第1章風(fēng)險值的興起(編輯修改稿)
2024-11-03 16:28 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 蒙地卡羅模擬法 ?前言 蒙地卡羅模擬法之概念 ? 蒙地卡羅模擬法之使用 ? 單一風(fēng)險因子之蒙地卡羅模擬 ? 多風(fēng)險因子之蒙地卡羅模擬 ? 變異數(shù)降低法 ? 蒙地卡羅模擬法之優(yōu)缺點 18 蒙地卡羅模擬法之概念 ?步驟： ? 為所感興趣的隨機變數(shù)選擇一個模型 ? 根據(jù)「主觀判斷」或可取得的任何歷史或市場資料來估計其參數(shù) ? 為隨機變數(shù)建構(gòu)虛擬或模擬的路徑。 ? 每一組的「隨機」亂數(shù)會為投資組合中的金融工具產(chǎn)生一組假設(shè)的期末價格。 ? 重複進(jìn)行這些模擬，直到相信模擬次數(shù)已經(jīng)可以讓投資組合價值的模擬分配非常接近實際投資組合的「真實」 (但未知的 ) 分配為止。 ? 幾乎可以用於應(yīng)付任何複雜度的問題，並且能輕易地處理其他難以解決的問題。 19 第 9章 隨機風(fēng)險衡量指標(biāo)法之應(yīng)用 ? 選擇隨機過程 ? 處理多變量隨機過程 ? 動態(tài)風(fēng)險 ? 固定收益部位風(fēng)險 ? 與信用有關(guān)之風(fēng)險 ? 保險風(fēng)險 ? 衡量退休金風(fēng)險 20 選擇隨機過程 ?針對我們想要建模的特定過程建立其典型化特徵，找尋可以反映這些特徵的隨機過程。 ? 股價過程的主要典型化特徵為：隨機、不為負(fù)值及向上漂移等。一個簡便的選擇就是幾何布朗運動 ? 利率過程特別需要建置具有均數(shù)復(fù)歸特性的隨機過程，可選擇： Vasicek、 CoxIngersollRoss 及 HoLee 等。 ? 能源價格則需要一個可以將均數(shù)復(fù)歸和跳躍 (jump) 納入考量的價格過程，以解釋偶爾發(fā)生的價格飆漲。 21 第 10章 選擇權(quán)風(fēng)險衡量指標(biāo)之估計 ?前言 選擇權(quán)部位風(fēng)險之估計 ? 選擇權(quán) VaR之分析與演算解 ? 模擬法 ? Deltagamma及其相關(guān)方法 22 選擇權(quán)部位風(fēng)險之估計 ?市場風(fēng)險衡量中最困難的領(lǐng)域之一。 ?一般估計方法大致可分為三大類： ? 分析與演算法： ? 最簡單易懂，如果可以的話應(yīng)該盡量使用。 ? 但其應(yīng)用範(fàn)圍受到相當(dāng)大的限制 ? 模擬法 ： ? 功能較為強大，可應(yīng)用在更大範(fàn)圍的選擇權(quán)部位。 ? 尚未完全發(fā)展，所以其潛力未能充分發(fā)揮。 ? Deltagamma及相關(guān)方法 ： ? 最為人熟知且在使用上最廣泛的方法 ? 不容易導(dǎo)入施行，且有可能產(chǎn)生非常不可靠的結(jié)果。 23 第 11章 增額和成分風(fēng)險 ?前言 風(fēng)險的拆解 ? 增額風(fēng)險值 ? 成分 VaR ? 一致性風(fēng)險衡量指標(biāo)之拆解 24 風(fēng)險的拆解 ? 增額風(fēng)險 (Incremental risks)： ? 在某些因子改變時風(fēng)險的變動情形。 ? 例如，增額 VaR (increremental VaR 或 IVaR) 就是將新部位加到投資組合時， VaR的變動。 ? 成分風(fēng)險 (Component risks)： ? 造成某個特定總風(fēng)險的風(fēng)險成分或組成要素。 ? 例如，投資組合的 VaR可以被拆解成各個不同的成分，稱為成分 VaR (ponent VaR, CVaR)，它說明每個部位對於整體投資組合 VaR的貢獻(xiàn)。 ? 這兩個工具 對於辨識重要的風(fēng)險來源及其自然避險的相反部位 (或者是可以減少整體總風(fēng)險的部位 ) 特別有用。
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