var模型及其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用(完整版)
【正文】 基金、養(yǎng)老金基金及非金融公司采用VAR方法作為金融衍生工具風(fēng)險(xiǎn)管理的手段。VAR方法衡量的主要是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，如單純依靠VAR方法，就會(huì)忽視其他種類的風(fēng)險(xiǎn)如信用風(fēng)險(xiǎn)。使用這種方法的銀行在對(duì)其資金使用進(jìn)行決策的日個(gè)候，不是以盈利的絕對(duì)水平作為評(píng)判基礎(chǔ)，而是以該資金投資風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上的盈利貼現(xiàn)值作為依據(jù)。 （4）、信貸矩陣(Credit Metrics) 1997年4月初，美國(guó)J．P摩根財(cái)團(tuán)與其他幾個(gè)國(guó)際銀行——德意志摩根建富、美國(guó)銀行、瑞士銀行、瑞士聯(lián)合銀行和BZW共同研究，推出了世界上第一個(gè)評(píng)估銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的證券組合模型(Credit Metrics)。VaR風(fēng)險(xiǎn)控制模型 ㈠.VaR模型基本思想 VaR按字面的解釋就是“處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值”，即在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融工具或其組合在未來資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)下所面臨的最大損失額。VaR模型計(jì)算方法 從前面①、④兩式可看出，計(jì)算VAR相當(dāng)于計(jì)算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數(shù)值。其基本思路為： 首先，利用歷史數(shù)據(jù)計(jì)算資產(chǎn)組合的收益的方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差； 其次，假定資產(chǎn)組合收益是正態(tài)分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值； 第三，建立與風(fēng)險(xiǎn)損失的聯(lián)系，推導(dǎo)VaR值。.風(fēng)險(xiǎn)估價(jià)技術(shù)比較 分類步驟HSMVaR—CovMonte—Carlo⒈確認(rèn)頭寸找到受市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響的各種金融工具的全部頭寸⒉確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)因素確認(rèn)影響資產(chǎn)組合中金融工具的各種風(fēng)險(xiǎn)因素⒊獲得持有期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)因素的收益分布計(jì)算過去年份里的歷史上的頻度分布計(jì)算過去年份里風(fēng)險(xiǎn)因素的標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)假定特定的參數(shù)分布或從歷史資料中按自助法隨機(jī)產(chǎn)生⒋將風(fēng)險(xiǎn)因素的收益與金融工具頭寸相聯(lián)系將頭寸的盯住市場(chǎng)價(jià)值（mark to market value）表示為風(fēng)險(xiǎn)因素的函數(shù)按照風(fēng)險(xiǎn)因素分解頭寸（risk mapping）將頭寸的盯住市場(chǎng)價(jià)值（mark to market value）表示為風(fēng)險(xiǎn)因素的函數(shù)⒌計(jì)算資產(chǎn)組合的可變性利用從步驟3和步驟4得到的結(jié)果模擬資產(chǎn)組合收益的頻度分布假定風(fēng)險(xiǎn)因素是呈正態(tài)分布，計(jì)算資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差利用從步驟3和步驟4得到的結(jié)果模擬資產(chǎn)組合收益的頻度分布⒍給定置信區(qū)間推導(dǎo)VAR排列資產(chǎn)組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失（1%）（5%）乘以資產(chǎn)組合標(biāo)準(zhǔn)差排列資產(chǎn)組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進(jìn)，不但應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、使用風(fēng)險(xiǎn)的定量研究，而且VaR模型正與線性規(guī)劃模型（LPM）和非線性規(guī)劃模型（ULPM）等規(guī)劃模型論，有機(jī)地結(jié)合起來，確定金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等的最佳定量分析法，以利于金融機(jī)構(gòu)對(duì)于潛在風(fēng)險(xiǎn)控制進(jìn)行最優(yōu)決策。這在我國(guó)由于金融機(jī)構(gòu)非完全市場(chǎng)作用得到的數(shù)據(jù)更應(yīng)該引起重視。從我們的檢驗(yàn)結(jié)果來看，我們無法拒絕三種指數(shù)的日收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)。圖圖圖4是3個(gè)指數(shù)于2000年4月3日至6月2日的實(shí)際走勢(shì)與利用VaR預(yù)期下限的擬合圖形。結(jié)論 隨著我國(guó)加入WTO，金融全球化挑戰(zhàn)我國(guó)的金融改革及創(chuàng)新，特別是金融理論的創(chuàng)新和控制風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)的創(chuàng)新，如何將金融風(fēng)險(xiǎn)控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，達(dá)到為社會(huì)分散經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的目的，是我國(guó)金融界必須面對(duì)的艱巨任務(wù)，如何用定量方法測(cè)度和控制金融風(fēng)險(xiǎn)，是金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局必須面對(duì)的問題。從監(jiān)管當(dāng)局來看，促使金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用先進(jìn)的控制風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風(fēng)險(xiǎn)，即對(duì)各種復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的計(jì)算和配置，將有利于我國(guó)的監(jiān)管水平有較大的提高。表2 模型期望結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的比較深圳綜合深圳成分上證綜合實(shí)際情況333期望情況222 通過上面的計(jì)算我們可以發(fā)現(xiàn)應(yīng)用VaR模型進(jìn)行指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)控制擬合結(jié)果較好。表1 三種指數(shù)日收益率統(tǒng)計(jì)量深圳綜合深圳成分上證綜合均 值（）標(biāo)準(zhǔn)差（） 通過上面的分析，我們可以得出三種指數(shù)的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由于三種指數(shù)的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。 下面就作者關(guān)于市場(chǎng)指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)度量過程作一引用，旨在說明VaR的計(jì)算過程（本文引用時(shí)有刪節(jié)）。這表明不但金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部越來越多地采用VaR作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)本身的金融風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，越來越多的督管機(jī)構(gòu)也用VaR方法作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)大小的方法。 ∵E（R）=μ 根據(jù)VaR=ω0[E（R）R*] 有 VaR=ω0[μ（μασ）]=ω0ασ 假設(shè)持有期為△t，則均值和數(shù)準(zhǔn)差分別為μ△t和，這時(shí)上式則變?yōu)椋? VaR=ω0 ⒈歷史模擬法（historical si
公司管理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1