市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),衍生產(chǎn)品_風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度(王勇)(參考版)
2025-02-10 09:23本頁面
【正文】 – 根據(jù)壓力測(cè)試?yán)碚摚憧赡懿粫?huì) 。– 選擇風(fēng)險(xiǎn)因素– 確定假設(shè)– 證券組合定價(jià)– 采取措施壓 力 測(cè)試46? 1987年 股票市場(chǎng)暴跌? 1990年 海灣戰(zhàn)爭(zhēng)? 1995年 南美洲市場(chǎng)動(dòng)亂? 1998年 LTCM? 2023年 991事件壓 力 測(cè)試 假 設(shè)47? 只能用于正常市場(chǎng)浮動(dòng)，而非正常市場(chǎng)小概率事件往往最關(guān)鍵? 假定你不會(huì)游泳，如果你面對(duì)一條很寬的河，有人告訴你河水平均深度為一米。然而， VAR也有一些本身固有的不足：只能用于正常市場(chǎng)浮動(dòng)關(guān)于 VAR的 討論44通過設(shè)定一些極壞 (worst case)的情況，來測(cè)算可能給銀行帶來的風(fēng)險(xiǎn)。首先，它提供了一種適合于不同交易種類和風(fēng)險(xiǎn)因素的、一致性地風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法；其次，它考慮了不同風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性。什么是 VAR？37為 什么用 VAR來管理 風(fēng)險(xiǎn) ?? VAR可以回答這樣的問題：在某一段時(shí)間內(nèi)，在 X%（如 99%）的把握下，銀行至多會(huì)損失多少。VAR更 簡(jiǎn)單 的例子36風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值度（ Value at Risk）主要用來測(cè)試在給定的時(shí)間內(nèi)，在某一置信度下，在正常的市場(chǎng)條件下，銀行一個(gè)投資組合可能產(chǎn)生的最大的損失。? 百年不遇的災(zāi)害，含有統(tǒng)計(jì)概念。 VAR求取 過 程35? 某銀行在過去十年貸款壞帳平均為2%，最壞情況為 5%。從圖中我們可以看出，該債券回報(bào)率在 % 以下的次數(shù)為 26次（也就是 516個(gè)月中有 26個(gè)月的回報(bào)率在 % 以下）。? 我們將第四頁圖 的回報(bào)分布，按照回報(bào)的多少，繪制成一個(gè)概率分布圖。假定股票投資者風(fēng)險(xiǎn)瞻望期為一周，那么在一周后，在 95%把握下最多會(huì)有多大的損失呢？微軟股票 按 周 回報(bào)率 VAR舉 例33回 報(bào) 分布? 微軟股票 概率分布圖 34? 我們首先找到這家銀行過去若干月（ 1953年到 1995年）里按月投資組合回報(bào)分布（第四頁圖所示）。 * 45C = = * 5 + * 0 30? 功– 風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖– 風(fēng)險(xiǎn)平攤– 風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移– 改變產(chǎn)品結(jié)構(gòu)– 增加盈利– …? 過 (Buffet的觀點(diǎn) )– 杠桿效應(yīng)給企業(yè)經(jīng)驗(yàn)增加壓力– 信用敞口難以控制– 模型復(fù)雜– 跳躍效應(yīng)– 連鎖反應(yīng)– …金融衍生 產(chǎn) 品 的功與 過31風(fēng)險(xiǎn) 價(jià) 值 度 (V
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