金融市場風險管理

前言：本站為你精心整理了金融市場風險管理范文，希望能為你的創作提供參考價值，我們的客服老師可以幫助你提供個性化的參考范文，歡迎咨詢。

摘要：詳細介紹目前測量市場風險的主流模型-VaR，包括VaR產生的背景、VaR的概念；概述VaR的各種計算方法，比較計算方法的優缺點；最后就VaR的作用，應用及其局限性進行討論。

關鍵詞：VaR；歷史模擬法；應力測試法；蒙特卡洛法；GARCH方法

1VaR模型方法產生的背景

自20世紀70年代初布雷頓森林體系崩潰以來，浮動匯率制下匯率、利率等金融產品價格的變動日益趨向頻繁和無序。由于分散金融風險的需要，金融衍生工具應運而生并得到極大的發展。在各種因素影響下，當衍生工具越來越多地被用于投機而非保值的目的時，市場風險就成為金融風險的最主要形式。

于是，如何有效地測定的控制這些市場風險便成為金融證券機構、投資者和有關監管層所面臨的亟待解決的問題。VaR作為一個概念，最先起源于20世紀80年代末交易商對金融資產風險測量的需要，作為一種市場風險測定和管理的新工具，則是由J.P.摩根最先提出的。30人集團（GroupofThirty）在1993年發表的《衍生產品；慣例與原則》（Derivativespracticesandprinciples）風險報告推薦各國銀行使用VaR分析方法。隨后，這一建議被銀行業廣泛接受，并已成為該行業風險管理的標準。

2VaR的基本原理及其計算方法

2.1VaR的概念

所謂VaR(ValueatRisk)，按字面意思解釋就是“按風險估價”，其實質是指在一定的置信度內，由于市場波動而導致整個資產組合在未來某個時期內可能出現的最大價值損失的一種統計測度。在數學上，它表示為投資工具或組合的損益分布（P&Ldistribution）的α分位數（α-quartile）表達式為：P{△p△t≤－VaR}=α,其中△p△t表示組合p在△t持有期內、在置信度（Ⅰ-α）下的市場價值變化。等式說明了損失值等于或大于VaR的概率為α，或者說，在概率α下，損失值才大于VaR。

2.2VaR的計算方法

目前，VaR的計算方法大多都圍繞著對投資組合損益分布特征的確定而展開。基本思想是利用投資組合價值的歷史波動信息來推測未來情形，只不過對未來價值波動的推斷給出的不是一個確定的值，而是一個概率分布。在本文VaR的計算中，將每個證券映射為一系列“市場因子”組合。市場因子是指影響投資組合價值變化的利率、匯率、股指及商品價格等基礎因素。按推測市場因子未來變化的方法不同，當前VaR的計算方法大致可分如下幾種方法：

歷史模擬法是一種簡單的基于經驗的方法，它不需要對市場因子的統計分布做出假設，而是直接根據VaR的定義進行計算，即根據收集到的市場因子的歷史數據對證券組合的未來收益進行模擬，在給定置信度下計算潛在損失。

蒙特卡羅模擬法與歷史模擬法十分類似，它們的區別在于前者利用統計方法估計歷史上市場因子運動的參數然后模擬市場因子未業的變化情景，而后者則直接根據歷史數據來模擬市場因子的未來變化情景。

GARCH方法使用GARCH模型來描述市場因子。GARCH模型是由Engle首先提出的。它和方差協方差法的區別在于Σ的計算。GARCH方法是根據多元GARCH模型，利用極大似然準則估計t時刻市場因子的協方差矩陣Σt。

2.3計算方法的評價

歷史模擬法：其優點是不需要正態分布等假設，簡潔、直觀、易于操作。但它是以使用者獲取或保存了大量的實際數據為前提的。它的缺點是缺乏活性。歷史模擬法假定了收益分布在整個樣本時限內是固定不變的。同時它不能提供比樣本點中最大損失還要壞的預期損失。使用者所選取的樣本大小對預測結果會造成很大的影響。此外，運用HS無法作特殊情況下的敏感性測試。

方差協方差法：計算簡便，只需要估計每種資產的標準差和它們之間的相關系數就可以得出任意組合的VaR值。然而這種方法基于兩個基本的假定：即線性假定和正態分布假定。實際應用時還要有零均值的假定。有研究結果表明：（1）實際的收益率數據分布并不關于零點對稱；（2）實際的收益率數據分布尾部概率分布概率要比正態分布大，即厚尾現象。所以使用這種方法會低估風險。

GARCH方法：對財務變量回報的分布GARCH模型具有良好的特性，即持續的方差和處理厚尾的能力。但GARCH方法還是用到了零均值的正態分布假定，而且在證券組合的價值函數中用到了一階近似，從而帶來不可避免的偏差。

蒙特卡羅模擬法：由于該方法能較好地處理非線性問題，且估算精度好，特別是隨著計算機軟硬件技術的飛速發展，該方法已逐漸成為計算VaR值的主流方法。但蒙特卡羅模擬法存在兩個缺點：其一是計算量太大，一般來說，復雜證券組合往往不同幣種的各種債券、股票，遠期和期權等多種證券，期基礎市場因子包括多種比重不同，其線不同的利率、匯率、股指等，構成一個龐大的因子集合。其二是MonteCarlo模擬的維數高。靜態性的缺陷，傳統的蒙特卡羅模擬法由于采用抽樣方法產生隨機序列，均值和協方差矩陣不變，而經濟問題中的變量都具有時變性，用靜態的方法處理時變變量時必然會產生一定的偏差。而且傳統的蒙特卡羅方法難于從高維的概率分布函數種抽樣。

3VaR的作用、應用及其局限性

3.1VaR的作用與應用

VaR方法最大的好處在于利用一個結構性的方法論及一個單一的指標來更精確地衡量一個組合的風險，并將其用貨幣單位表示，具有風險度量的直觀性和一致性，能對各種不同類型的資產給出統一的風險度量。VaR主要有以下作用：（1）信息報告的工具。VaR的披露能夠用于在較高層次上的評估交易及投資過程中的風險管理狀況，同時以較通俗的形式將公司的金融風險披露給股東。（2）資源配置的工具。交易者可根據披露的VaR對自己的資產頭寸進行調整，在有限的資本資源內調整各種資產組合以降低風險。（3）績效評價工具。VaR使得管理層根據交易員面臨的不同風險而調整其贏利。VaR模型具有事前風險防范的作用。VaR簡潔的含義和直觀的價值判斷方式，使得資產組合的風險，能夠具體化為一個可以與收益相配比的數字，從而有利于經營管理目標的實現。

VaR模型可以簡單明了地表示市場風險的大小，即使沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VaR值對金融風險進行評判。VaR模型對銀行風險的質量和管理是一個有效的工具。它對正常市場條件下重要交易的短期風險的衡量尤為有用。具體來說VaR模型在以幾個方面有著廣泛的應用：（1）VaR模型可用于風險控制。1993年7月“三十人集團”在其發表的研究報告《衍生產品慣例與原則》中，建議以VaR模型進行風險控制，可以使每個交易員或交易單位能確切知道他們在進行有多大風險的金融交易，并可以為每個交易員和交易單位設置VaR限額，以防止過度投機行為的出現。（2）VaR模型可用于業績評估。（3）VaR模型可用于金融監管。在這方面最典型的例子當數國際清算銀行巴塞爾委員會關于資本充足率的規定。（3）VaR模型可以用于計算保證金。芝加哥商品交易所開發的保證金計算系統SPAN其基本原理就是VaR。

3.2VaR的局限性

首先，VaR對未來損失的估計基于歷史數據，是建立在“歷史可以在未來復制其自身”之上的，但實際情況往往卻并非如此。樣本數據本身可能并沒有包含足夠的歷史信息。

其次，它的管理對象相對較窄，著重衡量正常情況下的市場風險，對于市場上的突發性風險、信用風險、操作風險、法律風險及戰略風險等難以進行量化。

第三，模型風險的存在。即由于同樣的VaR模型可以使用方差一協方差法、歷史模擬法和隨機模擬法（蒙特卡羅法）等不同的方法得到資產收益的不同概率分布，計算出不同的VaR值。因此實踐中一般都要求使用返回檢驗來檢驗VaR模型的有效性。

第四，在VaR管理體系中，受到重視的只是概率因素。完整的金融風險管理包括風險的識別、測定和控制三個過程，單純依據風險可能造成損失的客觀概率，只關注風險的統計特征，并不是系統風險管理的全部。

4我國應用VaR模型的制約因素

我國市場經濟和金融體系的發展還處于初級階段，VaR技術在我國金融機構風險管理中的應用環境還不是很成熟：（1）我國金融市場起步較晚，使用VaR模型中所需的樣本數據有限，而且我國數據的采集和分析的基礎工作十分薄弱，給VaR模型的建立及其有效性的檢驗造成了相當的困難。（2）我國金融市場發展尚處于初級階段，還很不規范，市場環境、交易規則的劇烈變化以及過度投機、市場操縱等人為因素的存在，使得資產收益關聯度和系數都不穩定，歷史數據與未來狀況的可比性不強。（3）我國金融市場受政策性及其它人為因素的影響很大，VaR通常代表可能很有規律地發生的潛在損失，卻不能幫助金融機構規避無法承受的損失。

5結語

目前我國正于經濟轉軌時期，市場風險日益突顯，特別是在國際金融一體化以及金融創新工具日新月異的今天，開放金融服務業也是大勢所趨。因此，我們必須加強金融研究風險管理，構建金融研究風險防范體系，因而國內、國際的金融市場風險的重要性也日益突出。所以，有必要將VaR模型引入中國使其為金融機構和投資者提供一種行之有效的市場風險管理工具，同進也為證監會等金融監管部門提供一個風險管理的標準。

參考文獻

［1］劉春峰，萬海暉，張維.金融市場風險測量模型-VaR［J］.系統工程學報，2000，15（1）：67-75.

［2］詹原瑞.市場風險的度量；VaR的計算與應用［J］.系統工程理論與實踐，1999，（12）1-7.

［3］王金峰.金融市場風險管理［M］.天津：天津大學出版社，2001.