市場風險測度方法(參考版)
2025-01-16 22:54本頁面
【正文】 ? 過去，“交易能力”只是單純用盈利衡量；交易員的紅利與盈利相聯(lián)系，這使得交易員愿意冒風險。 ? 蒙特卡洛模擬包括以下 3個步驟： ? 首先，確認所有的相關(guān)風險因子； ? 第二，構(gòu)造價格路徑； ? 第三，估計資產(chǎn)組合在每個路徑（情景）下的價值。每一個模擬值（情景）都會得出資產(chǎn)組合價值在目標區(qū)間內(nèi)的一個可能值。 ? 蒙特卡洛方法的唯一的限制在于估計分布參數(shù)（如均值、方差和協(xié)方差等）的能力。 將市場風險因子變化納入模型的方法 : 蒙特卡洛模擬方法 ? 蒙特卡洛模擬方法是一種綜合的方法。 3. 重復這個過程，得到更多未來可能情況的模擬，直到滿意的模擬次數(shù)。 損失大于 現(xiàn)的可能性不超過 1% 歷史模擬方法 —Bootstrapping ? 自舉法（ Bootstrapping），是利用歷史數(shù)據(jù)得到一系列資產(chǎn)的隨機運動的另一種方法。 模擬價格序列 從資產(chǎn)現(xiàn)價（ ）的變化 100 99 98 …… …… 2 + 1 + ? 當然，最直觀的是描繪出資產(chǎn)價值模擬序列的（頻率）分布圖。 天（ t） 美元 /馬克匯率（ FXt） 匯率波動性（ σt） 100 99 98 … … … 2 1 過去 100天的歷史匯率 ? 利用布萊克 斯科爾斯期權(quán)定價模型，計算資產(chǎn)的模擬價值序列 模擬價格 C 從資產(chǎn)現(xiàn)價（ ）的變化 模擬價格 C（ FX99； σ99） = 模擬價格 C（ FX98； σ98） = 模擬價格 C（ FX97； σ97） = …… …… 模擬價格 C（ FX2； σ2） = + 模擬價格 C（ FX1； σ1） = + ? 最后一步是，通過描繪出資產(chǎn)組合收益在過去100天的歷史數(shù)據(jù)，或直接甄別資產(chǎn)組合價值變化情況，來確認歷史分布的第一個百分位數(shù)。我們使用過去 100天內(nèi)匯率及其波動性的日觀測值，如表所示。 歷史模擬方法的 步驟 ? 該方法涉及三個步驟： ? 選擇特定時期內(nèi)（比如 250天）風險因子實際日變化的樣本； ? 將這些變化數(shù)據(jù)用于風險因子的現(xiàn)行價格，然后重新估計現(xiàn)行資產(chǎn)組合的價值； ? 做出資產(chǎn)組合價值分布的圖像，確認在 99%的置信水平下，第一個抽樣分位數(shù)對應(yīng)的VaR值。 ? 根據(jù)這個分布，可以計算資產(chǎn)組合的 VaR值。 ? 首先，對特定歷史期間（比如 1~4年）內(nèi)觀察到的相關(guān)市場價格和（風險因子）收益率的變化進行分析。 ? 歷史模擬法是根據(jù)敞口的每日收益數(shù)據(jù)的歷史分布來計算 VaR，沒有對敞口收益的分布函數(shù)做出任何假定。 ? VaR的計算是以按照風險因子在特定時期內(nèi)的實際數(shù)據(jù)構(gòu)造的歷史分布為基礎(chǔ)。 將市場風險因子變化納入模型的方法 : 歷史模擬法 ? 歷史模擬法是一種非參數(shù) VaR。 ? 這種方法最終可以估計出非線性產(chǎn)品的 VaR，但存在一個缺點，就是運算非常耗時。
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