历史模拟法计算风险价值VaR准确吗？假设条件是不是有些太严格？有没有改良版的历史模拟法？历史模拟法根据历史样本得出的分布直接用来推测未来的方法会不会太过理想，怎么能保证那段历史数据是整体的无偏估计呢？如果是有偏的估计那用来预测未来不会出问题吗？有没有改良版的历史模拟法可以提高预测的准确性？
这是个很好的问题。事实上95%以上的金融机构在根据巴塞尔协议计算风险资本时使用的都是历史模拟法，而非其他更加复杂的方法如蒙特卡罗法。后者尽管在理论上更加灵活，可以生成大量的不拘于历史实现的场景，但是其模型参数(特别是资产回报的波动率和相关性)的确定依然离不开历史数据的支持，同时还要加入一些模型假设，增加了模型风险。

相对而言，历史模拟法在本质上是一种无参数方法，计算VaR的基础直接来源于历史数据，而非依赖于模型假设，因此具有更强的鲁棒性和更低的模型风险。特别地，直接使用历史损益数据生成的场景，自然嵌入了多个资产收益率之间的相关性，不需要另行假设。

至于题主提到的无偏性问题，对于VaR这种尾部风险的估计问题而言并不是很重要。相反，出于审慎风险管理的考虑，监管对于VaR的评估更倾向于保守，高估不是大问题，但低估则是绝对不可以的。因此巴协的许多规定都是防止风险被低估，如根据历史回溯测试的结果对模型计算的VaR值乘上一个永远大于1的惩罚因子。关于历史区间的选择问题，FRTB直接要求用stressperiod的ES来确定IMA资本金的要求。

其实关于如何调整Historical VaR使之更加符合当前市场的趋势，学术界和业界一直都在研究，也开发出了一些方法如Filtered HistoricalSimulation 等。基本的思路是根据当前市场资产波动率和资产关联性，对historicalVaR进行调整。前者相对简单，直接将VaR值乘上当前与历史估计区间的volatilityratio即可。后者则要复杂一些，其中一种方法是用因子模型将系统风险与特殊风险分开，用GARCH模型估算后者的波动率,将残差序列转换为白噪声，再对历史收益率进行重构，其中用bootstrapping对残差进行重抽样。