德尔塔-正态分布法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法是计算VaR的可行方法。如果潜在收益服从正态分布，那么（）。 A. 德尔塔-正态分布法VaR与历史模拟法VaR相同B. 德尔塔-正态分布法VaR与蒙特卡罗模拟法VaR相同C. 随着重复次数的增大，蒙特卡罗模拟法VaR会逼近德尔塔-正态分布法VaR的结果D. 历史模拟法VaR与蒙特卡模拟法VaR相同

考查要点：本题主要考查三种VaR计算方法（德尔塔-正态分布法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法）在潜在收益服从正态分布时的特性及相互关系。

解题核心思路：

1. 德尔塔-正态分布法假设收益服从正态分布，直接利用正态分布的参数计算VaR，结果具有确定性。
2. 历史模拟法基于历史收益数据的分布，不依赖假设，但结果受历史数据限制。
3. 蒙特卡罗模拟法通过生成大量随机样本逼近真实分布，当重复次数足够大时，结果会收敛于真实分布的VaR值。

破题关键点：

• 正态分布假设下，德尔塔法的结果是精确的；
• 蒙特卡罗法通过无限重复可逼近真实分布的VaR，即与德尔塔法结果一致；
• 历史法与蒙特卡罗法因数据来源不同（历史数据 vs 生成样本），结果未必完全相同。

选项分析

选项A：德尔塔-正态分布法VaR与历史模拟法VaR相同

• 错误。历史模拟法依赖历史数据的实际分布，即使收益服从正态分布，历史数据可能因样本量有限而存在偏差，导致结果与德尔塔法不完全一致。

选项B：德尔塔-正态分布法VaR与蒙特卡罗模拟法VaR相同

• 错误。蒙特卡罗法在有限重复次数下存在抽样误差，只有当重复次数趋近无穷时，结果才会逼近德尔塔法的精确值。

选项C：随着重复次数的增大，蒙特卡罗模拟法VaR会逼近德尔塔-正态分布法VaR的结果

• 正确。蒙特卡罗法通过大数定律，随着重复次数增加，模拟结果收敛于正态分布的真实VaR值，而德尔塔法直接计算该值，因此两者结果趋于一致。

选项D：历史模拟法VaR与蒙特卡模拟法VaR相同

• 错误。历史法使用实际历史数据，而蒙特卡罗法生成随机样本，即使收益服从正态分布，两者结果可能因数据差异而不相同。