【正文】 management in our application of the practical problems faced,then provide a reference for VaR risk management techniques applied in China.Keywords:VaR,market risk,credit risk,operational risk.V目錄中文摘要 IAbstract III目錄 V1 引言 研究目的和意義 1 方法及思路，創(chuàng)新 62 VaR的基本原理 7 VaR的產(chǎn)生背景 7 VaR的定義 9 原理方法和模型 11 11 方差—協(xié)方差法 13 蒙特卡羅模擬法 143 基于VaR的市場風(fēng)險度量 16 16 16 16 參數(shù)法 17 蒙特卡羅模擬法 184 基于VaR的信用風(fēng)險度量 21 21 22 24 基于VaR的CreditMetrics模型 24 度量信用風(fēng)險的其它模型 325 基于VaR的操作風(fēng)險度量 36 36 37 37 38 396 結(jié)論及展望 43致 謝 45參考文獻 46附錄 491 引言1 引言、研究目的和意義2008年，隨著美國聯(lián)邦儲備委員會宣布高盛和摩根士丹利轉(zhuǎn)為銀行控股公司，華爾街五大投行已成為歷史，美國房地產(chǎn)市場快速發(fā)展引發(fā)的次貸危機逐步演變?yōu)槿蛐越鹑谖C，全球經(jīng)濟經(jīng)歷了20世紀30年代以來最為嚴重的衰退。到2007年底,中國持有次貸支持的債券面額超過 100億美元,中國銀行持有 ,虧損額最大,其他銀行持有份額較小,虧損小。因此在當(dāng)前國際金融市場震蕩的背景下，研究我國金融業(yè)風(fēng)險管理，對防范和化解金融風(fēng)險、維護金融穩(wěn)定具有重要現(xiàn)實指導(dǎo)意義。同時，銀行交易越來越復(fù)雜，場外金融衍生產(chǎn)品發(fā)展迅猛，加大了銀行風(fēng)險的暴露程度。1996年，“巴塞爾資本協(xié)議修正案”提出對市場風(fēng)險的資本要求，規(guī)定銀行必須要持有額外的監(jiān)管資本，以應(yīng)對交易中出現(xiàn)的市場風(fēng)險，并提出了用VaR計算市場風(fēng)險的方法。1999 年的新巴塞爾協(xié)議征求意見稿中，委員會提倡使用用 VaR方法度量信用風(fēng)險。 標準法需要分別計算每個風(fēng)險模塊的資本金要求，整體的資本金要求是由每個風(fēng)險模塊的資本金要求加權(quán)平均得到。內(nèi)部模型法（IMA）確定了基于銀行內(nèi)部風(fēng)險測度計算銀行資本要求的方法。在完成此修正案后，銀行的整體資本金包括：信用資本金（風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)的8%）和市場資本金，整體資本金=（信用風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)+市場風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)）。這一方法充分體現(xiàn)了風(fēng)險投資多元化的好處，內(nèi)部模型法所產(chǎn)生的市場資本金量往往低于標準法所產(chǎn)生的資本金數(shù)量。然而，二十世紀九十年代初，巴林銀行、大和銀行破產(chǎn)倒閉、法國興業(yè)銀行內(nèi)部人員違規(guī)交易損失事件以及澳大利亞國家銀行、愛爾蘭聯(lián)合銀行事件以及等等因操作風(fēng)險引發(fā)的金融事件，無不與信用風(fēng)險和市場風(fēng)險之外的人為因素風(fēng)險及其他風(fēng)險有關(guān)。在 1999 年 6 月巴塞爾委員會提出了一個新提案，增加了操作風(fēng)險的資本金內(nèi)容，將操作風(fēng)險列為繼市場風(fēng)險、信用風(fēng)險之后的第三大風(fēng)險。“Basel Ⅱ”確定了金融風(fēng)險管理的三大支柱，分別為最低資本金要求、監(jiān)督審查過程和市場紀律。至此，VaR 作為一個重要的風(fēng)險管理工具開始在各金融機構(gòu)中獲得應(yīng)用和推廣。利用VaR對風(fēng)險的計量促使了金融風(fēng)險管理從定性向定量轉(zhuǎn)變，不僅大大提高了銀行風(fēng)險的透明度，也促成了銀行風(fēng)險管理的可視化（visualized）發(fā)展。隨著我國資本市場開放程度越來越高、利率市場化、以及衍生金融工具的發(fā)展等，金融機構(gòu)所面臨的風(fēng)險日益復(fù)雜，越來越有必要對市場風(fēng)險、信用風(fēng)險和操作風(fēng)險進行全面綜合的風(fēng)險管理。VaR方法在我國有廣闊的發(fā)展空間，它的推廣和應(yīng)用有助于我國金融機構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險管理和外部監(jiān)管能力能夠邁上一個新臺階，與國際慣例相一致?！盵3]VaR方法很好地印證了這一點。有關(guān) VaR方法研究的文獻論文主要集中在理論研究和應(yīng)用研究兩方面。在巴塞爾資本協(xié)議的推動下，VaR方法的理論研究以及在風(fēng)險管理中的應(yīng)用都有很大的發(fā)展。1993年，一個30人課題組（G30 policy remendaions）在研究衍生品基礎(chǔ)上發(fā)表了的 《衍生產(chǎn)品。 Morgan銀行發(fā)表的Risk Metrics風(fēng)險控制模型闡述了VaR風(fēng)險值的計算方法和應(yīng)用，奠定了用VaR方法量化風(fēng)險的基礎(chǔ)。 Morgan又在其《風(fēng)險測量尺度》中提出了用方差—協(xié)方差法計量VaR的方法。Basak amp。David 《Bank risk management： Theory》一文中詳述了風(fēng)險管理的主要內(nèi)容，認為風(fēng)險管理主要包括市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險和操作風(fēng)險四種風(fēng)險，并闡述了VaR技術(shù)在風(fēng)險管理中的發(fā)展，強調(diào)了VaR方法在金融風(fēng)險管理中的重要作用。(2001)、 B （2003）提出了基于單因素 Vasicek 信用組合模型的 VaR 粒度調(diào)整方法和半漸進方法。將VaR首先運用到投資業(yè)績評價中的是上世紀七十年代的信孚銀行（Banker Trust）。就我國目前研究狀況來說，對VaR度量方法的研究尚處于起步階段，對VaR進行研究最早的文獻是學(xué)者鄭文通于1997年發(fā)表的《金融風(fēng)險管理的VaR方法及其應(yīng)用》，他在此文中介紹了VaR方法產(chǎn)生的背景、計算方法和用途以及在中國使用的必要性。馬超群等（2001）撰文介紹了 VaR 的有關(guān)算法；北京大學(xué)的劉宇飛（1999）在《VaR模型及其在金融監(jiān)管中的應(yīng)用》中著重討論了VaR模型在金融監(jiān)管中的應(yīng)用。鄧云勝（2003）等運用蒙特卡羅仿真技術(shù)計算了貸款組合信用風(fēng)險的VAR；劉丹等（2004）對VaR若干度量方法的準確性進行了比較研究；曹乾、何建敏（2004）闡述了VaR的理論基礎(chǔ)，并探討了該模型在我國的適用性問題；馬杰、任若恩在《VaR方法在外匯風(fēng)險管理中的應(yīng)用》一文中運用VaR技術(shù)防范微觀匯率風(fēng)險。新巴塞爾協(xié)議出臺之后，國內(nèi)學(xué)術(shù)界和實踐界開始較多地關(guān)注操作風(fēng)險，出現(xiàn)了一些相關(guān)文獻，如劉宇飛(1999)，黃智猛、吳沖鋒(2000)，郭亮(2004)，圍繞巴塞爾資本協(xié)議的演進，介紹了到目前為止西方針對市場風(fēng)險監(jiān)管所提出的三類監(jiān)管方法，即標準方法(SA)、內(nèi)部模型法(IMA)和預(yù)先承諾方法(PCA)，分析了VAR方法在內(nèi)部模型法和預(yù)先承諾方法中的運用，并探討了各類方法的優(yōu)點、缺陷及其在實踐操作中的困難。VaR方法已成為國際衡量金融風(fēng)險的主流方法，根據(jù)《巴塞爾新資本協(xié)議》的要求，我國銀行業(yè)發(fā)布的《中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理指引》中也建議我國的銀行采用VaR方法度量金融風(fēng)險。因此，要將VaR方法在我國金融市場中發(fā)揮重要作用，仍需結(jié)合我國實際，創(chuàng)建出適合我國的風(fēng)險管理系統(tǒng)，相信我國的商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理水平必將邁上一個新臺階。本文基于VaR的原理對目前國際上流行的度量金融風(fēng)險的技術(shù)做了全面的分析，主要根據(jù)《新巴塞爾協(xié)議》的要求，對市場風(fēng)險、信用風(fēng)險和操作風(fēng)險的VaR度量方法以及模型研究做了全面的闡述，并進一步做了實證分析。492 VaR的基本原理2 VaR的基本原理 VaR的產(chǎn)生背景VaR即“風(fēng)險價值度（value at risk, VaR）”,（）提出。截止到1993年，風(fēng)險價值度已經(jīng)成了測定風(fēng)險的一個重要工具。銀行通常對自己開發(fā)的模型保持緘默。不過風(fēng)險價值度很快得到了金融機構(gòu)和一些非金融機構(gòu)的認同，并被廣泛采用。在 1999 年6月，巴塞爾委員會又提出了一個新提案，即《新巴塞爾協(xié)議》，新協(xié)議于2007年實施，新協(xié)議對于銀行賬戶中的信用風(fēng)險計算采用了新的計算方式，并且增加了操作風(fēng)險的資本金內(nèi)容。在歐洲，銀行無論大小都必須采用《新巴塞爾協(xié)議》，歐盟希望證券公司也能像銀行那樣采用《新巴塞爾協(xié)議》。VaR的一個重要的作用就是定量標準化。并且VaR可用于事前檢測，大大增加了風(fēng)險管理系統(tǒng)的科學(xué)性。風(fēng)險管理中逐步發(fā)展出來的數(shù)量化風(fēng)險是目前國際上推崇和流行的科學(xué)做法，VaR 作為數(shù)量化管理的重要成果，已經(jīng)發(fā)展成為現(xiàn)代風(fēng)險管理的標準和理論基礎(chǔ)。VaR 值是一個具體的數(shù)字，用數(shù)字將市場風(fēng)險因子(如股票價格、股票指數(shù)、利率及匯率等)對資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的影響量化，這樣可以使得管理者或投資者更加清晰明白，投資頭寸在正常情況下所可能遭受的最大損失。相對傳統(tǒng)風(fēng)險管理方法來說，VaR方法更能直觀便捷地表示風(fēng)險的大小。管理者可以設(shè)置不同的置信水平和時間展望期 ,從而得到不同置信水平和時間展望期下不同的VaR 值，通過對這些VaR值進行轉(zhuǎn)換和分析比較,目的是要找到一個最符合現(xiàn)實狀況和更加準確的VaR 值。VaR有一個假設(shè)條件是歷史可以在未來復(fù)制其自身，也就是說VaR對未來損失的預(yù)測是建立在統(tǒng)計歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的 ,但樣本數(shù)據(jù)本身可能提供不了足夠多的歷史信息，從而根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算出來的損失值是有誤差的，特別是對于小概率事件，由于歷史信息的缺乏，VaR在度量這類事件的風(fēng)險時誤差的概率較大。(2)模型的風(fēng)險。為此 ,不管采用什么樣的方法來計算VaR，必須將VaR同現(xiàn)實進行比較，即回顧測試。另外，完整的金融風(fēng)險管理包括風(fēng)險的識別、 測定和控制三個過程, 但是在 VaR方法中 ,只考慮了概率因素，僅估算風(fēng)險可能造成的損失的概率,只關(guān)注了風(fēng)險管理的其中一個方面，并不能全面反映金融風(fēng)險的各個方面。簡單地說就是，在市場正常波動條件下，在一定概率水平下，某一金融資產(chǎn)或金融資產(chǎn)組合在未來特定的一段時間內(nèi)的最大可能損失。從以上定義中我們可以看出，VaR 有兩個重要的參數(shù)：資產(chǎn)組合的持有期及置信水平。（一）資產(chǎn)組合的持有期資產(chǎn)組合的持有期選取要因場合而定。商業(yè)銀行交易賬戶中的頭寸往往流通性較好，因此對于銀行往往計算交易組合每天的VaR,選擇持有期為一個交易日；對于養(yǎng)老基金投資組合，交易行為往往不太活躍，而且資產(chǎn)流動性也不一定很好，因此持有期往往選擇為一個月。若持有期很短，收益率漸進服從正態(tài)分布，一般選取持有期為一天。 （二）置信水平置信水平反映了投資主體對風(fēng)險的厭惡程度，置信水平越高，厭惡風(fēng)險的程度越大。置信水平不同，VaR 值也會不同。由定義可知，VaR計算中選取的置信水平越高，模型對于極端事件預(yù)測的精度越高，即資產(chǎn)組合的實際損失小于計算得到的VaR 值的概率越大。VaR方法有兩個假設(shè)條件：。設(shè)，分別為持有的資產(chǎn)組合的起始價值和期末價值，為持有期內(nèi)資產(chǎn)組合的收益率，則有， 和分別為的數(shù)學(xué)期望和標準差，那么在一定的置信水平下，得到期末資產(chǎn)組合的最低價值為，其中為在置信水平下資產(chǎn)組合的最低收益率，則 （）我們也可以根據(jù)資產(chǎn)組合值的概率分布，從而推導(dǎo)得出。假設(shè)資產(chǎn)組合的價值服從標準正態(tài)分布,即~，則 （）其中為標準正態(tài)分布相應(yīng)的分位數(shù)，而為標準正態(tài)分布密度函數(shù)。 原理方法和模型（Histor ical Simulation Method）歷史模擬法以歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)來預(yù)測將來，是借助于過去一段時間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險收益的頻數(shù)分布，找到這段時間內(nèi)的平均收益，以及在既定置信水平下的最低收益率，計算資產(chǎn)組合的VaR值。一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構(gòu)某日收益率的大小，縱軸衡量一年內(nèi)出現(xiàn)相應(yīng)收益率的天數(shù)。首先計算交易組合的價值變化，并由此得出交易組合每天價值變化的概率分布圖，由于，則，1%500=5，那么選取概率分布圖中1%的分位數(shù)所對應(yīng)于500個計算數(shù)值的第5個最壞的價值變化，的估計值應(yīng)剛好對應(yīng)于1%的分位數(shù)所對應(yīng)的損失。為了說明這一方法的基本思路，. Morgan 銀行的例子[29]。圖21 Morgan 公司1994年日損益據(jù)圖可以推知，平均每日收入值，約為500萬美元，即=500萬（美元）。設(shè)置信區(qū)間為95%，則為5%，由于一年365天，除去周六周日共有254個觀測日，2545%=13天，在圖的左端數(shù)出13天，即可得到在5%概率下的，約為1000萬美元；將和的值代入式（）可得，500（1000）=1500（萬美元）。也就是說在正常波動情況下，銀行每日的交易有95%的可能損失不超過1500萬美元。計算簡單方便的同時，不需要對收益率的分布做出假設(shè)，也不需要對資產(chǎn)收益的波動性、相關(guān)性等參數(shù)進行估計。最后，由于它是完全評價法，無論資產(chǎn)或投資組合的收益為線性或非線性、波動是否隨時間變化、是否存在厚尾現(xiàn)象等等，都適用于歷史模擬法。一般來說，歷史模擬法需要的樣本數(shù)據(jù)不能少于1500 個，而實際金融市場有時很難滿足這一要求，譬如新興市場國家沒有如此多的數(shù)據(jù)。這就導(dǎo)致了兩難的窘境。歷史模擬法假定市場因子的未來波動與歷史數(shù)據(jù)波動完全一致，概率密度函數(shù)不隨時間的變化而變化，是一個固定的函數(shù)，但這與實際金融市場的變化并不一致。對于比較罕見的重大極端事件，無法有足夠的資料來模擬，從而預(yù)測的結(jié)果較差，誤差較大。樣本數(shù)據(jù)較大或包含異常樣本數(shù)據(jù)時，會產(chǎn)生滯后效應(yīng)，導(dǎo)致 VaR 值被高估。同時，當(dāng)數(shù)據(jù)繁雜且結(jié)構(gòu)復(fù)雜時，歷史模擬法對計算能力提出了較高要求。 方差—協(xié)方差法（Variance—Covariance Approach）方差—協(xié)方差法（又稱德爾塔正態(tài)法）同樣是運用歷史數(shù)據(jù)，計算資產(chǎn)組合的值。因此，在一定置信水平下，將該組合收益率的標準差代入此式即可得到該投資組合的VaR值。由于該方法中，資產(chǎn)組合的標準差是基于投資組合理論，通過組合內(nèi)各資產(chǎn)的方差—協(xié)方差矩陣得到，因此這種方法被稱為方差—協(xié)方差法。比如要將置信水平為 94%的 VaR 值轉(zhuǎn)化為置信水平為 99%的 VaR 值，由 ，可知道：根據(jù)查表再化簡得： （）二、不同持有期的 VaR 可以相互轉(zhuǎn)化同樣假設(shè)在正態(tài)分布條件下，以日數(shù)據(jù)為例，而收益率之間相互獨立，那么，其中為組合收益率的日方差，為期組合收益率的方差，則:最后得到： （） 上式告訴我們，對于不同持有期的 VaR 值，他們之間是可以進行轉(zhuǎn)換的。但與歷史模擬法相同，一樣依賴于歷史數(shù)據(jù)估計未來，對極端事件的預(yù)測能力較差。值得一提的是，與歷史模擬法能度量非線性金融工具的風(fēng)險相比，方差 協(xié)方差法只反映了風(fēng)險因子對整個投資組合的