var模型及其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用(參考版)
2025-04-10 06:47本頁面
【正文】 21 / 21。從監(jiān)管當(dāng)局來看，促使金融機(jī)構(gòu)應(yīng)用先進(jìn)的控制風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風(fēng)險(xiǎn)，即對(duì)各種復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的計(jì)算和配置，將有利于我國的監(jiān)管水平有較大的提高。結(jié)論 隨著我國加入WTO，金融全球化挑戰(zhàn)我國的金融改革及創(chuàng)新，特別是金融理論的創(chuàng)新和控制風(fēng)險(xiǎn)技術(shù)的創(chuàng)新，如何將金融風(fēng)險(xiǎn)控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，達(dá)到為社會(huì)分散經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的目的，是我國金融界必須面對(duì)的艱巨任務(wù)，如何用定量方法測(cè)度和控制金融風(fēng)險(xiǎn)，是金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局必須面對(duì)的問題。 同時(shí)，杜海濤也將VaR方法用于對(duì)我國5只基金管理人的經(jīng)營業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果如下表：我國5只基金管理人的RAROC比較表基金開元基金普惠基金金泰基金安信基金裕陽VaR值收益率RAROC日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差 數(shù)據(jù)來源：杜海濤《VaR模型在證券風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用》 從上表可以看出，在承擔(dān)同樣的風(fēng)險(xiǎn)的情況下基金金泰的收益率最高。 例3，來自銀行家信托公司的例子 由于金融機(jī)構(gòu)特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，下級(jí)部門或者交易員可能冒巨大風(fēng)險(xiǎn)追求利潤，但金融機(jī)構(gòu)出于穩(wěn)健經(jīng)營的需要，有必要對(duì)下級(jí)部門或者交易員可能的過渡投資機(jī)行為進(jìn)行限制，因而引入考慮風(fēng)險(xiǎn)因素的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)體系，美國銀行和信托公司將VaR模型用于業(yè)績?cè)u(píng)估中，確立了業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)指數(shù)——經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)查的資本收益，即RAROC=，從公式可看出，即使收益再高，但由于VaR也高，則RAROC也不會(huì)很高，其業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)也不可能很高。表2 模型期望結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的比較深圳綜合深圳成分上證綜合實(shí)際情況333期望情況222 通過上面的計(jì)算我們可以發(fā)現(xiàn)應(yīng)用VaR模型進(jìn)行指數(shù)風(fēng)險(xiǎn)控制擬合結(jié)果較好。圖圖圖4是3個(gè)指數(shù)于2000年4月3日至6月2日的實(shí)際走勢(shì)與利用VaR預(yù)期下限的擬合圖形。 第三步 可靠性檢驗(yàn) 現(xiàn)在來檢驗(yàn)該模型的可靠性。根據(jù)上面的計(jì)算結(jié)果可知在95%的置信度情況下： VaR值=T日的收盤價(jià)。表1 三種指數(shù)日收益率統(tǒng)計(jì)量深圳綜合深圳成分上證綜合均 值（）標(biāo)準(zhǔn)差（） 通過上面的分析，我們可以得出三種指數(shù)的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由于三種指數(shù)的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。從我們的檢驗(yàn)結(jié)果來看，我們無法拒絕三種指數(shù)的日收益率服從正態(tài)分布的假設(shè)。分析表明，深市指數(shù)也有相同的特征。結(jié)果如圖1。 下面就作者關(guān)于市場(chǎng)指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)度量過程作一引用，旨在說明VaR的計(jì)算過程（本文引用時(shí)有刪節(jié)）。這在我國由于金融機(jī)構(gòu)非完全市場(chǎng)作用得到的數(shù)據(jù)更應(yīng)該引起重視。 如果給定α=95%，只需找一個(gè)ω*，使日收益率低于ω*的概率為5%，或者使日收益率低于ω*的ω出現(xiàn)的天數(shù)為2545%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬美元。 本部分就VAR模型在金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用及其注意的問題介紹如下： 例1，該公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬美元，（如圖）。這表明不但金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部越來越多地采用VaR作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)本身的金融風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，越來越多的督管機(jī)構(gòu)也用VaR方法作為評(píng)判金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)大小的方法。.風(fēng)險(xiǎn)估價(jià)技術(shù)比較 分類步驟HSMVaR—CovMonte—Carlo⒈確認(rèn)頭寸找到受市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響的各種金融工具的全部頭寸⒉確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)因素確認(rèn)影響資產(chǎn)組合中金融工具的各種風(fēng)險(xiǎn)因素⒊獲得持有期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)因素的收益分布計(jì)算過去年份里的歷史上的頻度分布計(jì)算過去年份里風(fēng)險(xiǎn)因素的標(biāo)準(zhǔn)差和相關(guān)系數(shù)假定特定的參數(shù)分布或從歷史資料中按自助法隨機(jī)產(chǎn)生⒋將風(fēng)險(xiǎn)因素的收益與金融工具頭寸相聯(lián)系將頭寸的盯住市場(chǎng)價(jià)值（mark to market value）表示為風(fēng)險(xiǎn)因素的函數(shù)按照風(fēng)險(xiǎn)因素分解頭寸（risk mapping）將頭寸的盯住市場(chǎng)價(jià)值（mark to market value）表示為風(fēng)險(xiǎn)因素的函數(shù)⒌計(jì)算資產(chǎn)組合的可變性利用從步驟3和步驟4得到的結(jié)果模擬資產(chǎn)組合收益的頻度分布假定風(fēng)險(xiǎn)因素是呈正態(tài)分布，計(jì)算資產(chǎn)組合的標(biāo)準(zhǔn)差利用從步驟3和步驟4得到的結(jié)果模擬資產(chǎn)組合收益的頻度分布⒍給定置信區(qū)間推導(dǎo)VAR排列資產(chǎn)組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失（1%）（5%）乘以資產(chǎn)組合標(biāo)準(zhǔn)差排列資產(chǎn)組合順序，選擇剛好在1%或5%概率下剛≥1的那一損失VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 VaR模型在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進(jìn)，不但應(yīng)用于金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、使用風(fēng)險(xiǎn)的定量研究，而且VaR模型正與線性規(guī)劃模型（LPM）和非線性規(guī)劃模型（ULPM）等規(guī)劃模型論，有機(jī)地結(jié)
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