【正文】 套期保值的主要風(fēng)險是基差風(fēng)險。 ? 應(yīng)用金融期貨合約管理市場風(fēng)險的主要方法是套期保值方法，它是指在現(xiàn)貨市場某一筆交易的基礎(chǔ)上，在期貨市場上做一筆價值相當(dāng)，期限相同但方向相反的交易，并在期貨合約到期前對沖，以期貨的盈利（虧損）彌補(bǔ)現(xiàn)貨虧損（盈利）的方法，以達(dá)到套期保值的目的。例如，在證券投資過程中，通過制定規(guī)章制度，根據(jù)市場條件與環(huán)境選擇投資品種、控制倉位、制定止損與止贏點(diǎn)、選擇合適的投資方法（如分批建倉、低位補(bǔ)倉、股票債券在規(guī)定的情況下相互轉(zhuǎn)換等）、及時進(jìn)行檢查監(jiān)督等方法，降低市場風(fēng)險。雖然人們認(rèn)為 1987年的股災(zāi)是這種情況的一個例證，但這個模型不能解釋易變性變化的持續(xù)存在。 類似地，兩個資產(chǎn)之間的相關(guān)系數(shù)也是隨時間而變化的。 實(shí)例 使用 SP500 ， 1997年日收益率數(shù)據(jù)，我們計算 99% one day VaR 為： VaR = $13,155, 這個數(shù)據(jù)比我們以前得到的 VaR小的多。使用這些 簡化假設(shè)時， 風(fēng)險管理者要在 VaR的準(zhǔn)確性與快速估計方法之間尋求一種平衡。再假定無風(fēng)險收益率為 r = 5% ，標(biāo)的物的紅利收益率為 0，年隱含的收益率波動性為： 則根據(jù) BlackShose公式，有： 在給定 SP500 index的價值，投資在養(yǎng)老基金上的份額為： NS = 1 bil/936 = 1,068,376 index share (spot market). 令 Nf = 1,068,376. Example 這樣整個頭寸的變化量為： 可見， 服從正態(tài)分布，其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為： 將 代入到 VaR的計算公式中， a 99% one day VaR 為： 評論（ 1） 你可能會立刻注意到在計算非線性證券 VaR時， Delta Normal method的不足 ： （ 1）根據(jù)定義， VaR給出的是小概率下極端的損失值 (損失大于 $ mil in the next 24 hours的概率，僅有 1%)。例如，在上例中，取消日圓業(yè)務(wù)并不等于將 VaR從 $177, 降低為 (VaRIvaRJ)= $66,。 一般情況 設(shè)有 n 個不同的資產(chǎn)， 是 t時刻 投資在第 i個資產(chǎn)上的資金量（美圓）， 是 t + 1時刻 投資在第 i個資產(chǎn)上的收益率。 1,1ttMttMMRM????1 1 1110 1010 ( ) 10t t t t tttttV V V mil M mil MMmil M mil MM? ? ??? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ?1tMR ?? 1tMR ? 1tV??二、注意的問題 （ 1） VaR 的值取決于市場變量統(tǒng)計特征的假設(shè)。因此，靈敏度方法只是一種線性近似，一種對風(fēng)險的局部測量。 第三種觀點(diǎn)認(rèn)為，市場風(fēng)險是指由于（證券）市場長期趨勢變化而引起的風(fēng)險（霍文文：證券投資學(xué)），而引起市場長期趨勢變化的決定性因素是經(jīng)濟(jì)周期的變動。 總之，兩類觀點(diǎn)：一種認(rèn)為市場風(fēng)險是總風(fēng)險，一種認(rèn)為市場風(fēng)險是系統(tǒng)風(fēng)險。 五 、 損失量方法 根據(jù)風(fēng)險是不利結(jié)果程度的觀點(diǎn) ， 可以從損失量的角度計量 市場風(fēng)險 ； 主要有 ， 最大損失量 、 期望損失量等方法 ，其中 ， VaR方法是 實(shí)際中最常用的方法 。 第四節(jié) 獨(dú)立同分布正態(tài)收益率的 VaR 一、單一證券 VaR 假設(shè) USD/EU匯率的收益率是獨(dú)立、正態(tài)分布，即： 這里，期望（ ）和標(biāo)準(zhǔn)差（ ）均為常數(shù)。 測度的是收益率 對第 k個因素的敏感性。 例如，假設(shè)我們有收益率的日均值和日方差，如果改變時間長度，計算一個月收益率的均值和方差（一個月為 20個交易日）。 看跌期權(quán)的價格為： 評論（ 2） 總頭寸的價值下跌（也就是 VaR ）為： 可見，與 $，其差異的原因是相對于標(biāo)的資產(chǎn)，看跌期權(quán)的價值是非線性的 (價值上升的快，進(jìn)而高估了 VaR)。實(shí)際上（上圖） , 1% 處分界點(diǎn)的值對應(yīng)于 正態(tài)分布中 % 的值 (非標(biāo)準(zhǔn)正態(tài) ), 在實(shí)驗(yàn)（歷史）分布中對應(yīng)于 % 。 對于這些問題，使用大樣本數(shù)據(jù)，可以部分地得到解決 。 RiskMetrics估計的方差值為 比以前我們所使用的%的歷史數(shù)據(jù)大。 p、 q都是小概率。這種方法的基本原理是組合投資的基本理論，此方法也是基金等機(jī)構(gòu)投資者管理市場風(fēng)險的主要方法之一。 ? 應(yīng)用金融互換合約管理市場風(fēng)險的主要方法是通過交易雙方在未來某一確定時間內(nèi)，交換一系列現(xiàn)金流的方法實(shí)現(xiàn)的。使用金融遠(yuǎn)期合約管理市場風(fēng)險的主要風(fēng)險是遠(yuǎn)期合約交易對手的信用風(fēng)險，因此，在防范市場風(fēng)險的同時要注意信用風(fēng)險。 一、制度化風(fēng)險管理方法 ? 制度化風(fēng)險方法就是制定規(guī)章制度及檢查監(jiān)督制度防范風(fēng)險的方法，這種方法是實(shí)踐中最常用和有效的方法之一。 狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型（ Regime Switches） Jumps 模型 隱含著收益率的時間序列中出現(xiàn)遠(yuǎn)離均值收益率的極端值。使用距現(xiàn)在較長時間的數(shù)據(jù)可能與明天收益率標(biāo)準(zhǔn)差的估計無關(guān)，然而使用較少的數(shù)據(jù)，卻可能降低估計的精度。為了計算 VaR, 對樣本區(qū)間 [0,t]中的每一個 ，令 為股票 S t 的日收益率，我們可以計算明天股票模擬價格的變化為： 給定明天股票模擬價格的分布 ，可以根據(jù) Black and Scholes formula計算 明天看跌期權(quán)的價格 ，最后，我們可以計算證券組合價值變化的分布。 非線性 VaR(NonLinear ValueatRisk) 將（ 2）式重新整理為： 這里， 如果， 非線性 VaR 如果 是 分布的 分位數(shù)，這樣，更好的估計是： 在這種情況下，我們得到： VaR = 這告訴我們什么？（ 當(dāng)頭寸不服從正態(tài)分布時， VaR計算的一般方法 ） 第五節(jié) 非獨(dú)立同分布正態(tài)收益率下的 VaR計算 一、非正態(tài)分布的情況 在計算大型證券組合 VaR 時涉及大量的計算，應(yīng)用收益率的簡化假設(shè)，如 獨(dú)立同分布正態(tài)收益率假設(shè)，可以使風(fēng)險管理者很快速計算所需要的風(fēng)險值。這部分我們將應(yīng)用 “ Delta Method” method 和 “ DeltaGamma Method” method處理這類問題 . 令 為資產(chǎn) St以價值形式表示的收益 (是絕對值而不是百分比 ). 如果 （一） DeltaMethod 假設(shè)一個衍生證券在 t時刻的價格為 其中， 為標(biāo)的資產(chǎn)的價格 該衍生證券的 delta值為 ： 該衍生證券在 t+1 時刻的價格為： 那么，該衍生證券在 t+1 時刻的收益為： 這樣，衍生證券的收益也服從正態(tài)分布，其均值和均方差分別為： Example: 考慮一個投資在 SP500 market index上 $1 bil的養(yǎng)老基金和由3個月看跌期權(quán)保險策略構(gòu)成的組合 假設(shè) SP500 = 936，三個月看跌期權(quán)（執(zhí)行價 K = 930 ）的價格為 ft = $36。 等式兩邊同除以 ，得： 我們有： 這樣： VaR的分解！ 這里， 記： 表示由于資產(chǎn) i 的微小增加導(dǎo)致總的 VaR的變化， 這樣，定義資產(chǎn) i 的邊際 VaR 為： 實(shí)例 考慮上節(jié)的例子：