【正文】 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 進(jìn)一步的學(xué)習(xí) 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 謝 謝！ 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 演講完畢，謝謝觀看！ 。 ? 它主要包括兩類模型： BMM模型和 POT模型。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 極值方法 (EVT) ? 極值分析則是通過對收益的尾部分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，從另外一個(gè)角度估計(jì)極端市場條件下金融機(jī)構(gòu)的損失。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?衍生產(chǎn)品策略集團(tuán)（ DPG）建議的壓力試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)是：（ 1）收益率曲線上下平行移動各 100個(gè)基本點(diǎn)；（ 2）收益率曲線（ 2年至 10年）變平或變陡 25個(gè)基本點(diǎn)；（ 3）以上兩種情況同時(shí)發(fā)生（其四種組合方式）；（ 4） 3個(gè)月收益率波動率比正常情況增加或減少 20％；（ 5）股票指數(shù)增加或減少 10％；（ 6）股票指數(shù)比正常情況增加或減少 20％；（ 7）主要貨幣兌美元的匯率波動幅度增加或減少 6％；（ 8）外匯匯率波動幅度比正常情況增加或減少 20％；（ 9）調(diào)期利差波動幅度增加或減少 20個(gè)基本點(diǎn)。情景評估的主要方法包括基于靈敏度的情景評估和全值情景評估。 ?情景評估。 ?情景構(gòu)造。包括識別那些會對金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生致命損失的情景，并評估這些情景對金融機(jī)構(gòu)的影響。為了補(bǔ)充 DEaR框架的功能，集團(tuán)進(jìn)行了日常的耐力測驗(yàn)，監(jiān)察集團(tuán)對不大可能出現(xiàn)但看來可信的極端市場情況的承受力。以日作為基準(zhǔn)，發(fā)展集團(tuán)估計(jì)每個(gè)交易單位和整個(gè)集團(tuán)的 DEaR。DEaR是結(jié)合參數(shù)與歷史數(shù)據(jù)模擬法計(jì)算出來的。為了測量極端市場狀況下的金融市場風(fēng)險(xiǎn)，人們引入了壓力試驗(yàn)和極值分析方法。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 使用局限 ? 金融市場中，常常出現(xiàn)一些極端情形，如市場崩潰、金融危機(jī)、政治巨變或自然災(zāi)害等，在這些情況下，經(jīng)濟(jì)變量間、金融市場因子間的一些穩(wěn)定關(guān)系就會遭到破壞，如原有市場因子之間的價(jià)格關(guān)系、相關(guān)性、波動性都會發(fā)生巨大改變；市場因子之間、市場風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)之間的因果關(guān)系也會出現(xiàn)較大變化，其他一些原本不該出現(xiàn)的意外聯(lián)系在極端市場情況也會出現(xiàn)；市場因子和組合價(jià)值之間的關(guān)系也會發(fā)生根本改變。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 評述 ?從技術(shù)角度看，巴林銀行破產(chǎn)的重要原因在于風(fēng)險(xiǎn)測量出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)誤，錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)測量方法無法反映理森持有的兩個(gè)組合的實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況（官方報(bào)告竟均為 0風(fēng)險(xiǎn)）：期貨組合中實(shí)際沒有進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測量，而期權(quán)組合中采用了錯(cuò)誤的 Delta模型。導(dǎo)致不一致的原因有兩點(diǎn)，即理森的空頭等價(jià)對敲策略損失和市場的意外波動。在置信水平為 95%時(shí)，巴林銀行的 VaR是 $506，即 835百萬美元。 ?Delta模型下理森策略的風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)為 0，這與VaR估計(jì)的差別決不是在數(shù)量上，而在于Delta模型完全掩蓋了風(fēng)險(xiǎn)暴露 —— Delta模型下即使市場大幅波動，理森的等價(jià)對敲策略風(fēng)險(xiǎn)也為 0；而采用 VaR估計(jì)，可以估計(jì)出市場大幅下跌的風(fēng)險(xiǎn)。對于該等價(jià)對敲策略，一個(gè)看漲期權(quán)和看跌期權(quán)頭寸的凈 Gamma值為 γ=，整個(gè)組合的 Gamma值為： 35000 =美元， Delta值為 0；日經(jīng)指數(shù)日波動性為 %，因此，在 95%的置信度下組合的日VaR值為： （萬美元）490) 0739(212/)(2/)(222222222222?????????? ??????? SSSVaR商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?換算為月 VaR約為 2200萬美元。例如當(dāng)日經(jīng)指數(shù)下降到 17000時(shí)，損失約為 。在日經(jīng)指數(shù)在 19000點(diǎn)附近時(shí)，組合損失為 0，與 Delta估計(jì)一致。因此，理森認(rèn)為該組合已實(shí)現(xiàn)對沖，不存在風(fēng)險(xiǎn)。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 理森資產(chǎn)組合的 VaR ?理森構(gòu)建了兩個(gè)巨額的資產(chǎn)組合： ?第一個(gè)組合是由日經(jīng)指數(shù)期貨的看漲和看跌期權(quán)空頭構(gòu)成的期權(quán)組合，約為 35000份； ?第二個(gè)組合由 77億美元的日經(jīng)指數(shù)期貨多頭和 160億美元日本國債期貨空頭構(gòu)成的期貨組合。理森繼續(xù)增加其頭寸試圖補(bǔ)償這些損失，但沒有起到任何作用。 ? 但日經(jīng)指數(shù)在小幅反彈后一路下跌，理森的如意算盤再一次落空，他的期權(quán)組合和期貨組合同時(shí)虧損。如果市場如理森所預(yù)計(jì)，則日經(jīng)指數(shù)期貨將獲利。但 1995年 1月 17日日本神戶地震給日本經(jīng)濟(jì)造成巨大沖擊，日經(jīng)指數(shù)暴跌，理森的等價(jià)對敲策略失敗。理森采用的這種策略實(shí)際上是在和市場打賭，他認(rèn)為日本經(jīng)濟(jì)將逐步擺脫衰退而穩(wěn)定發(fā)展，因此他賭日經(jīng)指數(shù)在 1995年 3月份（其賣空的期權(quán)合約的到期月份）將會穩(wěn)定或徘徊在目前的 19000點(diǎn)附近，這樣他就可獲得巨額的期權(quán)費(fèi)（ premium）。 ?導(dǎo)致這一結(jié)果的直接原因是巴林銀行新加坡分行期貨交易負(fù)責(zé)人理森 金融交易中損失了 13億美元。但由于該模型需要功能強(qiáng)大的計(jì)算設(shè)備，且運(yùn)算耗時(shí)過長，因而該方法應(yīng)用沒有前兩種方法廣泛。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 蒙特卡羅模擬法 ?蒙特卡羅模擬法是一種結(jié)構(gòu)化模擬的方法，通過產(chǎn)生一系列同模擬對象具有相同統(tǒng)計(jì)特性的隨機(jī)數(shù)據(jù)來模擬未來風(fēng)險(xiǎn)因子的變動情況。歷史模擬法反映了風(fēng)險(xiǎn)因子收益分布，因此不需要任何分布假設(shè)，也無需計(jì)算波動率、相關(guān)系數(shù)等模型參數(shù)。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ? 歷史模擬法的透明度高、直觀，對系統(tǒng)要求較低。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?該方法只反映了風(fēng)險(xiǎn)因子對整個(gè)組合的一階線性影響，對非線性關(guān)系，如期權(quán)的 Gamma和債券的凸性的風(fēng)險(xiǎn)測量不適用，因而該方法是部分估值法。 ?理論上講，這些缺陷的根源不在 VaR自身，而在于其所依據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 投資組合的 VaR 計(jì)算 資產(chǎn) 1 資產(chǎn) 2 標(biāo)準(zhǔn)差 25% 26% 權(quán)數(shù) 30% 70% 相關(guān)系數(shù) 具體計(jì)算： 投資組合的方差 標(biāo)準(zhǔn)差 % 標(biāo)準(zhǔn)差乘數(shù) VaR(%) % VaR(美元 ) 395651美元 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 VaR的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) ? 優(yōu)點(diǎn)：① VaR可以測量不同市場因子、不同金融工具構(gòu)成的復(fù)雜證券組合和不同業(yè)務(wù)部門的總體市場風(fēng)險(xiǎn)暴露；②由于 VaR提供了一個(gè)統(tǒng)一的方法來測量風(fēng)險(xiǎn)，因此為高層管理者比較不同業(yè)務(wù)部門的風(fēng)險(xiǎn)暴露大小、基于風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的績效評估、資本配置、風(fēng)險(xiǎn)限額設(shè)置等，提供了一個(gè)簡單可行的方法；③ VaR概念簡單、理解容易，給出了一定置信水平下、特定時(shí)間內(nèi)證券組合的最大損失，比較適宜與股東、外界溝通其風(fēng)險(xiǎn)狀況；④ VaR充分考慮了不同資產(chǎn)價(jià)格變化之間的相關(guān)性，這可以體現(xiàn)出投資組合分散化對降低風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)；⑤特別適合監(jiān)管部門的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 實(shí)例 ?假設(shè)將 100萬美元投資于兩種資產(chǎn)，要計(jì)算該投資組合在 95%水平上的 VaR。 VaR=P0ασ=100**2%= 也就是說，該種金融資產(chǎn)在 95%置信水平下的最大損失為 。由上頁公式，最小回報(bào)可以表示為： R*=ασ+μ VaR為： VaR=P0（ R*μ） =P0ασ 因此， VaR是分布的標(biāo)準(zhǔn)差與由置信水平確定的乘子的乘積。如果在某一置信水平 c下，金融資產(chǎn)的最低價(jià)值為 P*=P0（ 1+R*），則根據(jù) VaR的定義，在一定的置信水平下，金融資產(chǎn)在未來特定的一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失，可以定義 VaR為： VaR=E(P)P*=P0(R*μ) 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?根據(jù)以上定義，計(jì)算 VaR就相當(dāng)于計(jì)算最小值 P*或最低的回報(bào)率 R*。同時(shí)，正態(tài)分布或其他一些具有較好分布特征的分布形式（如 t分布）也會影響置信水平的選擇。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?選擇持有期時(shí)，往往需要考慮四種因素：流動性、正態(tài)性、頭寸調(diào)整、數(shù)據(jù)約束。通常的持有期是一天或一個(gè)月，但某些金融機(jī)構(gòu)也選取更長的持有期如一個(gè)季度或一年。 ? 持有期是計(jì)算 VaR的時(shí)間范圍。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 VaR的參數(shù)選擇 ? 在 VaR定義中，有兩個(gè)重要參數(shù) —— 持有期和置信水平。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?圖中所給的是 JP Man公司 1994年中任何一天的 VaR值，是根據(jù) 1994年的數(shù)據(jù)得到的，因此實(shí)際上是歷史 VaR。圖中左尾的第11個(gè)觀測值為 1000萬美元（損失為 1000萬美元），第 15個(gè)是 900萬美元（損失為 900萬美元）。這樣就得到其日損益分布的直方圖，如圖所示。 ?仍以 JP Man公司為例。 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 商業(yè)銀行市場風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)與計(jì)量方法 ?假定 JP Man公司 1994年置信度為95%的日 VaR值為 960萬美元