蒙特卡洛VaR模拟

蒙特卡洛VaR通过在假设的波动率和相关性条件下，模拟数千条未来价格路径，然后在选定的置信水平（通常为95%或99%）读取损失分位数。与参数法VaR不同，它不假设收益服从正态分布，因此能够处理期权等非线性收益、厚尾分布以及相关性变化等情形。其权衡在于计算成本较高，并且对输入假设较为敏感。

结果的质量完全取决于输入：波动率和相关性估算，以及假定的冲击分布。这里“垃圾进，垃圾出”完全适用。由于采用随机抽样，估算结果还存在模拟误差，只有在增加模拟路径数量时才会收敛，因此需报告足够多的迭代次数以保证数值稳定。