【正文】
al practice.This article is Based on the principle of VaR ,and does a analysis of the current measurement technology of financial risks. At the same time ,the essay does a prehensive exposition and empirical analysis with the VaR measurement methods and models of market risk, credit risk and operational risk. Finally, in bination with the present situation of the development of the financial institutions in China, we made detailed analysis of the status of the VaR risk management in our application of the practical problems faced,then provide a reference for VaR risk management techniques applied in China.Keywords:VaR,market risk,credit risk,operational risk.V目錄中文摘要 IAbstract III目錄 V1 引言 研究目的和意義 1 方法及思路,創(chuàng)新 62 VaR的基本原理 7 VaR的產(chǎn)生背景 7 VaR的定義 9 原理方法和模型 11 11 方差—協(xié)方差法 13 蒙特卡羅模擬法 143 基于VaR的市場風(fēng)險(xiǎn)度量 16 16 16 16 參數(shù)法 17 蒙特卡羅模擬法 184 基于VaR的信用風(fēng)險(xiǎn)度量 21 21 22 24 基于VaR的CreditMetrics模型 24 度量信用風(fēng)險(xiǎn)的其它模型 325 基于VaR的操作風(fēng)險(xiǎn)度量 36 36 37 37 38 396 結(jié)論及展望 43致 謝 45參考文獻(xiàn) 46附錄 491 引言1 引言、研究目的和意義2008年,隨著美國聯(lián)邦儲(chǔ)備委員會(huì)宣布高盛和摩根士丹利轉(zhuǎn)為銀行控股公司,華爾街五大投行已成為歷史,美國房地產(chǎn)市場快速發(fā)展引發(fā)的次貸危機(jī)逐步演變?yōu)槿蛐越鹑谖C(jī),全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了20世紀(jì)30年代以來最為嚴(yán)重的衰退。VaR方法在我國有廣闊的發(fā)展空間,它的推廣和應(yīng)用有助于我國金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理和外部監(jiān)管能力能夠邁上一個(gè)新臺(tái)階,與國際慣例相一致。第一支柱中,新巴塞爾資本協(xié)議加強(qiáng)了操作風(fēng)險(xiǎn)的資本金內(nèi)容,提出用 VaR 對市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合的風(fēng)險(xiǎn)管理,對銀行賬戶中的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算采用了新的計(jì)算方式?;赩aR的金融風(fēng)險(xiǎn)度量研究中文摘要2008年,華爾街五大投行悉數(shù)倒塌,美國房地產(chǎn)市場快速發(fā)展引發(fā)的次貸危機(jī)逐步演變?yōu)槿蛐越鹑谖C(jī),全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了上世紀(jì)30年代以來最為嚴(yán)重的衰退。至此,VaR 作為一個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)管理工具開始在各金融機(jī)構(gòu)中獲得應(yīng)用和推廣。本文基于VaR的原理對目前國際上流行的度量金融風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)做了全面的分析,主要根據(jù)《新巴塞爾協(xié)議》的要求,對市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的VaR度量方法以及模型研究做了全面的闡述,并進(jìn)一步做了實(shí)證分析。城門失火殃及池魚,由于我國中國銀行、工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、招商銀行和中信銀行6家金融機(jī)構(gòu)購買了部分次級(jí)按揭貸款,對我國金融經(jīng)濟(jì)也產(chǎn)生了一定的影響。1996年修正案要求金融機(jī)構(gòu)的資本金既能覆蓋市場風(fēng)險(xiǎn)又能覆蓋信用風(fēng)險(xiǎn),這標(biāo)志著國際銀行業(yè)經(jīng)營管理已轉(zhuǎn)入全面風(fēng)險(xiǎn)管理階段。市場風(fēng)險(xiǎn)要求等于在最近 60 個(gè)交易日內(nèi)平均每兩周的 VaR 報(bào)告的一個(gè)倍數(shù)(≥3)[2]。第一支柱中,新巴塞爾資本協(xié)議加強(qiáng)了操作風(fēng)險(xiǎn)的資本金內(nèi)容,提出用 VaR 對市場風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合的風(fēng)險(xiǎn)管理,對銀行賬戶中的信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算采用了新的計(jì)算方式。弗里德曼(1953)在其論文《實(shí)證經(jīng)濟(jì)學(xué)方法論》中指出:“一個(gè)模型可能很簡單的,但是只要它能夠預(yù)測未來并能提高決策的效率,就是一個(gè)成功的模型。慣例與原則》 (Derivatives practices and principles)的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告,這一報(bào)告的提出直接影響了風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)踐過程,并正式提出了VaR的概念,繼而VaR方法在風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域迅速發(fā)展。(2000)、 amp。王春峰于2001年著的《金融市場風(fēng)險(xiǎn)管理》,該書系統(tǒng)全面地介紹了 VaR 風(fēng)險(xiǎn)量化管理的有關(guān)理論基礎(chǔ)和實(shí)踐;李志輝(2001)在其《現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)量化度量和管理研究》一書中比較全面系統(tǒng)地介紹了國際上較流行的信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理模型,并結(jié)合我國信用風(fēng)險(xiǎn)管理狀況提出了很多有意義的建議。但是,我國金融市場同國外金融市場有很多不同,存在金融市場的開放程度遠(yuǎn)不如國外,金融數(shù)據(jù)的不完全等很多現(xiàn)實(shí)問題,加上國內(nèi)關(guān)于 VaR 的研究大都是國外文獻(xiàn)的綜述或模仿,或者僅對我國的金融數(shù)據(jù)套用VaR方法進(jìn)行簡單的實(shí)證分析。同年G30小組在報(bào)告中極力推薦這一方法,認(rèn)為它是“度量市場風(fēng)險(xiǎn)的最好方式”。VaR 作為一個(gè)重要的風(fēng)險(xiǎn)管理工具開始在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中發(fā)揮舉足輕重的作用。傳統(tǒng)以標(biāo)準(zhǔn)差或方差管理風(fēng)險(xiǎn)的方法 ,考慮的是雙側(cè)影響,以平均收益和標(biāo)準(zhǔn)差度量風(fēng)險(xiǎn)的大小 ,并且正負(fù)收益的權(quán)重一樣。VaR值是建立在模型和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的,但當(dāng)我們對同一組樣本數(shù)據(jù),選取不同的模型和不同的方法得到的VaR值可能會(huì)不同 ,甚至是用同一種方法來度量同一組歷史樣本數(shù)據(jù) ,而由于選擇不同的 VaR參數(shù) ,也有不同的VaR值 ,所以用VaR方法來度量風(fēng)險(xiǎn)缺乏一個(gè)客觀統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。下面對這兩個(gè)參數(shù)做一個(gè)詳細(xì)的介紹。由VaR 的定義可以看出,VaR 值在很大的程度上會(huì)受置信水平的選取的影響。由的定義知: ()則有: ()其中就是資產(chǎn)組合的價(jià)值低于的概率值。該方法實(shí)質(zhì)上是將收益率的真實(shí)收益率分布用歷史分布來模擬,以此來求得資產(chǎn)組合的值。利用歷史模擬法是根據(jù)收益率的歷史分布估計(jì)分布的分位數(shù),即可求得資產(chǎn)組合的 VaR 值。這里就說明了它需要大量的歷史數(shù)據(jù),這樣導(dǎo)致對極端事件的損失不易模擬。而且在實(shí)際應(yīng)用中,為減少計(jì)算時(shí)間一般進(jìn)行簡化處理,但過多的簡化會(huì)削弱全值估計(jì)方法的優(yōu)勢。方差協(xié)方差法的優(yōu)點(diǎn)在于原理簡單,計(jì)算快捷。蒙特卡羅(Monte Carlo)方法,又稱隨機(jī)抽樣或統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)方法,是一種隨機(jī)模擬方法。3 基于VaR的市場風(fēng)險(xiǎn)度量3 基于VaR的市場風(fēng)險(xiǎn)度量所謂市場風(fēng)險(xiǎn)是指未來市場價(jià)格(利率、匯率、股票價(jià)格和商品價(jià)格)的不確定性導(dǎo)致價(jià)值未預(yù)料到的潛在損失的分險(xiǎn)。首先計(jì)算收益率,我們使用簡單收益率Rt=[PtPt1]/Pt1,Q=100萬元。表34 模擬價(jià)格序列初始價(jià)隨機(jī)數(shù)模擬價(jià)格Y模擬價(jià)格Y升序1126502548452155413912246763631073612106491568812791643636304將模擬后的價(jià)格按升序重新排列,找出對應(yīng)99%的分位數(shù),即10001%=10個(gè)交易日對應(yīng)的數(shù)值:,于是有VaR=|100萬()247??梢哉f,只要市場經(jīng)濟(jì)存在,信用風(fēng)險(xiǎn)就不可避免。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期,違約率較低,從而信用風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)地降低;第二,對經(jīng)營有影響的事件的發(fā)生。Morgan1997 年提出的信用度量術(shù)模型(Credit Metrics模型)、1997年CSFB 提出的信用風(fēng)險(xiǎn)附加計(jì)量模型(Credit Risk+模型)、1998年 Mckinsey公司提出的信用組合觀點(diǎn)模型(Credit Portfolio View模型)。由于這六個(gè)因素英文單詞都是以“C”開頭,因此被稱為“6C”評(píng)分法?! ?collateral)。Z值模型是信用評(píng)分方法中最常見的。現(xiàn)代信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型主要有KMV模型、CreditMetrics模型、麥肯錫模型和CSFP信用風(fēng)險(xiǎn)附加計(jì)量模型四種。模型把債務(wù)人按評(píng)級(jí)分成若干個(gè)信用等級(jí),假定在同一信用級(jí)別中的債務(wù)人具有完全相同的信用轉(zhuǎn)移矩陣和違約概率,同時(shí)假定實(shí)際違約率等于歷史統(tǒng)計(jì)平均的違約率。(三)計(jì)算方法:Credit Metrics模型計(jì)算的流程,如下圖。一般使用標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪公司的評(píng)級(jí)體系。下面舉一個(gè)度量信用風(fēng)險(xiǎn)的簡單例子。模型假設(shè)企業(yè)未來資產(chǎn)市值服從標(biāo)準(zhǔn)幾何布朗運(yùn)動(dòng)過程,則有: ()其中, ~N(0,1) ,、分別為公司資產(chǎn)收益率的均值與方差。其主要優(yōu)勢在于,該模型通過信用評(píng)級(jí)的方式計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)的受險(xiǎn)價(jià)值,在一定程度上避免了假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布的硬性假設(shè);它是一種能夠考慮到債務(wù)價(jià)值的高端和低端的盯市信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型,采取盯市模式估計(jì)資產(chǎn)價(jià)值和信用損失;模型引入了邊際受險(xiǎn)價(jià)值(CVaR)的概念,能夠估算出新增加一筆貸款而增加的整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn);該模型不僅適用于線性產(chǎn)品,也適用于非線性產(chǎn)品,使用范圍廣泛。 度量信用風(fēng)險(xiǎn)的其它模型(CreditMetrics),還有KMV公司開發(fā)的KMV模型、瑞士銀行金融產(chǎn)品開發(fā)部的信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型(Credit Risk+)和麥肯錫公司的信用組合觀點(diǎn)模型(Credit Portfolio View)(Credit MonitorTM Model),其理論基礎(chǔ)是Merton(1974)的期權(quán)定價(jià)模型,即假設(shè)公司的資產(chǎn)滿足一個(gè)動(dòng)態(tài)的變化的隨機(jī)過程,并且當(dāng)資產(chǎn)的價(jià)值低于某個(gè)違約閥值時(shí)違約發(fā)生,此模型依賴于公司的資本結(jié)構(gòu),認(rèn)為公司特有的資產(chǎn)分布及其資本結(jié)構(gòu)決定了公司的信用質(zhì)量特征。同時(shí),模型為了得到轉(zhuǎn)移矩陣,模型對經(jīng)濟(jì)衰退和擴(kuò)張時(shí)期的違約概率進(jìn)行了調(diào)整,而調(diào)整則基于銀行信貸部門積累的經(jīng)驗(yàn)和信貸周期的主觀判斷。信用風(fēng)險(xiǎn)附加模型把信用評(píng)級(jí)的升降和與此相關(guān)的信用價(jià)差變化看作是市場風(fēng)險(xiǎn),并不視為信用風(fēng)險(xiǎn),因此該模型只考慮在違約和不違約兩種狀態(tài)下的預(yù)期到的損失或未預(yù)期到的損失模型用一個(gè)連續(xù)的隨機(jī)變量來對違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì),這樣估計(jì)的違約概率分布不再是離散的,而是接近于泊松分布。信用組合觀點(diǎn)模型(Credit Portfolio View)是McKinsey公司1998年開發(fā)出的一個(gè)用于分析貸款組合風(fēng)險(xiǎn)和收益的多因素信用風(fēng)險(xiǎn)管理模型。該模型的主要的劣勢在于:模型假定同一信用級(jí)別中的債務(wù)人具有完全相同的轉(zhuǎn)移矩陣和違約概率,實(shí)際違約率等于歷史統(tǒng)計(jì)平均的違約率,信用等級(jí)轉(zhuǎn)移服從馬爾可夫過程,然而經(jīng)過研究,信用等級(jí)遷移概率是跨時(shí)自相關(guān)的,這會(huì)導(dǎo)致模型計(jì)算的結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)有差距;該模型使用歷史數(shù)據(jù)度量信用風(fēng)險(xiǎn) ,屬于“向后看”的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。我們用A級(jí)和BB級(jí)兩個(gè)債務(wù)人為例,其正態(tài)化以后的資產(chǎn)對數(shù)回報(bào)服從于一個(gè)聯(lián)合正態(tài)分布: ()則它們之間的共同違約概率為: ()其中,為BB級(jí)公司的違約邊界, A級(jí)公司的違約邊界,BB級(jí)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)酬率,為A級(jí)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化報(bào)酬率。根據(jù)式()可以得到一年后信用等級(jí)遷移時(shí)貸款的現(xiàn)值,列出表43如下:表43 一年后信用等級(jí)遷移時(shí)貸款的現(xiàn)值年末借款人的信用等級(jí)AAAAAABBBBBBCCCDefault貸款市場價(jià)值(萬元)根據(jù)上述計(jì)算原理,估算貸款組合的未來價(jià)值分布,可以計(jì)算單個(gè)貸款在下一年度的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。那么,根據(jù)信用等級(jí)轉(zhuǎn)換的概率和貸款不同信用等級(jí)轉(zhuǎn)換后的現(xiàn)值,就可以求出該筆貸款在下一年度的均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)差。表41 一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣資料來源:CreditMetricsTMTechnicalDocument,Inc,1997.初始等級(jí)一年后的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率AAAAAABBBBB BCCC違約AAA000AA0ABBBBB 1B0CCC0表42 不同信用等級(jí)的一年期零息票利率(%)資料來源:CreditMetricsTMTechnicalDocument,Inc,1997.信用等級(jí)第一年第二年第三年第四年AAA AA A BBB BB B CCC 。債務(wù)人的信用等級(jí)是隨時(shí)間變化的,Credit Metrics模型認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)直接來源于信用等級(jí)的變化,并將企業(yè)的信用等級(jí)的變化用違約概率表現(xiàn)出來。由于評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)移矩陣的期限為一年,因此一般將風(fēng)險(xiǎn)期限設(shè)為一年。該模型界上第一個(gè)評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)的量化度量模型,一經(jīng)公布立即引起了金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局的高度重視,是風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域在信用風(fēng)險(xiǎn)量化管理方面邁出的重要一步。 還給出了Z值的臨界值,若,則企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況良好,發(fā)生破產(chǎn)的可能性較?。蝗?,則企業(yè)面臨很大的破產(chǎn)可能性。一旦借款人無力償還貸款,貸款人就有權(quán)通過處理抵押品獲得補(bǔ)償。主要考察借款人的作風(fēng)、觀念以及責(zé)任心等,同時(shí)由于每一筆信用交易