【Python金融量化】VaR系列(一)：HS,WHS,RM方法估计VaR

最近参加了一个线上学习计划，一群人一起学《Elements of Financial Risk Management》这本书，主要偏向于金融时间序列和多因子模型的知识，结合python编程。现在已经看了三分之一左右，感觉写的还不错，有些收获，意外惊喜是教材的答案全是用excel公式做的，头一次发现excel还可以做极大似然估计这种东西，很神奇。

VaR的估计是书中一个重要部分，从最浅显的HS模型开始不断深入到蒙特卡洛，讨论了若干估计方法，边学习边总结吧。这次主要总结三种不需要考虑分布的方法，并分析每种方法的特点。

VaR定义

这里所说的VaR并非时间序列中的向量自回归模型(vector autoregression)，而是在险价值(Value at Risk)。指的是一定概率下，一个金融资产在未来一段时间内的最大可能损失，是对金融资产风险情况的一种度量，数学定义为：
给定置信度

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