市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度之var方法-閱讀頁(yè)
2025-01-24 23:08本頁(yè)面
【正文】 合價(jià)值的變動(dòng)。 ??? ?????????MjMijiijjiji SStcVaR1 1)1( ????Delta－ Gamma逼近 ? 當(dāng)標(biāo)的資產(chǎn)的價(jià)格變動(dòng)非常微小時(shí)，可以使用 Delta逼近，但更精確的逼近要引入高階項(xiàng)，加入 Gamma或者凸性影響。 ? 二階展開(kāi)，由于存在確定性的漂移項(xiàng) S及期權(quán)的 θ值，二階展開(kāi)含有確定性的偏移項(xiàng) ?V。 衍生品 VaR估計(jì)的實(shí)際困難 ? 估計(jì)非線性產(chǎn)品的 VaR的顯而易見(jiàn)的途徑是對(duì)于標(biāo)的資產(chǎn)的非線性行為使用模擬，然后運(yùn)用估值公式和數(shù)值算法推斷整個(gè)投資組合價(jià)格變化的分布。 ? 如果要進(jìn)行成千上萬(wàn)此的模擬，每一次都必須要解一個(gè)多因子偏微分方程，那么求解VaR的時(shí)間花費(fèi)將過(guò)長(zhǎng)。 ? 歷史模擬法不要求使用者做出風(fēng)險(xiǎn)因子分布的分析性假定和理論分布的估計(jì)。 ? 歷史模擬法要得出比較合理的歷史分布，至少需要 2~3年的數(shù)據(jù)。 歷史模擬方法 —簡(jiǎn)單處理 ? 歷史模擬方法的原理很簡(jiǎn)單。 ? 然后，從歷史數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出風(fēng)險(xiǎn)因子來(lái)構(gòu)造資產(chǎn)組合收益的分布?？梢园涯M出的每個(gè)日變化值看成分布的一個(gè)觀測(cè)值。 例：歷史模擬 ? 假定一個(gè) 3月期的美元 /馬克買入期權(quán)，首先判斷該敞口的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子為： ? 美元 /馬克匯率 ? 美元 3月期利率 ? 馬克 3月期利率 ? 3月期美元 /馬克匯率的波動(dòng)性 ? 簡(jiǎn)單起見(jiàn)，忽略利率風(fēng)險(xiǎn)因子的影響，只考慮匯率及其波動(dòng)性的影響。 ? 然后，利用風(fēng)險(xiǎn)因子的歷史分布來(lái)為敞口重新定價(jià)。 ? 下表是對(duì)資產(chǎn)組合價(jià)值變化的排序，根據(jù)這種方法，可以得出第一個(gè)百分位數(shù)對(duì)應(yīng)的數(shù)值是 。 ? 歷史模擬法可以很容易地推廣到任何證券資產(chǎn)組合。 ? 假設(shè)有 N項(xiàng)資產(chǎn)的真實(shí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)（假設(shè)是資產(chǎn)的日收益率數(shù)據(jù)），自舉法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程： 1. 為每日的數(shù)據(jù)（向量）編制一項(xiàng)索引，該索引可以是隨機(jī)分配； 2. 建立某種抽樣規(guī)則，隨機(jī)抽取一個(gè)索引，該索引指向的數(shù)據(jù)就是第一個(gè)未來(lái)可能情況的模擬。 ? 自舉法的優(yōu)點(diǎn)在于可以捕捉資產(chǎn)間的任意相關(guān)性、允許資產(chǎn)價(jià)格變化呈現(xiàn)非正態(tài)性，缺點(diǎn)是無(wú)法獲得數(shù)據(jù)中的自相關(guān)性。 ? 蒙特卡洛模擬方法可以通過(guò)選擇任何形式的多變量分布來(lái)進(jìn)行，該方法比較靈活，能夠允許對(duì)具有厚尾和偏斜形狀的分布進(jìn)行分析，還能模擬比較復(fù)雜的分布和均值反轉(zhuǎn)的過(guò)程。 蒙特卡洛方法 ? 蒙特卡洛方法是要重復(fù)地模擬哪些決定市場(chǎng)價(jià)格和收益率的隨機(jī)過(guò)程。如果我們得出的情景足夠多，資產(chǎn)組合價(jià)值的模擬分布將趨近于真實(shí)分布。 作為業(yè)績(jī)度量的 VaR的應(yīng)用 ? VaR的一個(gè)重要應(yīng)用是度量銀行、部門或單個(gè)交易員的業(yè)績(jī)表現(xiàn)。 ? 考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量交易能力的方法是比較單位風(fēng)險(xiǎn)，即夏普比率： ? 當(dāng)使用 VaR度量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，收益 /損失作為收益的度量： ?? r?波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)VaR日日收益演講完畢，謝謝觀看！
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