定置信水平下资产组合的最低收益水平，推算资产组合的VaR值。
单选题关于风险价值计算方法，以下说法正确的是（ ）。Ⅰ.参数法以风险因子收益率服从某种概率分布为假设Ⅱ.历史模拟法需要在事先确定风险因子收益率概率分布Ⅲ.历史模拟法根据历史样本分布求出风险价值Ⅳ.蒙特卡洛模拟法需要事先知道风险因子的概率分布模型AⅠ、ⅡBⅠ、Ⅱ、ⅢCⅠ、Ⅲ、ⅣDⅡ、Ⅲ、Ⅳ
单选题关于常用的VAR结算方法——历史模拟法，以下表述正确的是（ ）。A历史模拟法通过风险因子的概率分布模型，继而重复模拟风险因子变动的过程B历史模拟法假设风险因子收益率服从某特定类型的概率分布，依据历史数据计算出风险因子收益率分布C历史模拟法可以根据历史样本分布求出风险价值，组合收益的数据可以利用组合中投资工具收益的历史数据求得D历史模拟法事先确定风险因子收益或概率分布，利用历史数据对未来方向进行估算
单选题关于常用的VAR结算方法-历史模拟法，以下表述正确的是（ ）。A历史模拟法通过风险因子的概率分布模型，继而重复模拟风险因子变动的过程B历史模拟法假设风险因子收益率服从某特定类型的概率分布，依据历史数据计算出风险因子收益率分布C历史模拟法可以根据历史样本分布求出风险价值，组合收益的数据可以利用组合中投资工具收益的历史D历史模拟法事先确定风险因子收益或概率分布，利用历史数据对未来方向进行估算