1、第一節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別 第二節(jié)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估 第三節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)與控制,第三章市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理,第一節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別,一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述 二、利率風(fēng)險(xiǎn) 三、匯率風(fēng)險(xiǎn) 四、股票風(fēng)險(xiǎn) 五、商品風(fēng)險(xiǎn),一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述,根據(jù)1996年1月巴塞爾委員會(huì)頒布的資本協(xié)議市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)充規(guī)定中的定義，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是指：,因市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)而導(dǎo)致表內(nèi)和表外頭寸損失的風(fēng)險(xiǎn)。,一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述,一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是導(dǎo)致中外金融業(yè)一系列重大損失事件的主要原因 1994年美國(guó)奧蘭治縣的破產(chǎn) 1995年英國(guó)巴林銀行 1996年日本三井住友銀行 1997年的亞洲金融風(fēng)暴 2004年中航油事件 2005年國(guó)儲(chǔ)銅事件 .,一、市場(chǎng)

2、風(fēng)險(xiǎn)概述,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有以下顯著特征： 易發(fā)性 突發(fā)性 強(qiáng)破壞性 高傳染性 可控性,一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)概述,金融資產(chǎn)的分類(lèi)： 國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則第39號(hào)的劃分 巴塞爾協(xié)議的劃分,例：中行07年報(bào)中公布的交易性損失,二、利率風(fēng)險(xiǎn),作為資金的價(jià)格，利率的波動(dòng)會(huì)影響所有的金融工具。利率風(fēng)險(xiǎn)是所有金融機(jī)構(gòu)都要面對(duì)的一種基本風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)不僅影響金融機(jī)構(gòu)的盈利水平，也影響其資產(chǎn)、負(fù)債和表外金融工具的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 鑒于利率風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性，我們將在下一章專(zhuān)門(mén)介紹利率風(fēng)險(xiǎn)管理。,三、匯率風(fēng)險(xiǎn),匯率風(fēng)險(xiǎn)是指金融機(jī)構(gòu)因外匯匯率（包括黃金價(jià)格）的不利變動(dòng)而蒙受損失的風(fēng)險(xiǎn)。,跨貨幣的 經(jīng)濟(jì)行為,不利的 匯率變動(dòng),匯率風(fēng)險(xiǎn),三、匯率

3、風(fēng)險(xiǎn),匯率風(fēng)險(xiǎn)包括兩大類(lèi)： 交易性風(fēng)險(xiǎn) 外匯交易活動(dòng) 以外幣計(jì)價(jià)的國(guó)際借貸和投資活動(dòng) 結(jié)構(gòu)性風(fēng)險(xiǎn) 外匯資產(chǎn)、外匯負(fù)債和外匯資本的不匹配,案例分析（資料來(lái)自于中行的招股說(shuō)明書(shū)） 2004年本行實(shí)現(xiàn)凈交易收入87.52億元，同比增長(zhǎng)42.96億元，增幅96.4%。2004年凈交易收入大幅增長(zhǎng)主要由于本行在2004年國(guó)際黃金價(jià)格大幅上升時(shí)出售了大量匯金公司注資所得黃金所致。 2005年本行實(shí)現(xiàn)凈交易收入44.82億元，同比下降42.70億元，降幅48.8%。2005年凈交易收入的下降主要受人民幣升值因素的影響。 人民銀行自2005年7月21日起對(duì)人民幣實(shí)行有管理的浮動(dòng)匯率制度，人民幣相對(duì)主要外幣升值

4、?；谏鲜鲇绊?，匯金公司向本行投入的美元資本金以及本行歷史上因經(jīng)營(yíng)外幣業(yè)務(wù)產(chǎn)生的部分外幣資金敞口形成了匯率風(fēng)險(xiǎn)，由此產(chǎn)生的資本項(xiàng)目項(xiàng)下的外匯損失約83.17億元；另一方面，匯金公司通過(guò)與本行簽署外幣期權(quán)合同，為外匯資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)敞口提供有效的套期保值。截至2005年末，本行與匯金公司簽署的外幣期權(quán)合同估值收益為32.31億元，抵消了部分因人民幣升值所產(chǎn)生的外匯損失。,問(wèn)題： 根據(jù)上述資料，并結(jié)合中行2006年年報(bào)（P23-25、P212-215），回答下列問(wèn)題： 中行面臨何種匯率風(fēng)險(xiǎn)？產(chǎn)生的原因是什么？ 中行采用了何種指標(biāo)度量其匯率風(fēng)險(xiǎn)？該指標(biāo)的含義是什么？如何運(yùn)用？ 為了應(yīng)對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)，中行采取了哪

5、些應(yīng)對(duì)措施？這些措施的成效如何？,四、股票風(fēng)險(xiǎn),股票風(fēng)險(xiǎn)是指因股票價(jià)格的不利變動(dòng)而蒙受損失的風(fēng)險(xiǎn)。,股票風(fēng)險(xiǎn)并非僅存在于股票投資中，也存在于其他與股票有關(guān)的權(quán)益類(lèi)工具中，典型的有可轉(zhuǎn)換債券、認(rèn)股權(quán)證及各種股票衍生品，因此股票風(fēng)險(xiǎn)也稱(chēng)權(quán)益證券風(fēng)險(xiǎn)。,四、股票風(fēng)險(xiǎn),通常所說(shuō)的權(quán)益類(lèi)證券包括： 股票 可轉(zhuǎn)換債券 認(rèn)股權(quán)證 股指期貨 股票期貨 股票期權(quán) 股票互換,國(guó)內(nèi)銀行的股票風(fēng)險(xiǎn)： 直接風(fēng)險(xiǎn) 上市銀行自身的股價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn) 持有其他金融機(jī)構(gòu)股權(quán)的投資風(fēng)險(xiǎn) 因質(zhì)押、資產(chǎn)處置等業(yè)務(wù)而持有的股權(quán) 間接風(fēng)險(xiǎn) 股市的波動(dòng)會(huì)影響到投資者的收益，進(jìn)而影響到他們與銀行的業(yè)務(wù)往來(lái),四、股票風(fēng)險(xiǎn),商品風(fēng)險(xiǎn)是指因商品價(jià)格波動(dòng)

6、而帶來(lái)?yè)p失的風(fēng)險(xiǎn)。,五、商品風(fēng)險(xiǎn),這里的商品是指那些可以在二級(jí)市場(chǎng)（如交易所）上交易的實(shí)物產(chǎn)品，交易形式包括即期、期貨和期權(quán)等 通常包括： 農(nóng)產(chǎn)品：如玉米、大豆、棉花、小麥等 家畜和肉類(lèi)：如牛、豬等 能源產(chǎn)品：如石油、天然氣、電力等 金屬：如鋁、銅、鎳、鋅等。,與金融產(chǎn)品相比，商品價(jià)格更容易受其供需狀況的影響，波動(dòng)往往更大。這是因?yàn)樯唐反嬖谥?有限的生產(chǎn)能力和特定的生產(chǎn)條件，如農(nóng)產(chǎn)品供給就極大地取決于天氣狀況； 運(yùn)輸和儲(chǔ)存成本。大多數(shù)金融產(chǎn)品的運(yùn)輸和儲(chǔ)存成本幾乎為零，但有些商品的運(yùn)輸和儲(chǔ)存成本相當(dāng)高，比如電力； 剛性的需求。如2000年因天氣寒冷導(dǎo)致全球石油需求大增，油價(jià)也隨之走高。,五、商

7、品風(fēng)險(xiǎn),五、商品風(fēng)險(xiǎn),布萊爾的一句英軍扣押事件將“進(jìn)入另一階段”和伊朗向美國(guó)船只開(kāi)火的傳言，讓3月27日的紐約商品交易所瞬間炸開(kāi)了鍋。在布萊爾講話(huà)之后的短短7分鐘內(nèi)，紐約5月份輕質(zhì)原油期貨一舉飆升5美元，達(dá)到6個(gè)月來(lái)高點(diǎn)每桶68.09美元 綜合外電3月28日?qǐng)?bào)道，原有期貨在28日盤(pán)后交易中大幅上揚(yáng)5美元，參與交易的經(jīng)紀(jì)商28日表示，最初的漲勢(shì)可能是由電子交易錯(cuò)誤或是一個(gè)極大規(guī)模的買(mǎi)盤(pán)指令引發(fā)的，而并非是由關(guān)于伊朗的傳言導(dǎo)致。,五、商品風(fēng)險(xiǎn),第二節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量,一、概述 二、敏感性分析法 三、VaR方法 四、情景分析法與壓力測(cè)試法,（一）度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的主要指標(biāo)：,一、概述,（二）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量

8、技術(shù)的演變,名義值法,敏感性方法,波動(dòng)性方法,VaR、 壓力測(cè)試 極值方法,一、概述,（一）基本原理 影響金融資產(chǎn)或組合的因素有很多，在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上，可以初步判斷出哪些或哪一類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因子的影響力最大。敏感性分析的核心內(nèi)容就是通過(guò)研究這些單個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子變化與資產(chǎn)損益（或價(jià)值）變化之間的關(guān)系，進(jìn)而揭示出資產(chǎn)或組合的風(fēng)險(xiǎn)大小。即：,二、敏感性分析法,識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，找出關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因子,構(gòu)建因子與資產(chǎn)損益的對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)而判斷資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)大小,通常用敏感系數(shù)s（或稱(chēng)敏感度、敏感指數(shù)等）來(lái)表示風(fēng)險(xiǎn)因子m和資產(chǎn)損益（或價(jià)值）V之間的關(guān)系。公式為： 說(shuō)明：S越大，敏感性越大，即資產(chǎn)損益（或價(jià)值）越 容易受該風(fēng)險(xiǎn)因

9、子變動(dòng)的影響。 舉例,二、敏感性分析法,（二）應(yīng)用 1、匯率風(fēng)險(xiǎn) 匯率的變動(dòng)會(huì)直接反映到以外幣計(jì)價(jià)的資產(chǎn)（負(fù)債）的價(jià)值變動(dòng)上，也就是說(shuō)，外幣資產(chǎn)（負(fù)債）的匯率敏感度s=1。 因此，金融機(jī)構(gòu)的匯率風(fēng)險(xiǎn)主要取決于其匯率風(fēng)險(xiǎn)暴露，即敞口規(guī)模的大小。,二、敏感性分析法,二、敏感性分析法,2、股票風(fēng)險(xiǎn)貝他系數(shù) 貝他系數(shù)反映的是單個(gè)資產(chǎn)相對(duì)于所有資產(chǎn)組合的變動(dòng)程度指標(biāo)。公式為：,其中，組合的收益率為rm，波動(dòng)為m，組合中的第i種資產(chǎn)的收益率為ri，波動(dòng)為i，i資產(chǎn)與組合的協(xié)方差為COV（ ri， rm ），相關(guān)系數(shù)為i,m。,計(jì)算示例,關(guān)于的若干說(shuō)明： 的絕對(duì)值越大，反映單個(gè)資產(chǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大 =0，反

10、映單個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān)，或單個(gè)資產(chǎn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)為零 0，單個(gè)資產(chǎn)與市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)之間呈同向變化 1，反映單個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)大于市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn) 1，反映單個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)小于市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn),二、敏感性分析法,二、敏感性分析法,3、衍生品風(fēng)險(xiǎn)-以期權(quán)為例 根據(jù)BS模型得出的歐式看漲期權(quán)定價(jià)公式為： 根據(jù)泰勒展開(kāi)式，有：,二、敏感性分析法,可知，期權(quán)風(fēng)險(xiǎn)取決于其對(duì)下列因子的敏感度：,（三）評(píng)價(jià),二、敏感性分析法,局限性 單變量分析 變量之間存在線(xiàn)性關(guān)系的假設(shè)與實(shí)際可能不符 無(wú)法解釋基礎(chǔ)變量的變動(dòng),優(yōu)點(diǎn) 簡(jiǎn)潔直觀(guān) 可操作性強(qiáng) 適用范圍廣,（一） VaR概述 （二） VaR的獲取方法 （三） V

11、aR的應(yīng)用,三、VaR方法,（一）VaR概述,1、VaR的由來(lái) 傳統(tǒng)度量方法的不足 名義值法 波動(dòng)性法 JP摩根的首創(chuàng) 多方的推動(dòng),來(lái)自J.P. Morgan 的首創(chuàng),公司在未來(lái)24小時(shí)內(nèi)潛在的總體損失是多少？,當(dāng)時(shí)，JPM有14個(gè)主動(dòng)交易部位、120個(gè)獨(dú)立交易單位，交易品種涉及各種證券、外匯、衍生產(chǎn)品等，每天交易規(guī)模超過(guò)500億美元。,來(lái)自多方的推動(dòng),1993年把VaR作為處理衍生工具的“最佳典范”方法進(jìn)行推廣，使得其在全球范圍的影響大大提升。,1996年修正案允許銀行使用VaR模型來(lái)計(jì)量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)并以此確定市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的資本要求。,IOSCO于1998年發(fā)布了關(guān)于券商采用VaR的規(guī)范文件。,提議

12、運(yùn)用VaR來(lái)改善衍生性商品風(fēng)險(xiǎn)的披露。,30國(guó)集團(tuán),巴塞爾 委員會(huì),國(guó)際券商組織委員會(huì),美國(guó)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則委員會(huì)及證券管理委員會(huì),（一）VaR概述,2、VaR的涵義 Value at Risk按字面的解釋就是“處于風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的價(jià)值”，可譯為受險(xiǎn)價(jià)值、在險(xiǎn)價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值等。通常解釋為：,VaR是在一定置信水平和一定持有期內(nèi)，某一金融資產(chǎn)或組合在正常的市場(chǎng)條件下所面臨的最大損失額。,某機(jī)構(gòu)持有一個(gè)價(jià)值40億美元的日元空頭、美元多頭的頭寸。如果預(yù)期下一個(gè)交易日美元貶值，則該頭寸就會(huì)面臨損失。那么，在下一個(gè)交易日，該頭寸的損失會(huì)有多少？,舉例說(shuō)明：,第一步：獲取收益的時(shí)間序列,利用前10年每個(gè)交易日美元對(duì)

13、日元匯率的歷史數(shù)據(jù)來(lái)模擬出該頭寸的每日收益。 Rt($)= Qo($)St-St-1/St-1 例，如果S1112.0，S2=111.8，本例中 Qo 40億$，則有 R2($)= 40111.8-112.0/112.0720萬(wàn)$ 以此類(lèi)推，在整個(gè)樣本內(nèi)（2527個(gè)交易日）重復(fù)這個(gè)步驟，就可以得到一個(gè)收益的時(shí)間序列。,畫(huà)出圖形：,損益,時(shí)間,第二步：建立一個(gè)每日收益的頻數(shù)圖,損 益,頻 數(shù),按損失從大到小排列： 16000萬(wàn) 15800萬(wàn) 15200萬(wàn) 15200萬(wàn) 126.4700萬(wàn) 2526.12200萬(wàn),5%,第三步：獲取VaR,根據(jù)需要，選擇置信水平和持有期。如本例的持有期為1天，給定

14、置信水平為95%。 然后，在頻數(shù)圖上找出對(duì)應(yīng)95%置信水平的分位數(shù)。如在本例中，對(duì)應(yīng)的觀(guān)測(cè)數(shù)目為25265%126，即按損失由大到小排列，第126個(gè)數(shù)值，4700萬(wàn)美元就是我們要找的VaR。 需要注意的是，VaR度量的是損失，一般取值為正。即VaR4700萬(wàn)美元,結(jié)論：,VaR4700萬(wàn) 意味著在下一個(gè)交易日該頭寸：,思考：如果置信水平為99%或90%，則VaR會(huì)有何變化？,95%的可能 損失4700萬(wàn),5%的可能 損失4700萬(wàn),（一）VaR概述,3、VaR的理解要點(diǎn),VaR不是一般意義上的損失額，而是對(duì)應(yīng)于一定置信水平的損失額,VaR不是已發(fā)生的實(shí)際損失額，而是對(duì)應(yīng)于一定持有期的、未來(lái)的損

15、失額,VaR不是極端狀態(tài)下的最大損失額，而是在正常市場(chǎng)條件下的最大損失額,置信水平,正常市場(chǎng),持有期,置信水平：,置信水平是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的概念。在估計(jì)變量未來(lái)的取值時(shí)，可采用點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)兩種方式，同時(shí)還應(yīng)說(shuō)明該估計(jì)的可靠性大小，即置信水平。,事件的5%,事件的95%,置信水平：,X-,X+,C/2,C/2,因此從數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)的意義上看： VaR就是在某個(gè)既定的損益預(yù)期分布中，對(duì)應(yīng)一定置信水平的分位數(shù)。（通常位于左側(cè)）,從上述的分析可得知，計(jì)算VaR的關(guān)鍵在于確定證券或組合的未來(lái)?yè)p益的統(tǒng)計(jì)分布或概率密度函數(shù)。而直接獲取未來(lái)?yè)p益的分布幾乎是不可能的事，為此，通常經(jīng)過(guò)下述分解過(guò)程：,將資產(chǎn)表示 為

16、市場(chǎng)因子 的函數(shù),預(yù)測(cè)市場(chǎng) 因子的 波動(dòng)性,根據(jù)市場(chǎng)因 子的波動(dòng)估 計(jì)資產(chǎn)的價(jià) 值變化及其 概率分布,給定置信 水平和持 有期，得 出VaR,（二）VaR的獲取方法,在這一分解過(guò)程中，波動(dòng)性模型和價(jià)值模型是核心和難點(diǎn)。 根據(jù)波動(dòng)性模型和價(jià)值模型的不同，可以將VaR的計(jì)算方法分為以下三類(lèi)： 歷史模擬法 蒙特卡羅模擬法 方差協(xié)方差法,（二）VaR的獲取方法,1、歷史模擬法,基本思路： 利用歷史數(shù)據(jù)集，將過(guò)去已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的收益率分布或市場(chǎng)變量分布應(yīng)用于目前的投資（或組合），據(jù)此模擬下一個(gè)時(shí)期該投資（或組合）可能面臨的收益分布，給定置信水平和持有期，就可以計(jì)算出VaR。參見(jiàn)前面的例子。,隱含前提： 歷史可

17、以復(fù)制未來(lái) 歷史數(shù)據(jù)可獲得，且完整有效,2、蒙特卡羅模擬法,基本思路： 假設(shè)資產(chǎn)價(jià)格或市場(chǎng)變量的變化服從于某個(gè)隨機(jī)過(guò)程，通過(guò)模擬該隨機(jī)過(guò)程，就可以得出在給定時(shí)點(diǎn)上投資組合的價(jià)格或市場(chǎng)變量的估計(jì)值。不斷重復(fù)該模擬過(guò)程，就可以得到一系列估計(jì)值。如果重復(fù)的次數(shù)足夠多，模擬出的估計(jì)值最終將會(huì)收斂于“真實(shí)的”組合價(jià)值。以此為基礎(chǔ)，就可以進(jìn)一步估計(jì)出組合“真實(shí)的”風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。,主要步驟： 第一步，為變量選擇一個(gè)隨機(jī)模型，確定模型參數(shù)，以模擬價(jià)格變化的時(shí)間路徑。使用較多的是幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型 第二步，產(chǎn)生一個(gè)虛擬的隨機(jī)變量系列i ， i=1,2, ,n,由此計(jì)算出價(jià)格序列 如下表：,2、蒙特卡羅模擬法,模擬的價(jià)

18、格路徑,第三步: 根據(jù)特定的價(jià)格序列計(jì)算目標(biāo)期末的資產(chǎn)價(jià)值，盡可能多地重復(fù)第二、三步，如10000次，就可以得到一個(gè)價(jià)值分布 第四步: 給定置信水平1-c，通過(guò)分位數(shù)就可以計(jì)算出VaR。(同歷史模擬法),2、蒙特卡羅模擬法,基本思路： 首先假定要考察的隨機(jī)變量服從于某種參數(shù)分布，如正態(tài)分布、泊松分布等，然后借助于分布參數(shù)，如均值、方差等直接計(jì)算出VaR。,3、方差協(xié)方差法,主要步驟（以正態(tài)分布為例）： 首先假設(shè)資產(chǎn)收益率服從于一般正態(tài)分布R=f(r)N(，2)，然后借助于正態(tài)化轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布()N（0,1）：,2、方差協(xié)方差法,通常假定=0，則有|R|，這里表示在標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下對(duì)應(yīng)一

19、定置信水平的分位點(diǎn)，表示資產(chǎn)收益率的波動(dòng)。 又：資產(chǎn)損益資產(chǎn)收益率R 資產(chǎn)市值P 因此有：VaRP 由于和P可以獲知，那么，計(jì)算VaR的核心就是估計(jì)。如今很多軟件都可以直接估計(jì)。,2、方差協(xié)方差法,例題1： 已知人民幣對(duì)美元的匯率變動(dòng)服從均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為0.05的正態(tài)分布，計(jì)算100萬(wàn)美元資產(chǎn)在95%的置信水平下的單日VaR。,3、方差協(xié)方差法,解： 對(duì)應(yīng)95%置信水平，=1.65，且已知=0.05，P=100，根據(jù)公式可得： VaR=P =1.650.05100=8.25萬(wàn)$,2、方差協(xié)方差法,4、三種方法的評(píng)價(jià)與比較,1、參數(shù)的選擇 2、組合VaR 3、模型的簡(jiǎn)要評(píng)價(jià),（三）VaR的應(yīng)用

20、,（1）置信水平1-c,影響：給定持有期，1-c越 大，VaR越大 選擇依據(jù)： 投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好 樣本規(guī)模限制 VaR的使用目的 常用標(biāo)準(zhǔn)：95%-99%,1-c=95%,1-c=99%,損失 獲利,1、VaR參數(shù)的選擇,影響 給定置信水平下，持有期越長(zhǎng)，VaR的數(shù)值越大 在獨(dú)立同分布狀態(tài)下，t日的VaR1日的VaR 選擇依據(jù)： 持有資產(chǎn)的流動(dòng)性狀況 樣本規(guī)模限制 VaR的使用目的 常用標(biāo)準(zhǔn)：BIS建議t=10天,（2）持有期t,1、VaR參數(shù)的選擇,（3）參數(shù)間的轉(zhuǎn)換,置信水平轉(zhuǎn)換： 不同置信水平上的VaR比值等于相應(yīng)的分位數(shù)的比值。即： 例：99%的VaR10，換算成95%的VaR1.65

21、2.3310 7.08,時(shí)間轉(zhuǎn)換： 在獨(dú)立同分布狀態(tài)下，t日的VaR等于單日的VaR乘以t的平方根。即： 例：月VaR3.51，則年VaR3.5112.2,1、VaR參數(shù)的選擇,練習(xí)1： RiskMetrics可以提供持有期為1天、置信水平為95%的VaR；而B(niǎo)IS要求卻是持有期為10天、置信水平為99%的VaR。 二者如何轉(zhuǎn)換？,練習(xí)2： 將下列投資組合按風(fēng)險(xiǎn)從小到大的順序排列，假設(shè)一年有252個(gè)交易日,A、5-3-6-1-4-2 B、3-4-1-2-5-6 C、5-6-1-2-3-4 D、2-1-5-6-4-3,2、組合VaR,組合VaR的含義 同一資產(chǎn)不同風(fēng)險(xiǎn)的組合 不同資產(chǎn)同一風(fēng)險(xiǎn)的組

22、合 不同資產(chǎn)不同風(fēng)險(xiǎn)的組合,組合VaR的計(jì)算 組合正態(tài)法,2、組合VaR,資產(chǎn)正態(tài)法,例題2：,一個(gè)包含加元和歐元的外匯投資組合。假設(shè)這兩種貨幣不相關(guān)，且相對(duì)于美元各有5%和12%的波動(dòng)性。組合總規(guī)模為300萬(wàn)美元，其中200萬(wàn)投資加元，100萬(wàn)投資歐元。 要求：計(jì)算95%置信水平下組合的VaR,2、組合VaR,方法一：組合正態(tài)法,先計(jì)算組合收益的波動(dòng)率：,然后代入公式，可得 VaRp1.650.0520730025.7738,2、組合VaR,方法二：資產(chǎn)正態(tài)法,先計(jì)算單個(gè)資產(chǎn)的VaR： 加元資產(chǎn)的VaR1.650.0520016.5 歐元資產(chǎn)的VaR1.650.1210019.8 然后利用公

23、式，可得組合的VaR,2、組合VaR,支持的聲音 市場(chǎng)最流行、最為有效的風(fēng)險(xiǎn)管理技術(shù) The New Benchmark for Managing Financial Risk 風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的VaR革命 。,反對(duì)的聲音 VaR不能替代好的管理、好的經(jīng)驗(yàn)與好的判斷，它只是一個(gè)工具箱，而不是一個(gè)黑箱 VaR是一種庸醫(yī)行為 。,VS,3、VaR模型的簡(jiǎn)要評(píng)價(jià),了解VaR的局限性：,VaR最明顯的缺陷在于其無(wú)法衡量絕對(duì)的最大損失。它只是在一定置信水平下對(duì)損失進(jìn)行估計(jì)。,尾部風(fēng)險(xiǎn),計(jì)算VaR時(shí)通常假設(shè)頭寸固定不變，即組合的規(guī)模和結(jié)構(gòu)不變。事實(shí)上，頭寸經(jīng)常會(huì)隨市場(chǎng)的變動(dòng)而發(fā)生調(diào)整。,頭寸風(fēng)險(xiǎn),計(jì)算VaR時(shí)

24、通常需要大量的歷史數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)缺乏或數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，計(jì)算出來(lái)的VaR也很難保證其準(zhǔn)確性。,運(yùn)用模型計(jì)算VaR時(shí)可能面臨著模型失敗的風(fēng)險(xiǎn)，包括：模型設(shè)計(jì)或選擇錯(cuò)誤；模型操作錯(cuò)誤；參數(shù)估計(jì)錯(cuò)誤等。,數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn),模型風(fēng)險(xiǎn),（一）情景分析法 （二）壓力測(cè)試法,四、情景分析法與壓力測(cè)試法,1999年，安然公司的一個(gè)戰(zhàn)略合伙人曾問(wèn)過(guò)這么一個(gè)問(wèn)題：如果安然倒閉了該如何是好？ 當(dāng)時(shí)，公司還呈現(xiàn)出一派繁榮景象：穩(wěn)坐美國(guó)第七大公司的寶座，賬面收入高達(dá)1,000億美元。不過(guò)，為了強(qiáng)化戰(zhàn)略和防范可能的風(fēng)險(xiǎn)，公司管理團(tuán)隊(duì)設(shè)想了四種情景。其中一個(gè)被稱(chēng)為“重新開(kāi)始”的情景就預(yù)期了安然的倒閉。 雖說(shuō)這些預(yù)言并未引起重視，但至少說(shuō)

25、明當(dāng)時(shí)的管理團(tuán)隊(duì)認(rèn)識(shí)到了這些未曾有人想到的風(fēng)險(xiǎn)，而他們所依據(jù)的就是情景分析法。如今，這種法被越來(lái)越多地應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域。,（一）情景分析法,基本原理與步驟：,（一）情景分析法,設(shè)定情景,頭寸模擬,評(píng)估風(fēng)險(xiǎn),所謂情景（scenario），就是對(duì)未來(lái)的一種可信的描述，旨在幫助人們深入探究未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。 情景可以是真實(shí)的，也可以是虛擬的；可以人為設(shè)定，也可以根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析或運(yùn)行模型得到。,壓力測(cè)試實(shí)際上是情景分析法的一種，旨在分析金融機(jī)構(gòu)在極端不利的情況，或者說(shuō)是有壓力的情景下，將面臨的風(fēng)險(xiǎn)大小。 壓力測(cè)試可以對(duì)VaR進(jìn)行有效的補(bǔ)充。,壓力測(cè)試是通過(guò)假設(shè)各種極端不利的市場(chǎng)環(huán)境（或情景），來(lái)估

26、計(jì)頭寸或組合在該環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)值。,（二）壓力測(cè)試法,美國(guó)政府的“壓力測(cè)試”方案設(shè)計(jì) 美國(guó)財(cái)政部2009年2月25日公布了奧巴馬政府金融救援計(jì)劃核心內(nèi)容資本援助的具體方案，美國(guó)20家主要銀行將接受“壓力測(cè)試”，政府將依據(jù)測(cè)試結(jié)果決定援助方案。測(cè)試將于4月底開(kāi)始。 壓力測(cè)試將按照兩套假設(shè)情境進(jìn)行： 第一種假設(shè)美國(guó)經(jīng)濟(jì)今年萎縮2%，失業(yè)率為8.4%，房?jī)r(jià)下跌14%，明年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)2.1%，失業(yè)率8.8%； 第二種假設(shè)經(jīng)濟(jì)滑坡更為嚴(yán)重，今年經(jīng)濟(jì)萎縮3.3%，失業(yè)率8.9%，房?jī)r(jià)下跌22%，明年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)0.5%，失業(yè)率10.3%。,第三節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)與控制,一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的限額管理 二、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的分散管理 三、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖管理 四、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)急管理,一、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的限額管理,（一）目的 確保將所承擔(dān)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)控制在可以承受的合理范圍內(nèi) （二）種類(lèi),1、交易限額 是對(duì)總交易頭寸或凈交易頭寸設(shè)定的限額。前者是對(duì)特定交易工具的多頭頭寸或空頭頭寸給予限制，后者是對(duì)多頭頭寸和空頭頭寸相抵后的凈額加以限制,2、風(fēng)險(xiǎn)限額 是指對(duì)按照一定的計(jì)量方法所計(jì)量的市