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1、,中国期货市场基于风险与投资组合的 衍生品保证金系统研究,范文韬 2015.5.22,2011级DBA论文交流 城大导师: 吴雪平 复旦导师: 孙 谦,主要内容,研究问题 研究背景 研究目的 研究目标 研究方法 文献综述 实证分析 研究可能结论 预期贡献 实践意义,研究问题,如何在制度和规则与国外期货市场有很大不同的中国期货市场设计出有中国特色的基于风险与投资组合的衍生品保证金系统,研究背景(一),对组织期货与期权等衍生品交易的期货交易所而言，其核心就是风险管理。而交易所或结算机构控制会员违约风险之最主要量化工具就是保证金计算制度。国外交易所在早期常以单一产品多空部位之Delta来计算所需缴存
2、之保证金，后来这种方法越来越不能适应市场的发展。因此，1986年4月美国期权结算公司（OCC）推出了基于策略基础（strategy base）的保证金计算系统TIMS（Theoretical Inter-market Margin System）,但TIMS仍有许多不足，因此1988年12月16日芝加哥商品交易所(Chicago Mercantile Exchange, CME)推出了基于风险和投资组合的保证金计算系统SPAN(Standardized Portfolio Analysis of risk)。,研究背景(二),我国期货市场起步较晚，因此交易所自行开发之保证金计收系统之设计多属简
3、易型，基本都是按持仓金额的一定比例收取相应的保证金。为降低风险参数架构较简易所潜在之违约风险，基本参数设定多采取计收高额保证金之方式。但随着同一交易帐户投资产品与投资策略日渐复杂，交易所自行开发的保证金计算系统难以合理计算组合部位应收保证金，不能合适反映同一交易帐户不同产品间之风险抵减效果，以致保证金计收金额偏高，造成市场资金运用效率降低。 国外有研究表明，如果期货保证金水平过高，虽然可降低违约风险，但会增加投资人交易成本，以及降低投资人参与投资意愿，进而影响期货市场的交易量。所以通过改进保证金制度来同时兼顾风险管理与投资人资金运用效率，是提升衍生品市场国际竞争力之重要课题。,研究目的,目前世
4、界上有50多家交易所或结算机构采用SPAN系统，因此，中国的期货交易所要走向国际，与国外交易所进行面对面的竞争，如何改变目前虽然安全但成本较高的保证金收取方式，在合理控制风险的前提下尽可能降低保证金成本，是中国的期货交易所必须面对的问题。SPAN系统的优势来自风险控管与资金效率间取得平衡，以整户交易部位所暴露之风险计算保证金，考虑不同商品价差部位之风险扣抵及不同月份跨月价差风险值，一方面避免收取过高的保证金而降低市场资金运用效率，另一方面亦有效地降低投资人因价格风险与波动度风险而产生之违约机率。但是，由于制度和市场环境的不同，SPAN系统所需要的整个外部的诚信体系在我国并不具备，因此不适合在我
5、国直接应用。所以，借鉴国际上先进的风控理念，进行创新，设计出适合我国国情的基于风险和投资组合的衍生品保证金收取系统就是本研究的目的。,研究目标,一、设计出合理的衍生品各品种涨跌停板取值模型 二、设计出合理的衍生品各品种保证金取值模型 三、设计出基于上述取值的投资组合的保证金系统,研究方法,文献综述 实证分析,文献探讨-SPAN系统（一）,SPAN系统是一个基于投资组合的保证金计算与风险评估系统，它是美国金融市场对1987年的股灾反思之后，由芝加哥商业交易所(CME)根据总统顾问小组提出的加强风险控制的建议于1988年12月16日设计推出的。经过16年的检验与改进，SPAN系统得到了市场的广泛认
6、可，被近50家的交易所、结算所以及其他一些金融机构所采用，已成为计算投资组合保证金和风险评估的国际标准，其核心优势就是高效的资金风险管理能力。,文献探讨-SPAN系统（二）,SPAN系统不仅仅是一个保证金计算系统，同时也是一个基于投资组合风险价值评估的市场风险模拟与分析系统，可为包括期货、期权、现货、股票及其任意组合的金融产品进行风险评估。在风险评估基础上形成的保证金结果从风险管理角度而言更为有效，从而在风险可控的前提下提高了资本的使用效率。交易所也可以通过模拟市场变化，迅速搜寻出存在潜在风险的客户，并在此基础之上时时了解交易所面临的可能的风险的大小与概率，从而为交易所特殊市场风险情形下果断作
7、出决策提供了风险管理层面上的依据。,文献探讨-SPAN系统（三）,在衍生品市场，不仅包括风险呈线性状态的期货，也包括风险呈非线性的期权，而且各头寸间风险存在紧密联系，参与衍生品市场投资的机构不仅需要随时评估持有头寸的损益，更要了解投资组合的风险特点和持有期间的潜在风险。因此，建立一套全面衡量市场风险的风险控制系统是十分迫切的。有一个总和性的风险值，不仅可以帮助投资者。银行与券商控制自己的头寸风险.也使央行和证监会等监管机构能有效控制金融机构风险，并对其要求保有适当的资金以应付可能出现的市场风险，有利于金融市场的稳定，增加投资者信心。,文献探讨-SPAN系统（四）,风险值(Value at Ri
8、sk，VaR)就是21世纪被普遍采用的风险衡量指标，它是一个资产组合在特定持有期间内及特定置信度下，因市场价格变化所导致的投资组合最大的可能损失。具体到风险值的计算方法，由于金融机构或投资者的资产组合除了股票之外，还可能包括权证、债券、期权或其他衍生型产品，因此基于对准确和效率的考虑，情节模拟法逐渐成为衡量风险值最好的选择。,文献探讨-SPAN系统（五）,SPAN保证金系统计算风险值的假设是，不同资产组合的变化方向是独立的，因此SPAN先分别计算各资产组合的价格风险值，跨月价差头寸风险值、交割头寸风险值。因为假设变化方向独立，单一资产群的价格风险值是考虑其中所有资产组合最大损失的情况，所以要将
9、各资产组合的价格风险值相加，但不同资产组合价格波动会有某种程度的相关性。因此，SPAN设计了跨产品间的价差抵扣，计算持有不同资产组合的反向头寸可能有的抵扣空间，将单一资产群价格风险值扣除此资产群中不同资产组合间可以抵扣的风险值，经过抵扣后的资产群价格风险值加上各资产组合的跨月价差、交割风险值，以及卖出期权最低风险值中的较大值，即为单一资产群的风险值。,文献探讨-TIMS系统（一）,TIMS系统由OCC于1986年4月份推出，主要针对股票和市场指数的衍生品，是全球首次在结算机构使用基于投资组合的保证金系统。TIMS采用了科斯-罗斯-鲁宾斯坦二叉树（Cox-Ross-Rubinstein bino
10、mial）期权模型，能适应各种衍生产品，包括欧美两种期权。TIMS的设计特别考虑到了股票产品的特点，故可以很好地适应股票产品具有的离散性利率与股息付款结构。TIMS还包括压力测试、隐含波动率模型、相关性模型等。,文献探讨-TIMS系统（二）,TIMS是一种单变量风险计量方法，它可以对约3000种产品资产的历史数据进行分析，并对股票类产品在可能发生的价格变动的范围内的10个价格点取样，而对非股票和市场指数类产品则进行20种价格变动的取样，从而得出其应用的损失值。在TIMS的计算过程中，具有相同基础产品的衍生合约（如期货、期权、质押或借贷股票等）被划分成为产品集（Product Classes），
11、而每一个或多个具有相关性的产品集又被进一步组织成为产品组（Product Groups），相关性的计算只在产品组内的产品集之间进行，各个产品组的最坏情景数值之和就构成了整个投资组合的总风险。,文献探讨-TIMS系统（三）,虽然TIMS可以计算出足够的保证金以控制市场风险，但这一模式也存在着若干明显的缺陷，导致了保证金的计算不够准确，这主要表现在以下几方面： A.TIMS承认每一投资组合内的产品风险可以抵消，但因算法自身缺乏灵活性，这种抵消只能发生在同一产品组内，对于不在同一产品组里的产品则无法进行抵消，尽管这些产品也可能存在某些相关性，因此TIMS往往会高估投资组合的风险，向结算成员收取不必要
12、的额外保证金。 B.在TIMS的环境下，即使那些只能发生在同一产品组内的抵消处理也十分保守，而且并非建立在统计模型的基础上。C.TIMS假定在同一产品组内的产品价格变动具有完美的相关联动性。故此，对没有对冲的产品组合投资往往要求过低的保证金，而对可以对冲的产品投资组合又往往要求过高。,文献探讨-TIMS系统（四）,D.TIMS将各个产品组的最坏情景数值之和当作整个投资组合的总风险，因此TIMS不去计算整个投资组合的价格风险，而是计算由各产品组所代表的子头寸的价格风险。由于投资组合的总风险不可能大于投资组合中各单元风险值之和，而只可能由于相互抵消导致降低，所以在TIMS方法中根据各产品组风险值累
13、总会导致结算成员的风险值被不公平地放大了。 E.TIMS在累总过程中会考虑到各产品组之间的相互作用（但并非抵消），而这些相互作用在实际经济活动中往往并不可能出现。例如，一个账户在指数组中拥有多头合约而在单独股票组中拥有空头合约，当把这两个产品组的风险相加时，TIMS实际上假设基于大量股票的市场指数的下降有可能与所有单个股票的上升同时存在，而这一经济情景实际上是不可能出现的。,文献探讨-TIMS系统（五）,F.在分析历史数据时，TIMS强调潜在的价格变动范围。保证金的理想目标是能够覆盖99%以上的损益结果，然而，仅通过对99%以上的价格变动进行计算并不能保证达到目标。实际上，TIMS计算出来的保
14、证金对某些账户来说只能覆盖98%的损益结果，而对另一些账户则可能覆盖99.9%的情况。从百分比的数值来看，二者区别似乎不大，但这一统计数值上的微小差异所对应的资金量却可能相当可观。,文献探讨-STANS系统（一）,鉴于TIMS系统的不足，OCC开始寻找一种更好的方法，并于2003年6月开始测试其新的系统。OCC于2004年11月5日正式向SEC提出更新保证金的申请，在2006年2月15日获得SEC批准后于2006年11月正式推出STANS，取代其使用了20年的TIMS系统。STANS保留了TIMS的部分模块，例如对于基础产品的历史价格变动分析和具有相同基础物的产品的历史价格变动相关性分析，但在
15、其他方面则做了很大的改动。最重要的变化是在组合投资层次上评估风险，对于投资组合内部的所有资产间的相互关系都进行分析，而不是像TIMS那样只对产品组内的产品相互关系进行分析。,文献探讨-STANS系统（二）,STANS的风险模型采用大规模蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算，波动性预测则采用GARCH时间序列模型，系统包括历史价格统计分析（SAPH）、蒙特卡罗驱动（MCE）、衍生品类理论价格编辑（PREDICT）及净资产估算（NAVES）等单元，还采用了其他先进的统计、数学与风险管理技术，包括极端价值理论（extreme value theory）、系函数（copula approach）
16、、厚尾分布（heavy-tailed distributions）、动态不一致性预测（dynamic variance forecasting）、预期损失估计（expected shortfall estimation）等。STANS可以高效地模拟计算超过20亿种衍生品种细项，基本涵盖了目前所有的衍生产品以及各种风险条件的组合。,文献探讨-STANS系统（三）,STANS是一种多变量风险计量模式，它对OCC期权所依赖的约8000种资产中的每一种所对应的各种可能的价格变化都予以考虑。STANS检验不同资产所对应的价格波动变化的历史相关性和每一资产的历史价格波动率，以及整个投资组合的关系结构，然后对每一资产模拟出整套约10000种理论市场情景的结果。由于STANS对于那些充分平衡的投资组合允许更多的抵消，因此多数OCC成员的保证金要求会由于模式的改变而降低。OCC的数据显示，保证金要求与TIMS系统相比平均可降低约25%，其中20个最大的成员甚至降低50%。OCC指出，保证金的明显减少既不意味着OCC对其成员的信用风险的容忍度的改变，也不等于其保证金的作用与过去有所不同，而仅仅说明了
