市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理培訓(xùn)教材-資料下載頁
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【正文】 映射 ?本金：風(fēng)險(xiǎn)因子與組合的平均到期期限對(duì)應(yīng)； ?久期：風(fēng)險(xiǎn)因子與組合的久期對(duì)應(yīng)； ?現(xiàn)金流：組合的現(xiàn)金流按照期限短進(jìn)行分組 2023/3/3 78 固定收益投資組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的Delta正態(tài)近似法計(jì)算 ?對(duì)于固定收益投資組合， delta就是修正久期MD，不考慮時(shí)間因素時(shí)： 0dP MD P dy?? ? ?0 cVaR MD P z?? ? ?2023/3/3 79 主要內(nèi)容 ?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算方法 ? 方差 協(xié)方差法 ? 解析法 ? 蒙特卡洛法 ? 歷史模擬法 ?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分解計(jì)算 2023/3/3 80 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的歷史模擬計(jì)算法 ?歷史模擬法是運(yùn)用 當(dāng)前資產(chǎn)組合中各證券的權(quán)重和各證券的歷史數(shù)據(jù)重新構(gòu)造資產(chǎn)組合的歷史序列 ，從而得到重新構(gòu)造資產(chǎn)組合收益率的時(shí)間序列，用公式表示為： , , ,1, 1,2, ,NP i iiR w R t? ? ? ?????2023/3/3 81 歷史模擬法 ?在實(shí)際操作中，通常是通過構(gòu)造的資產(chǎn)組合的歷史數(shù)據(jù)換算成 ?這樣，就得到現(xiàn)在的資產(chǎn)組合在歷史上的假定收益分布，根據(jù)收益分布可求得 VaR值。 ,iR ?2023/3/3 82 歷史模擬法估算 VaR的流程見圖 資產(chǎn)組合的歷史數(shù)據(jù) 全值模擬 收益率的假設(shè)分布 資產(chǎn)組合權(quán)重 VaR 2023/3/3 83 歷史模擬法的計(jì)算步驟 ?第一，識(shí)別 風(fēng)險(xiǎn)因子 變量，建立證券組合價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)因子變量之間的映射關(guān)系。 12( ( ), ( ), , ( ))tnV V ft ft ft?2023/3/3 84 歷史模擬法的計(jì)算步驟 ?第二，選取歷史數(shù)據(jù)，模擬風(fēng)險(xiǎn)因子變量未來的可能取值。 ?第三，計(jì)算證券組合未來的可能價(jià)值水平或損益分布。 ?第四，基于損益分布計(jì)算置信度 c下的 VaR。 2023/3/3 85 歷史模擬法的評(píng)價(jià) ? 歷史模擬法克服了方差－協(xié)方差法的一些缺陷，如考慮了“肥尾”現(xiàn)象，能度量非線性金融工具的風(fēng)險(xiǎn)等，而且歷史模擬法是通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造收益率分布，不依賴特定的定價(jià)模型，這樣，也不存在模型風(fēng)險(xiǎn)。 2023/3/3 86 但歷史模擬法仍存在不少缺陷： ? 首先，風(fēng)險(xiǎn)包含著時(shí)間的變化，單純依靠歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量，將低估突發(fā)性的收益率波動(dòng)； ? 其次，風(fēng)險(xiǎn)度量的結(jié)果受制于歷史周期的長(zhǎng)度； ? 再次，歷史模擬法以大量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性強(qiáng)； ? 最后，歷史模擬法在度量較為龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，工作量十分繁重。 2023/3/3 87 主要內(nèi)容 ?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算方法 ? 方差 協(xié)方差法 ? 解析法 ? 蒙特卡洛法 ? 歷史數(shù)據(jù)模擬法 ?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分解計(jì)算 2023/3/3 88 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的蒙特卡洛模擬計(jì)算 蒙特卡洛法分兩步進(jìn)行： 第一步，設(shè)定金融變量的隨機(jī)過程及過程參數(shù)； 第二步，針對(duì)未來利率所有可能的路徑情景，模擬資產(chǎn)組合中各證券的價(jià)格走勢(shì)，從而編制出資產(chǎn)組合的收益率分布來度量 VaR。 2023/3/3 89 蒙特卡羅模擬法流程 歷史 （ 隱含 ） 數(shù)據(jù) 模型參數(shù) 未來利率 路徑 隨機(jī)模型 全值估計(jì) 資產(chǎn)組合權(quán)重 證券估值模型 資產(chǎn)組合收益率分布 VaR 2023/3/3 90 蒙特卡洛模擬法的評(píng)價(jià) ? 優(yōu)點(diǎn)包括： 1. 它是一種全值估計(jì)方法，可以處理非線性、大幅波動(dòng)及“肥尾”問題； 2. 產(chǎn)生大量路徑模擬情景，比歷史模擬方法更精確和可靠； 3. 可以通過設(shè)置消減因子（ Decay Factor），使得模擬結(jié)果對(duì)近期市場(chǎng)的變化更快地作出反應(yīng)。 2023/3/3 91 其缺點(diǎn)包括： ? 對(duì)于基礎(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)因素仍然有一定的假設(shè)，存在一定的模型風(fēng)險(xiǎn)； ? 計(jì)算量很大，且準(zhǔn)確性的提高速度較慢，如果一個(gè)因素的準(zhǔn)確性要提高 10倍，就必須將模擬次數(shù)增加 100倍以上； ? 如果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列是偽隨機(jī)數(shù)，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)果。 2023/3/3 92 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型的評(píng)價(jià) ? 目前，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型已成為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要度量方法。 ? 與缺口分析，久期分析等傳統(tǒng)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型的主要優(yōu)點(diǎn)： 1. 可以將不同業(yè)務(wù)、不同類別的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)用一個(gè)確切的數(shù)值（ VaR值）來表示，是一種能在不同業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)類別之間進(jìn)行比較和匯總的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量方法，而且凈隱性風(fēng)險(xiǎn)顯性化之后，有利于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)、管理和控制。 2023/3/3 93 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型法也存在一定的局限性 ? 第一，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)水平，不能反映資產(chǎn)組合的構(gòu)成及其對(duì)價(jià)格波動(dòng)的敏感性，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的具體作用有限，需要輔之以敏感性分析、情景分析等非統(tǒng)計(jì)類方法； ? 第二，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型法未涵蓋價(jià)格劇烈波動(dòng)等可能會(huì)對(duì)銀行造成重大損失的突發(fā)性小概率事件，需要采用壓力測(cè)試對(duì)其進(jìn)行補(bǔ)充； 2023/3/3 94 ? 第三，大多數(shù)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型只能度量 交易業(yè)務(wù)中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，不能度量非交易業(yè)務(wù)中的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。因此，采用內(nèi)部模型的商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)合理理解和運(yùn)用市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部模型的計(jì)算結(jié)果，并充分認(rèn)識(shí)到內(nèi)部模型的局限性，運(yùn)用壓力測(cè)試和其他非統(tǒng)計(jì)類度量方法對(duì)內(nèi)部模型方法進(jìn)行補(bǔ)充。 2023/3/3 95 主要內(nèi)容 ?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算方法 ? 方差 協(xié)方差法 ? 解析法 ? 蒙特卡洛法 ? 歷史數(shù)據(jù)模擬法 ?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分解計(jì)算 2023/3/3 96 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分解計(jì)算 2023/3/3 97 投資組合風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的分解分析 1. 邊際風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ MVaR） 2. 增量風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ IVaR） 3. 成分風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ CVaR） 2023/3/3 98 （ 1） MVaR ?所謂邊際 VaR是指資產(chǎn)組合中資產(chǎn) i 的頭寸變化而導(dǎo)致的組合 VaR的變化，即 ()iiVaR wM VaRw???2023/3/3 99 （ 1） MVaR 1( ) ( ) TpVaRw c w w t t????? ?? ??11( , )() ( ) iiiCovRRVaRwMVaR c t VaRw ?? ??? ??? ? ?? ???? ??2),(?? RRC o v ii ?12( , ) ( , , , )i i i inCovRR w?? ??2023/3/3 100 VaR的梯度向量，或 Delta VaR，或 grad VaR。 TnwV a RwV a RwV a R?????????????? ,21?TnV a RV a R ),( 21 ??? ????2023/3/3 101 （ 2） IVaR ( ) ( ) ( )IVaRdw VaRw dw VaRw? ? ?12( ) ( ) ( , , , )T nIVaRdw VaRw dwVaR dw?? ??? ?? ? ?1 ( )iiIVaRdw dw VaR?? ? ?2023/3/3 102 （ 3） CVaR ?如果資產(chǎn)組合 中資產(chǎn) i的 VaR（記為 CVaRi）滿足 1( ) niiV aR w CV aR?? ?則稱 CVaRi為組合中資產(chǎn) i的成分 VaR。 2023/3/3 103 當(dāng)資產(chǎn)組合的 n維收益率向量 R服從 n維正態(tài)分布 N(μ， ∑)時(shí) 1()i i i i i iVaRwCVaR w w M VaR w VaRw??? ? ? ? ? ??演講完畢，謝謝觀看！
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