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              第三節(jié) 金融風(fēng)險的VaR方法

              一、VaR方法的歷史演變

              進(jìn)入20世紀(jì)70年代以來,金融市場的波動變得越來越頻繁。無論是金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)還是一般投資者,在監(jiān)管或投資過程中面臨的風(fēng)險越來越大,這使得風(fēng)險管理越來越重要。

              尤其是20世紀(jì)70年代末期布林頓森林體系崩潰后,波動增加首先出現(xiàn)在貨幣市場,隨后與美元掛鉤的固定匯率制被浮動匯率制代替,利率波動頻繁,幅度加大,于是波動增加蔓延到利率和商品價格上。

              與此同時,國際范圍內(nèi)的金融創(chuàng)新活動風(fēng)起云涌,金融衍生品的應(yīng)用使得市場之間的聯(lián)系變得越來越緊密。

              隨著金融衍生品交易量的飛快增長,金融市場變得越來越復(fù)雜,特別是針對金融衍生品的財務(wù)和披露規(guī)則無法跟上金融創(chuàng)新的步伐使得對金融產(chǎn)品的估價和風(fēng)險承擔(dān)的度量變得非常困難。VaR方法孕育而 生。

              二、VaR方法的基本原理及計算公式

              (一)VaR方法的基本原理——重點

              1、概念

              VaR的字面解釋是指“處于風(fēng)險中的價值(Va1ue at Risk)”,一般被稱為“風(fēng)險價值”或“在險價值”,其含義是指在市場正常波動下,某一金融資產(chǎn)或證券組合的最大可能損失。(重點概念)

              確切地說,VaR描述了“在某一特定的時期內(nèi),在給定的置信度下,某一金融資產(chǎn)或其組合可能遭受的最大潛在損失值”;或者說“在一個給定的時期內(nèi),某一金融資產(chǎn)或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少”。

              2、公式

              

              (二)VaR的主要計算方法

              VaR的計算方法有許多種,基本上可以歸納為兩種:局部估值法和完全估值法。

              1、局部估值法

              德爾塔—正態(tài)分布法

              假定組合回報服從正態(tài)分布,于是利用正態(tài)分布的良好特性——置信度與分位數(shù)的對應(yīng)性計算的組合的VaR等于組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差與相應(yīng)置信度下分位數(shù)的乘積。

              正態(tài)分布法優(yōu)點在于大大簡化了計算量,但是由于其具有很強(qiáng)的假設(shè),無法處理實際數(shù)據(jù)中的厚尾現(xiàn)象,具有局部測量性等不足。

              2、歷史模擬法——完全估值法

              正態(tài)分布法優(yōu)點在于大大簡化了計算量,但是由于其具有很強(qiáng)的假設(shè),無法處理實際數(shù)據(jù)中的厚尾現(xiàn)象,具有局部測量性等不足。

              

              3、蒙特卡羅模擬法——完全估值法

              蒙特卡羅模擬法的操作主要包括三個步驟:

              (1)選擇適合描述資產(chǎn)價格途徑的隨機(jī)過程。比如,對于股價或匯率的隨機(jī)過程,多以幾何布朗運動模型來描述。

              (2)依隨機(jī)過程模擬虛擬的資產(chǎn)價格途徑。

              (3)綜合模擬結(jié)果,構(gòu)建資產(chǎn)報酬分布,并以此計算投資組合的VaR。

              蒙特卡羅模擬法的主要優(yōu)、缺點說明如下:

              (1)優(yōu)點:

              可涵蓋非線性資產(chǎn)頭寸的價格風(fēng)險、波動性風(fēng)險,甚至可以計算信用風(fēng)險;

              可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態(tài)分布和極端狀況等特殊情景。

              (2)缺點:

              需要繁雜的電腦技術(shù)和大量的復(fù)雜抽樣,既昂貴且費時;

              對于代表價格變動的隨機(jī)模型,若是選擇不當(dāng),會導(dǎo)致模型風(fēng)險的產(chǎn)生;

              模擬所需的樣本數(shù)必須要足夠大,才能使估計出的分布得以與真實的分布接近。

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