风险评估技术-在险值法(VaR)

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1、在险值法(VaR)1 概述在过去的几年里,一些银行和监管当局普遍地运用在险值法(Value at Risk, 简称VaR)衡量风险。在险值法又被称为“风险价值”或“在险价值”,是指在 一定的置信水平下,某一金融资产(或证券组合)在未来特定的一段时间内的最大 可能损失。与传统风险度量手段不同,VaR完全是基于统计分析基础上的风险度 量技术,它的产生是JP摩根公司用来计算市场风险的产物,随后逐步被引入信 用风险管理领域。目前,基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛 采用的衡量金融风险大小的方法。在实际工作中,对于 VaR 的计算和分析可以使用多种计量模型,如参数法、 历史模拟法和蒙特卡

2、罗模拟法。参数法是VaR计算中最为常用的方法。以下以参 数法为例介绍该方法的大致特点。2 用途利用 VaR 可以比较全面地描述和评估风险。许多风险度量方法,只能用来度 量一类资产的风险或一类特定的风险,而在险值不依赖个别风险的特性或受资产 种类的限制,具有整体性。因其适用于各种风险,所以在险值可提供一个基准单 位,用来比较不同的风险。比如,企业可以用在险值统一度量其面临的市场风险, 信用风险等。另外,在险值可以对企业管理层的资源配置和投资决策起到参考作 用,如衡量公司各产品业绩、调整交易员的收益行为、实施风险限额和头寸控制 等。在险值也可以应用于投资组合之中,投资者可以通过成分VaR来判断投资

3、组 合中哪笔交易对投资组合的风险暴露起到了对冲效果,从而优先把新投资投向该 交易。在险值的概念还可以用来衡量诸如企业现金流和盈利的风险。这就是所谓 的现金流在险值和收益在险值。3 输入使用参数法计算 VaR 仅需要将市价、当前头寸面临的风险和风险数据三种数 据相结合,因此比较易于操作。4 过程参数法利用资产组合的价值函数与市场因子间的近似关系、市场因子的统计 分布(方差-协方差矩阵)简化 VAR 计算。参数法的主要计算步骤包括: 列出各种风险因素; 对投资组合中所有金融工具的线性风险进行映射; 加总不同金融工具的风险; 估计风险因子的协方差矩阵; 计算总体投资组合风险。由于在使用参数法时,一般

4、假定资产收益率服从正态分布,这对于股票、债 券、商品等基础资产以及外汇远期等线性衍生产品而言是恰当的,但对期权等非 线性衍生品而言,由于它们的收益分布是非正态的,即使假设标的资产收益率正 态分布,经过非线性收益型态转换后,仍有巨大的偏移。因此,该方法仅适用于 线性资产和线性衍生品。VaR基本模型为:VaR二E(3)-3* (1)式中E(3 )为资产组合的预期价值;3为资产组合的期末价值;3*为置信水 平a下投资组合的最低期末价值。又设 3 = 3 0(1+R )(2)式中3 0为持有期初资产组合价值,R为设定持有期内(通常一年)资产组合的 收益率。3 *=3 0(1+R*) (3)R*为资产组

5、合在置信水平a下的最低收益率。根据数学期望值的基本性质,将(2)、(3)式代入(1)式,有VaR=sOE(R)R* (4)上式公式中(4)即为该资产组合的VaR值,根据公式(4),如果能求出置信水 平a下的R*,即可求出该资产组合的VaR值。在估计VaR时,置信区间和时间段的选取依赖于我们的管理需要和风险本身 的特性。例如,商业银行通常采用95%或99%的置信区间,国际银行业监管机构的 巴塞尔协议则规定商业银行应使用99%的置信区间和10天的时间段。5 输出VaR 法可以给出特定持有期内、一定置信水平下资产组合面临的最大损失, 有效描述资产组合的整体市场风险状况。6 优点及局限VaR 法的优点

6、: 过程简单,结果简洁,非专业背景的投资者和管理者也可以通过VaR值 对风险进行评判; 可以事前计算风险,不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小; 不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资 组合风险。VAR 方法的局限包括: 过分依赖统计数据和模型,当统计数据不足时难以支持可信赖的在险值 模型,比如一次性投资决策的数据。 VaR 方法衡量的主要是市场风险,如单纯依靠 VaR 方法,可能会忽视其 它风险; VaR 值表明的是一定置信度内的最大损失,但并不能排除高于 VaR 值的 损失发生的可能性; 在险值描述的是正常的市场条件下的情景。在极端情景下,在险值可能 就会失去作用。因此,在使用在险值时,要结合其它的方法去进一步考虑这 些极端的情形,例如使用情景分析和压力测试的分析方法。

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