【正文】 ina.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)險度量 21 21 22 24 基于VaR的CreditMetrics模型 24 度量信用風(fēng)險的其它模型 325 基于VaR的操作風(fēng)險度量 36 36 37 37 38 396 結(jié)論及展望 43致 謝 45參考文獻 46附錄 491 引言1 引言、研究目的和意義2008年，隨著美國聯(lián)邦儲備委員會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)的次貸危機逐步演變?yōu)槿蛐越鹑谖C，全球經(jīng)濟經(jīng)歷了20世紀(jì)30年代以來最為嚴(yán)重的衰退。在完成此修正案后，銀行的整體資本金包括：信用資本金（風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)的8%）和市場資本金，整體資本金=（信用風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)+市場風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)）。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構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險管理和外部監(jiān)管能力能夠邁上一個新臺階，與國際慣例相一致。David 《Bank risk management： Theory》一文中詳述了風(fēng)險管理的主要內(nèi)容，認(rèn)為風(fēng)險管理主要包括市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險和操作風(fēng)險四種風(fēng)險，并闡述了VaR技術(shù)在風(fēng)險管理中的發(fā)展，強調(diào)了VaR方法在金融風(fēng)險管理中的重要作用。VaR方法已成為國際衡量金融風(fēng)險的主流方法，根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的要求，我國銀行業(yè)發(fā)布的《中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理指引》中也建議我國的銀行采用VaR方法度量金融風(fēng)險。在歐洲，銀行無論大小都必須采用《新巴塞爾協(xié)議》，歐盟希望證券公司也能像銀行那樣采用《新巴塞爾協(xié)議》。(2)模型的風(fēng)險。 （二）置信水平置信水平反映了投資主體對風(fēng)險的厭惡程度，置信水平越高，厭惡風(fēng)險的程度越大。首先計算交易組合的價值變化，并由此得出交易組合每天價值變化的概率分布圖，由于，則，1%500=5，那么選取概率分布圖中1%的分位數(shù)所對應(yīng)于500個計算數(shù)值的第5個最壞的價值變化，的估計值應(yīng)剛好對應(yīng)于1%的分位數(shù)所對應(yīng)的損失。這就導(dǎo)致了兩難的窘境。比如要將置信水平為 94%的 VaR 值轉(zhuǎn)化為置信水平為 99%的 VaR 值，由 ，可知道：根據(jù)查表再化簡得： （）二、不同持有期的 VaR 可以相互轉(zhuǎn)化同樣假設(shè)在正態(tài)分布條件下，以日數(shù)據(jù)為例，而收益率之間相互獨立，那么，其中為組合收益率的日方差，為期組合收益率的方差，則:最后得到： （） 上式告訴我們，對于不同持有期的 VaR 值，他們之間是可以進行轉(zhuǎn)換的。目前，對Monte Carlo 模擬法的改進，是許多研究者著手進行的一項工作，其目的是為了提高其計算效率。根據(jù)VaR的計算公式可得：VaR=100萬= 蒙特卡羅模擬法利用EVIEWS軟件中的單位根檢驗（ADF檢驗）來判斷股票價格序列的平穩(wěn)性，結(jié)果如下：表32 單位根檢驗（ADF檢驗）結(jié)果Null Hypothesis: SER01 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)tStatistic而這種不作為的行為，就是信用風(fēng)險。 目前, 國際上具有代表性的信用風(fēng)險管理模型有: JP指客戶的財務(wù)狀況，表明客戶有無償還債務(wù)的實力。伴隨現(xiàn)代金融理論的發(fā)展和新的信用工具的創(chuàng)新，經(jīng)濟學(xué)家將建模技術(shù)和數(shù)學(xué)統(tǒng)計原理應(yīng)用到這一領(lǐng)域，在傳統(tǒng)信用評級的基礎(chǔ)上提出了一批信用風(fēng)險度量模型，為現(xiàn)代金融機構(gòu)防范信用風(fēng)險提供了有效依據(jù)。根據(jù)信用等級遷移概率，可以根據(jù)下面公式計算得到債劵在第1年年末的期望值和方差，即： () ()假設(shè)信用等級為的債務(wù)的資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布，則債務(wù)的預(yù)期損失就是債務(wù)現(xiàn)值與期望值的差；債務(wù)在置信水平下的非預(yù)期損失（即經(jīng)濟資本）即為： ()其中為債務(wù)價值變化的標(biāo)準(zhǔn)差；為正態(tài)分布的反函數(shù)。貸款現(xiàn)值可以表示為： （）其中為貸款剩余現(xiàn)金流量現(xiàn)值；為貸款合同額度；為貸款合同利率；為第年后的遠期無風(fēng)險利率；為某一信用等級年期貸款的年信用風(fēng)險溢價，為貸款剩余期限。設(shè)和分別表示公司資產(chǎn)收益率的均值和標(biāo)準(zhǔn)差, 表示企業(yè)期初的資產(chǎn)價值,～N（0,1）。一方面，由于我國商業(yè)銀行在信息披露、 管理等方面存在著一定的問題，有著財務(wù)數(shù)據(jù)缺少、失真等問題；另一方面，該模型嚴(yán)格依賴于由評級公司提供的信用評級體系,而我國商業(yè)銀行在現(xiàn)階段目前均沒有違約率方面的統(tǒng)計，信用評級體系的建設(shè)處于起步階段，因此在應(yīng)用Credit Metrics模型時有一定的困難。模型認(rèn)為宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化導(dǎo)致了違約相關(guān)是不穩(wěn)定的，因此此模型利用違約率的波動性來描述違約相關(guān)性，將損失的嚴(yán)重性和貸款的風(fēng)險暴露數(shù)量劃分頻段，每一頻段違約率均值是相同的，可以計算出一定置信水平下不同頻段的損失的分布，對所有頻段的損失加總即為貸款組合的損失分布。并且需要大量的歷史數(shù)據(jù)，計算繁雜；模型假設(shè)理論期限結(jié)構(gòu)是固定的，并且違約率不受宏觀經(jīng)濟狀況的影響。第四列加總后得到一年后該筆貸款的均值，將最后一列求和得到貸款價值的方差，表44 計算結(jié)果一年后的信用等級概率（%）貸款的市場價值加權(quán)平均市價偏離期望值程度加權(quán)方差A(yù)AA AA A BBB BB B CCC Default 　　?。ǎ?biāo)準(zhǔn)差σ=在不同的置信水平下，可直接求出在正態(tài)分布下該貸款的VAR。信用組合未來市場價值是在信用級別轉(zhuǎn)移的基礎(chǔ)上, 根據(jù)債務(wù)人信用等級變化和相應(yīng)等級債務(wù)的利率，估算各種信用轉(zhuǎn)移可能性的貸款市場價值。低于臨界值的企業(yè)不對其發(fā)放貸款。(capacity)。并且，在1988年協(xié)議中，銀行對所有企業(yè)的貸款權(quán)重為100%，只要貸款金額相同，任何不同信用等級的企業(yè)所需求的資本金也相同。按常理，這幾個學(xué)生應(yīng)獲得5%左右的利潤。 參數(shù)法 假定方差是恒定的。蒙特卡羅模擬法基于歷史數(shù)據(jù)和既定分布假定的參數(shù)特征，估計所模擬對象的方差、協(xié)方差等參數(shù)值，通過隨機的方式設(shè)定金融變量的隨即過程及過程參數(shù)（如資產(chǎn)組合的價格序列），然后通過這一隨機過程及過程參數(shù)模擬資產(chǎn)組合風(fēng)險因素的收益率分布，從而計算出VaR值。因此，在一定置信水平下，將該組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差代入此式即可得到該投資組合的VaR值。最后，由于它是完全評價法，無論資產(chǎn)或投資組合的收益為線性或非線性、波動是否隨時間變化、是否存在厚尾現(xiàn)象等等，都適用于歷史模擬法。 原理方法和模型（Histor ical Simulation Method）歷史模擬法以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)來預(yù)測將來，是借助于過去一段時間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險收益的頻數(shù)分布，找到這段時間內(nèi)的平均收益，以及在既定置信水平下的最低收益率，計算資產(chǎn)組合的VaR值。商業(yè)銀行交易賬戶中的頭寸往往流通性較好，因此對于銀行往往計算交易組合每天的VaR,選擇持有期為一個交易日；對于養(yǎng)老基金投資組合，交易行為往往不太活躍，而且資產(chǎn)流動性也不一定很好，因此持有期往往選擇為一個月。管理者可以設(shè)置不同的置信水平和時間展望期 ,從而得到不同置信水平和時間展望期下不同的VaR 值，通過對這些VaR值進行轉(zhuǎn)換和分析比較,目的是要找到一個最符合現(xiàn)實狀況和更加準(zhǔn)確的VaR 值。不過風(fēng)險價值度很快得到了金融機構(gòu)和一些非金融機構(gòu)的認(rèn)同，并被廣泛采用。鄧云勝（2003）等運用蒙特卡羅仿真技術(shù)計算了貸款組合信用風(fēng)險的VAR；劉丹等（2004）對VaR若干度量方法的準(zhǔn)確性進行了比較研究；曹乾、何建敏（2004）闡述了VaR的理論基礎(chǔ)，并探討了該模型在我國的適用性問題；馬杰、任若恩在《VaR方法在外匯風(fēng)險管理中的應(yīng)用》一文中運用VaR技術(shù)防范微觀匯率風(fēng)險。 Morgan又在其《風(fēng)險測量尺度》中提出了用方差—協(xié)方差法計量VaR的方法。利用VaR對風(fēng)險的計量促使了金融風(fēng)險管理從定性向定量轉(zhuǎn)變，不僅大大提高了銀行風(fēng)險的透明度，也促成了銀行風(fēng)險管理的可視化（visualized）發(fā)展。 標(biāo)準(zhǔn)法需要分別計算每個風(fēng)險模塊的資本金要求，整體的資本金要求是由每個風(fēng)險模塊的資本金要求加權(quán)平均得到。AbstractIn 2008, all five major Wall Street investment bank collapsed, the subprime crisis caused by the rapid development of the . real estate market evolved into a global financial crisis, the global economy has experienced since the 30s of last century the most serious recession. Certainly, this has also had influence to our country finance the subprime crisis on China limited loss of assets of financial institutions directly, but indirectly the development of China39。1996年，“巴塞爾資本協(xié)議修正案”提出對市場風(fēng)險的資本要求，規(guī)定銀行必須要持有額外的監(jiān)管資本，以應(yīng)對交易中出現(xiàn)的市場風(fēng)險，并提出了用VaR計算市場風(fēng)險的方法。大力開發(fā)和應(yīng)用VaR方法，對我國金融風(fēng)險管理技術(shù)從定性分析向定量管理的轉(zhuǎn)變具有十分重要的意義。1988年以前，銀行監(jiān)管機構(gòu)通過設(shè)定資本金占整體資產(chǎn)的最低比率來管理金融風(fēng)險，但是不同國家對于資本金以及資本金同整體資產(chǎn)的比率的定義也不盡相同。實際上，此次引發(fā)全球金融風(fēng)暴的美國次貸危機也正是由于違規(guī)操控金融衍生產(chǎn)品，忽視了操作風(fēng)險的管理。理論研究主要致力于提高 VaR 的計算精度和速度，應(yīng)用研究則側(cè)重于如何將 VaR發(fā)展成為一種綜合風(fēng)險管理工具。[5]Duncan Wilson（1995）最早提出了操作風(fēng)險的 VaR 度量方法，從理論上分析了VaR方法測算操作風(fēng)險資本要求的可行性，但是沒有進行具體數(shù)據(jù)的實證分析；Alexander (1999)分析了極值理論在操作風(fēng)險量化管理中的應(yīng)用，但也僅限于理論研究；Medova（2000， 2001）和 Kyriaco（2002）應(yīng)用 VaR和極值理論對操作風(fēng)險進行了量化分析；John Jorda(2003)運用極值理論對大型國際銀行的操作風(fēng)險進行了模擬測算，結(jié)果與實際接近[6]。最后，結(jié)合我國的金融機構(gòu)發(fā)展的現(xiàn)狀，對VaR技術(shù)在我國風(fēng)險管理中的應(yīng)用所面對的實際問題做了詳盡的分析，從而為VaR風(fēng)險管理技術(shù)在我國的應(yīng)用提供一個借鑒。VaR技術(shù)得以廣泛應(yīng)用的另一個重要原因就是，VaR方法不僅能計算單個金融工具的風(fēng)險，還能計算由多個金融工具組成的投資組合風(fēng)險。 VaR的定義根據(jù)由Jorion(2005)的定義：“VaR 是給定的置信水平和目標(biāo)時段下預(yù)期的最大損失(或最壞情況下的損失)”[2]。因此，Basle委員會要求采用 99%的置信水平衡量VaR值。依給定的置信區(qū)間，在圖中陰影部分，即橫軸每天收益為負值的區(qū)間內(nèi)，確定相應(yīng)最低的日收入值。歷史模擬法計算出的 VaR 波動性較大，存在滯后效應(yīng)，且對計算能力有較高的要求。 蒙特卡羅模擬法（MonteCarlo Simulation）Monte Carlo 1996年《巴塞爾資本協(xié)議》的修正案允許銀行開發(fā)自身的內(nèi)部模型來計算交易賬戶中的市場風(fēng)險價值度（VaR）。下面，我們利用EXCEL軟件做蒙特卡羅模擬，模擬次數(shù)為1000次：首先產(chǎn)生1000個隨機整數(shù)，考慮到股市漲跌停板限制，以樣本期最后一天的股價()為起點，即股價在下一天的波動范圍為(1232,1232)。巴塞爾新資本協(xié)議對于銀行賬戶中信用風(fēng)險VaR的計算采用了高斯Copula違約時間模型。2002年全國商業(yè)銀行不良貸款余額高達26300億元，不良貸款率超過20%。主要是指借款人所在行業(yè)在整個經(jīng)濟中的經(jīng)營環(huán)境及趨勢，客戶的償債能力可能會受到經(jīng)營環(huán)境的不同的影響，如果產(chǎn)生強烈負面影響，則客戶的信用水平就將大打折扣。模型的核心思想基于某一特定時間內(nèi)(通常為一年)資產(chǎn)組合價值的分布不僅受到債務(wù)人違約的影響，而且還會受到債務(wù)人信用等級轉(zhuǎn)移的影響。 Metrics模型的外部信用評級使用的是標(biāo)準(zhǔn)普爾和穆迪公司的評級體系。例如，在99%置信度下,對應(yīng)的VaR值是，而在95%置信度下,對應(yīng)的VaR值便是。在Credit Metrics模型假設(shè)中，信用等級的轉(zhuǎn)移和違約事件的發(fā)生是獨立的，但是由于信用風(fēng)險也存在系統(tǒng)性因素，實際上并非獨立。模型最大的優(yōu)勢是將宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素與違約和信用等級轉(zhuǎn)移概率聯(lián)系起來，認(rèn)為在經(jīng)濟衰退時期，違約和降級概率要高于相應(yīng)的歷史平均水平，而在繁榮期剛好相反。模型中違約和信用等級轉(zhuǎn)移概率都隨時間變化，對所有的風(fēng)險暴露都采取盯市方