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银行管理论文-VaR与CVaR在商业银行风险度量方面的比较研究.doc

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银行管理论文-VaR与CVaR在商业银行风险度量方面的比较研究.doc

银行管理论文-VaR与CVaR在商业银行风险度量方面的比较研究摘要:在分析了VaR与CVaR模型的数理机理的基础上,比较研究了二者在商业银行风险度量方面具有的优势互补性,并为我国商业银行风险度量的VaR体系构建提出了几点建议。关键词:处于风险的价值;条件风险价值;风险度量VaR模型自从1993年由G-30成员国推荐和1994年由JP摩根集团发展以来,目前已经得到银行界的普遍认同和广泛采用。但随着VaR模型的广泛应用,其缺陷也逐渐暴露出来。为了改进VaR模型的缺陷,Artzner等在1999年提出了CVaR模型。由于CVaR具有优于VaR的性质,并且其方法在原有VaR体系上升级即便可使用,因此有必要对VaR与CVaR进行比较研究,用CVaR的优点去改进VaR体系。一、VaR与CVaR理论模型(一)VaR模型处于风险的价值VaR(valueatrisk)是指给定银行的置信水平,在一段时间内,银行由于具有某种头寸可能遭受的最大损失[1]。用公式可表示为:Prob(△PVaR)(5)式中,X为资产组合的损失额,即X=W△t-E(W)。至于CVaR值的计算,由CVaR的定义很难计算出CVaR值,这是因为在CVaR的定义中涉及到VaR这个参数,并且这个参数又是内生的,因此给计算造成了很大困难。在实际的计算过程中,CVaR值是通过构造辅助函数计算而出的。这种方法可以在不先求出VaR值的情况下得到CVaR值,并且在求出CVaR值的同时也可以得到VaR值,计算过程见参考文献5。CVaR值的求解其实是一个线性规划问题,国外研究者在实证分析时大多采用CPLEX软件来完成,这样能很快地得到结果,并且比VaR值的计算更加简便。二、VaR与CVaR在商业银行风险度量方面的比较(一)VaR模型的缺陷性和CVaR模型的优势VaR模型在商业银行风险度量方面发挥着不可或缺的作用,但它也存在许多固有的缺陷,而CVaR模型则较好地弥补了VaR模型在各方面的缺陷,主要表现在以下几方面:首先,利用VaR模型进行风险度量时存在模型风险,而利用CVaR模型进行风险度量时则不存在模型风险。从对VaR模型分析中可以看到,用VaR模型测量风险时,资产组合收益的概率密度函数f(w)可以用Delta正态分布法、Delta-Gamma法、历史模拟法以及MonteCarlo模拟法等不同的方法求得,这样同样的资产组合就可能计算出

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