銀行管理論文-與在商業(yè)銀行風險度量方面的比較研究摘要：在分析了VaR與CVaR模型的數(shù)理機理的基礎(chǔ)上，比較研究了二者在商業(yè)銀行風險度量方面具有的優(yōu)勢互補性，并為我國商業(yè)銀行風險度量的VaR體系構(gòu)建提出了幾點建議。關(guān)鍵詞：處于風險的價值；條件風險價值；風險度量VaR模型自從1993年由G-30成員國推薦和1994年由JP摩根集團發(fā)展以來，目前已經(jīng)得到銀行界的普遍認同和廣泛采用。但隨著VaR模型的廣泛應(yīng)用，其缺陷也逐漸暴露出來。為了改進VaR模型的缺陷，Artzner等在1999年提出了CVaR模型。由于CVaR具有優(yōu)于VaR的性質(zhì)，并且其方法在原有VaR體系上升級即便可使用，因此有必要對VaR與CVaR進行比較研究，用CVaR的優(yōu)點去改進VaR體系。一、VaR與CVaR理論模型（一）VaR模型處于風險的價值VaR(valueatrisk)是指給定銀行的置信水平，在一段時間內(nèi)，銀行由于具有某種頭寸可能遭受的最大損失1。用公式可表示為：Prob(PVaR)=1-c(1)式中，P為資產(chǎn)組合在持有期t內(nèi)的損失；VaR為置信水平c下處于風險的價值2。用VaR模型測量銀行風險時，銀行首先要確定頭寸的持有時間和置信水平；其次，要對處于風險的價值VaR作出判斷。其中，持有時間是計算VaR的時間范圍，確定持有時間要考慮資產(chǎn)組合的流動性、資產(chǎn)組合頭寸保持不變假定以及收益回報率服從正態(tài)分布假設(shè)等因素；而置信水平的確定則要考慮到風險資本需求和監(jiān)管要求。巴賽爾委員會規(guī)定的持有時間標準為10天，置信水平為99%，不同的銀行機構(gòu)可以根據(jù)自身情況選擇不同的持有時間和置信水平，比如花旗銀行選擇的持有時間為30天、置信水平為95.4%。處于風險的價值VaR也可被看作是資產(chǎn)組合收益的數(shù)學期望值與一定置信水平下資產(chǎn)組合的最低期末價值的差額。用公式可表示為：VaR=E(W)-Wt(2)式中，W為資產(chǎn)組合收益，E(W)為資產(chǎn)組合收益的數(shù)學期望值；Wt為置信水平c下資產(chǎn)組合的最低期末價值。E(W)與Wt的值可由以下兩式得到：式中，f(w)為資產(chǎn)組合收益的概率密度函數(shù)。在確定了持有時間t、置信水平c和資產(chǎn)組合收益的概率密度函數(shù)f(w)之后，便可得到VaR值?？梢钥吹?，這里的VaR值指的是正常條件下的VaR值。然而，金融環(huán)境并不一直都是穩(wěn)定的，有時會出現(xiàn)劇烈的動蕩。當極端情況發(fā)生時，這里所計算的VaR值就失去了參考價值。為了應(yīng)對這種極端情況的發(fā)生，VaR模型又引入了壓力試驗(StressTesting)和極值分析(ExtremeAnalysis)兩種方法。壓力試驗的核心在于產(chǎn)生、模擬一些違背VaR模型假設(shè)的極端市場情景，并評價這些極端情景對資產(chǎn)組合收益的不利影響；極值分析則采用統(tǒng)計方法，通過描述收益變化的尾部統(tǒng)計特征，給出極端條件下VaR與概率水平的準確描述，彌補了一般VaR模型對資產(chǎn)組合收益概率分布的邊緣分析不足的弊病3。因此可以說，壓力試驗和極值分析是對VaR模型的有效補充，它們從理論上完善了VaR模型。包括壓力試驗和極值分析在內(nèi)的VaR方法是一種定量化衡量風險的方法，它使用單一的指標來衡量資產(chǎn)組合風險，具有一定的直觀性；它由于使用規(guī)范的統(tǒng)計技術(shù)來衡量風險而逐漸成為現(xiàn)代金融管理的標準方法。然而，VaR模型也是有缺陷的，為了彌補VaR模型的缺陷，Artzner等在1999年提出了CVaR模型。（二）CVaR模型條件風險價值CVaR(ConditionalVaR)，又稱期望損失(ExpectedShortfall)，是指當資產(chǎn)組合的損失大于某個給定的VaR值的條件下，該資產(chǎn)組合的損失的平均值4。用公式可表示為：CVaR=E(-X|-XVaR)(5)式中，X為資產(chǎn)組合的損失額，即X=Wt-E(W)。至于CVaR值的計算，由CVaR的定義很難計算出CVaR值，這是因為在CVaR的定義中涉及到VaR這個參數(shù)，并且這個參數(shù)又是內(nèi)生的，因此給計算造成了很大困難。在實際的計算過程中，CVaR值是通過構(gòu)造輔助函數(shù)計算而出的。這種方法可以在不先求出VaR值的情況下得到CVaR值，并且在求出CVaR值的同時也可以得到VaR值，計算過程見參考文獻5。CVaR值的求解其實是一個線性規(guī)劃問題，國外研究者在實證分析時大多采用CPLEX軟件來完成，這樣能很快地得到結(jié)果，并且比VaR值的計算更加簡便。二、VaR與CVaR在商業(yè)銀行風險度量方面的比較（一）VaR模型的缺陷性和CVaR模型的優(yōu)勢VaR模型在商業(yè)銀行風險度量方面發(fā)揮著不可或缺的作用，但它也存在許多固有的缺陷，而CVaR模型則較好地彌補了VaR模型在各方面的缺陷，主要表現(xiàn)在以下幾方面：首先，利用VaR模型進行風險度量時存在模型風險，而利用CVaR模型進行風險度量時則不存在模型風險。從對VaR模型分析中可以看到，用VaR模型測量風險時，資產(chǎn)組合收益的概率密度函數(shù)f(w)可以用Delta正態(tài)分布法、Delta-Gamma法、歷史模擬法以及MonteCarlo模擬法等不同的方法求得，這樣同樣的資產(chǎn)組合就可能計算出不同的f(w)，從而得到不同的VaR值。而用CVaR模型測量風險時，CVaR值是利用構(gòu)造輔助函數(shù)這種方法計算而出的，因此不存在模型風險。其次，VaR方法不是一致性風險度量方法，而CVaR方法則是一致性風險度量方法。如果一種風險度量方法對資產(chǎn)組合的部分與整體的風險測量是一致的、無矛盾的，則說明這種風險度量方法是一致性風險度量方法。用CVaR模型對資產(chǎn)組合進行優(yōu)化必定存在唯一的最優(yōu)解。第三，VaR模型存在尾部風險，而CVaR模型則較好地解決了VaR模型所存在的尾部風險。VaR模型雖然說明了一定置信水平下的最大損失，但它卻沒有排除損失高于VaR值的可能性，VaR模型所存在的這種風險被國際清算銀行稱為“尾部風險”。這種風險有可能導(dǎo)致決策者對資產(chǎn)組合的風險作出錯誤的判斷，而CVaR值反映的正是損失高于VaR值時的期望值，因而較好地解決了VaR模型所存在的尾部風險。僅僅用VaR模型判斷資產(chǎn)組合的風險有可能得出錯誤的結(jié)論。第四，盡管極值分析與CVaR都考慮了VaR水平之上的損失情況，但CVaR比極值分析更具有科學性、更有參考價值。極值分析是建立在決策者主觀臆測的基礎(chǔ)之上的，因此其中的一些環(huán)境變量都是假設(shè)的，所以它只說明了事件的影響程度，但并沒有考慮事件發(fā)生的可能性，很難成為有用的決策依據(jù)；而CVaR是建立在一定的模型之上，通過數(shù)據(jù)不僅說明了損失的程度，而且說明了損失發(fā)生的概率，因此可用作決策者的決策依據(jù)。（二）CVaR模型的缺陷性有待完善可以看出，CVaR模型，無論是理論上還是應(yīng)用上，都有優(yōu)于VaR模型的地方，因此更適合用作風險度量。但CVaR模型也有其自身的缺陷性，主要有以下幾方面：第一，CVaR說明的是損失高于VaR值時的期望值，但在正常市場條件下的資產(chǎn)間的相關(guān)性在極端條件下可能不成立，這就有可能使所計算的CVaR值與現(xiàn)實有一定的偏差。第二，很難檢驗CVaR值的有效性。VaR值的檢驗只需將實際損失高于VaR值的頻率與置信水平相比較即可；而CVaR值的檢驗需要將實際損失高于VaR值的期望值與CVaR值相比較，但由于實際損失高于VaR值的頻率較低，因此缺乏數(shù)據(jù)對CVaR值進行檢驗。第三，CVaR模型的研究也只是處于起步階段，技術(shù)還不完善，因此在實際中應(yīng)用的也比較少。雖然CVaR模型也存在著一定的缺陷，但它在許多方面已經(jīng)表現(xiàn)的優(yōu)越于VaR模型，因此CVaR模型具有廣泛的應(yīng)用前景，有必要加強CVaR模型的理論與應(yīng)用研究。三、商業(yè)銀行風險度量VaR體系構(gòu)建的幾點建議我國商業(yè)銀行風險度量的VaR體系目前尚在建設(shè)之中，但國外的VaR體系已經(jīng)日趨完善，并且有些國家，比如德國，已經(jīng)開始引進CVaR技術(shù)，因此在風險度量方面，我國距世界先進水平還有相當遠的距離。但由于CVaR技術(shù)只需將原有的VaR系統(tǒng)升級便可使用，因此我們沒有必要等到VaR體系發(fā)展成熟之后再引進CVaR技術(shù)，而是在VaR體系的建設(shè)過程中，就要有意識地用CVaR的優(yōu)點去彌補VaR的缺陷。同時，我們也要注意到，畢竟CVaR技術(shù)還沒有完全成熟，因此它還不能作為決策的主要依據(jù)，而只能作為決策時的參考。主要建議如下：VaR模型作為一種綜合的風險量化管理辦法，能夠?qū)⑸虡I(yè)銀行所面臨的信用風險、市場風險、操作風險等金融風險都視為同質(zhì)風險而納入到統(tǒng)一的風險管理體系中，并對各類風險依據(jù)統(tǒng)一的標準進行VaR值量化管理，這樣就方便了商業(yè)銀行各業(yè)務(wù)部門對有關(guān)風險信息的交流，也方便了銀行最高管理層隨時掌握整體風險狀況，非常有利于商業(yè)銀行對風險的統(tǒng)一管理，因此有必要加強我國商業(yè)銀行的VaR體系建設(shè)。VaR與CVaR模型都需要有大量的歷史數(shù)據(jù)來支持，因此要注重數(shù)據(jù)的采集與管理，為VaR體系的建設(shè)做好基礎(chǔ)工作，并為商業(yè)銀行的風險預(yù)警管理體系開發(fā)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。在積累歷史數(shù)據(jù)的同時，要嘗試性地用VaR與CVaR方法檢驗歷史數(shù)據(jù)，以確定合適的持有時間和置信水平。壓力試驗和極值分析雖然具有一定的局限性，但在目前CVaR技術(shù)還不完善的情況下，也可用它們作為對VaR模型的補充，因此，應(yīng)使VaR模型與壓力試驗、極值分析有機結(jié)合起來成為較為完善的和有效的風險衡量體系。參考文獻1英BobSteiner著.李杰，郭福強，孫磊譯.核心金融概念：100條金融術(shù)語解讀與運用M.北京：華夏出版社,2004年版:237.2朱淑珍著.金融創(chuàng)新與金融風