市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法(參考版)
2025-01-16 23:08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(fēng)險(xiǎn)。 ? 蒙特卡洛模擬包括以下 3個(gè)步驟： ? 首先，確認(rèn)所有的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因子； ? 第二，構(gòu)造價(jià)格路徑； ? 第三，估計(jì)資產(chǎn)組合在每個(gè)路徑（情景）下的價(jià)值。每一個(gè)模擬值（情景）都會(huì)得出資產(chǎn)組合價(jià)值在目標(biāo)區(qū)間內(nèi)的一個(gè)可能值。 ? 蒙特卡洛方法的唯一的限制在于估計(jì)分布參數(shù)（如均值、方差和協(xié)方差等）的能力。 將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)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(fù)這個(gè)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(jī)運(yùn)動(dòng)的另一種方法。 模擬價(jià)格序列 從資產(chǎn)現(xiàn)價(jià)（ ）的變化 100 99 98 …… …… 2 + 1 + ? 當(dāng)然，最直觀的是描繪出資產(chǎn)價(jià)值模擬序列的（頻率）分布圖。 天（ t） 美元 /馬克匯率（ FXt） 匯率波動(dòng)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(jià)模型，計(jì)算資產(chǎn)的模擬價(jià)值序列 模擬價(jià)格 C 從資產(chǎn)現(xiàn)價(jià)（ ）的變化 模擬價(jià)格 C（ FX99； σ99） = 模擬價(jià)格 C（ FX98； σ98） = 模擬價(jià)格 C（ FX97； σ97） = …… …… 模擬價(jià)格 C（ FX2； σ2） = + 模擬價(jià)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(jià)值變化情況，來確認(rèn)歷史分布的第一個(gè)百分位數(shù)。我們使用過去 100天內(nèi)匯率及其波動(dòng)性的日觀測(cè)值，如表所示。 歷史模擬方法的 步驟 ? 該方法涉及三個(gè)步驟： ? 選擇特定時(shí)期內(nèi)（比如 250天）風(fēng)險(xiǎn)因子實(shí)際日變化的樣本； ? 將這些變化數(shù)據(jù)用于風(fēng)險(xiǎn)因子的現(xiàn)行價(jià)格，然后重新估計(jì)現(xiàn)行資產(chǎn)組合的價(jià)值； ? 做出資產(chǎn)組合價(jià)值分布的圖像，確認(rèn)在 99%的置信水平下，第一個(gè)抽樣分位數(shù)對(duì)應(yīng)的VaR值。 ? 根據(jù)這個(gè)分布，可以計(jì)算資產(chǎn)組合的 VaR值。 ? 首先，對(duì)特定歷史期間（比如 1~4年）內(nèi)觀察到的相關(guān)市場(chǎng)價(jià)格和（風(fēng)險(xiǎn)因子）收益率的變化進(jìn)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(jì)算 VaR，沒有對(duì)敞口收益的分布函數(shù)做出任何假定。 ? VaR的計(jì)算是以按照風(fēng)險(xiǎn)因子在特定時(shí)期內(nèi)的實(shí)際數(shù)據(jù)構(gòu)造的歷史分布為基礎(chǔ)。 將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子變化納入模型的方法 :
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