的序列处理得到长江证券的日VaR值，并据此设定动态保证金比例。引入GARCH模型来计算不服从正态分布的序列的日VaR值并完成动态保证金比例的设定。
21VAR的基本原理
VAR方法是于1993年被提出的常用于金融机构的风险管理的风险价值模型。其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
VAR的公式可以表示为：
P（ΔpΔt≤VaR）α（1）
其中，P指事件发生的概率，ΔpΔt指在资产持有期内的损失额度，α代表置信水平。
22单个融资融券标的证券市场风险的评估
221样本数据的选择与处理
本部分选取融资融券试点的标的证券之一的长江证券（000783）来进行实证分析。本文研究的是融资融券的日VaR值，按照规定，本文选定的观察期为250天。选取2014年12月1日到2015年12月1日这232个交易日的数据作为样本长度，观察2015年12月2日到2016年12月8日这250个交易日的情况。
证券的收益率体现了证券的潜在风险，本文选取证券数据的几何收益率作为数据处理的研究对象，它的计算公式如下：
Rtl
■（2）
其中Rt为证券在t日的几何收益率，Pt为第t日的收盘价，Pt1为上一日的收盘价。
222数据分析
（1）正态性检验
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通过软件Eviews72对收益率序列数据进行分析，得到的结果如图1所示。
正态分布的峰值为3，从上图可知，P值为0587407，则接受原假设，样本数据服从正态分布，因而可以用历史模拟法进行分析。
（2）历史模拟模型是一种非参数法，只是通过回溯过去时间对当前头寸的重放，VaR历史模拟模型需要考虑置信水平、持有期和观察期等三个要素7。针对长江证券，应用历史模拟法求250个观察日的日VaR值的步骤如下：
将2015年12月2日设为观察日，对其前面232个数据进行升序排列。
用，232×（1α），其中α为置信水平，本文选取95，计算结果为116，四舍五入为12，因此在已按升序排列的数据表中选择第12位作为观察日2015年12月2日的VaR值。
把2015年12月2日的收益率添加进序列，重复1，2两步，即可依次得到250个观察日的日VaR值。
按照历史模拟法得出的2015年12月2日的日VaR值为009448，如果长江证券拥有的资金数量为1000万元，则此数值表示，有95的概率可以保证，长江证券在2015年12月2日的损失不会超过945万元。损失相对较大，所以长江证券的市场风险问题不容小觑，对其风险的控制势在必行。
223返回检验
对由历史模拟法得出的日VaR值进行返回检验可以使结果更加准确，本部分利用Kupiec提出的LR检验r