風險識別與風險分析課件-資料下載頁
2024-11-19 23:21本頁面
【正文】 xi，有一個y的觀察值yi，i=n。 對每一x觀察值xi，又可根據(jù)y=a+bx算出一個y的值yi，i=n。,線性相關(guān)性,例23,設(shè)燃氣公司冬季某月的收益與當月的天氣取暖指數(shù)線性相關(guān)，相關(guān)方程為： 收益=0.1+0.05指數(shù) 知道： 求：燃氣公司當月收益的概率分布。,第二章 后 習題二、計算題,已知某地區(qū)1月份地面冰凍的可能性如下：,接上題，如保險公司一月份的賠付額z與當月交通事故率y的關(guān)系為： z=10+8000y 求保險公司一月份賠付額z的分布。,四、VAR計算,VAR（value at risk）的含義與計算,VAR（value at risk）的含義與計算,VAR有時叫在險值，完整的表示是： Prob(△p VAR)=1α。 其中△p表示風險主體的總資產(chǎn)在未來△t時間內(nèi)（如兩周巴塞爾銀行監(jiān)管委員會的做法）的收益。 完整的說法是：在未來△t時間內(nèi)，總資產(chǎn)損失額小于VAR的概率為1α。1α為置信水平。,關(guān)于VAR的一個簡單解釋,一般而言，在險值是指在正常的市場條件和一定的可靠度(通常是95%)下，在一定的持有期間內(nèi),某一投資組合預期可能發(fā)生的最大損失。比如，某銀行將其1994年（254個交易日）的日損益按大小進行排序，就能夠得到其日損益的分布圖。如果選取的可靠度為95%，由于觀測數(shù)據(jù)為254個，則95%的可靠度下的組合的最大損失為左起第12.7個（2545%）觀測值，假設(shè)左起第12個觀測值為1000萬美元（即損失為1000萬美元），第13個觀測值是900萬美元（即損失為900萬美元），使用線性插值的方法，可以得到左起的第12.7個觀測值為930萬美元，即對應5%的最大損失為930萬美元，這就是95%可靠度下的在險價值(這是不太嚴格的說法)。,這里，我們將組織的總資產(chǎn)的變動量作為我們的風險指標。如果我們知道了它的完整分布，當然好；而現(xiàn)實是對于金融機構(gòu)而言我們幾乎不可能知道、或推算它的完整分布，這時我們可能基于環(huán)境分析得到了一些風險標準（風險標準的定義我們下面還會介紹），使我們特別關(guān)心出現(xiàn)超過特定損失額情況的概率。 實際上，如果對所有VAR值我們都能算出Prob(△p VAR)的話，我們是可以得到總資產(chǎn)變動的完整分布的。,習題,設(shè)xx2為相互獨立的財富隨機變量，其未來值依次服從正態(tài)分布N（μ1，σ）、N（μ2，σ)， xx2的當前值依次為μμ2． 證明：對任意置信水平（1α），x1 、x2的在險值均大于(x1 +x2 )/2 的在險值。,作業(yè)：第二章 后 習題二、計算題 第6題, 設(shè)xx…、xn為相互獨立的財富隨機變量（n≥2），其未來值依次服從正態(tài)分布N（μ1，σ）、N（μ2，σ）、N（μ3，σ）、N（μn，σ）， xx…、xn的當前值依次為μμμμn． 證明：對任意置信水平（1α），xj的在險值大于(ΣXi)/n 的在險值。,五、壓力測試（敏感性分析）,壓力測試是假設(shè)某種事件發(fā)生，推導其后果。如假設(shè)人民幣匯率在現(xiàn)有水平上升值20%，我們來推導中國進出口額的變化。 在項目經(jīng)濟效益評估中，我們也常作敏感性分析，假設(shè)某些參數(shù)變動177。10%、177。20%、177。30%，我們來分析項目經(jīng)濟效益評估指標的變化。項目經(jīng)濟效益評估指標包括投資回收期、凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等。,項目現(xiàn)金流量圖,投資回收期、凈現(xiàn)值、內(nèi)部收益率等指標就由上述現(xiàn)金流量決定。我們來分析相對重要的內(nèi)部收益率指標。內(nèi)部收益率r由下式?jīng)Q定： （21） 其中：n是項目生命年限； Ri是第i年年末項目產(chǎn)生的現(xiàn)金流量。 Ri是當年凈收入額，由采購費用（量和價格）、人工支出（人數(shù)和工資水平）、利息支出、銷售價格和數(shù)量、稅收等因素決定。,我們可以假設(shè)每一因素的取值水平都是一個隨機變量。如果這些隨機變量的分布都清楚了，那么理論上r的分布就能確定?，F(xiàn)實中，我們很難搞清楚這些隨機變量的完整分布，替代的做法是，對重要的因素我們假設(shè)其取值在預設(shè)水平上變動了一定幅度，再分析r的變動情況。這就是敏感性分析。,六、蒙特卡羅方法簡介,有些情況下，我們關(guān)心的經(jīng)濟指標由含隨機變量參數(shù)的方程約定，而方程無法得到解析解。如式（21）決定的r，理論上在n大于3時就沒有解析解。而 Ri很可能含隨機變量參數(shù)，如未來的工資漲幅、物價漲幅等。 這時，只要知道隨機變量參數(shù)的概率分布，就可以用蒙特卡羅方法推導風險指標的近似分布或推導其某些特征。,設(shè)F（x，ɑ）=0是一個沒有解析解的方程。其中，x是我們關(guān)心的數(shù)量指標（隨機變量），ɑ是一個參數(shù)，也是一個隨機變量，但其分布已知。 這時我們可以用概率發(fā)生器產(chǎn)生足夠多的ɑ的值，ɑɑɑ3；對每一ɑi，F(xiàn)（x，ɑi）=0變成不含隨機變量參數(shù)的方程，可以用數(shù)值解法求出一個xi ，將這樣得到的x1 、xxx看作是x的一組樣本值，在一定條件下可以據(jù)此推導x的分布或特征值。,作業(yè)：本章后其他作業(yè),
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