投资银行的风险管理与监管.ppt

投资银行理论与案例,第十五章 投资银行的风险管理与监管,【本章精粹】 风险和风险管理概述 投资银行主要风险及其应对方法 市场风险管理工具VaR分析法及其补充 信用风险管理工具KMV模型与Creditmetrics模型 投资银行监管制度 【章前导读】 参见教材P360 【核心概念】 全面风险管理 VaR方法 压力测试 返回检验 KMV模型 Creditmetrics模型 集中型监管模式 自律型监管模式 综合型监管模式 市场准入制度 投资银行保险制度,2,第一节 投资银行的风险管理概述,3,第一节 投资银行的风险管理概述,对现代金融机构来说，风险是一种很微妙的事物，承担太多也许将使之遭受破产之痛，完全回避又意味着回避掉一切机会。如何理解风险、把握风险、利用风险(机会)是所有金融机构，包括投资银行值得研究的问题。 本节从风险和风险管理的概念开始，对投资银行风险管理的目标、原则、流程以及可能面临的各类风险进行介绍，以期给读者一个概览式的了解。,4,一、投资银行面临的主要风险,(一)政策风险 (二)法律风险 (三)体系风险 (四)市场风险 1. 利率风险 2. 汇率风险 3. 资本市场容量风险 (五)信用风险 (六)流动性风险 (七)操作风险,5,二、投资银行风险管理的概念和原则,(二)投资银行风险管理原则 1. 全面性原则 2. 独立性原则 3. 防火墙原则 4. 时效性原则,6,二、投资银行风险管理的概念和原则,(一)风险管理概念 (1) 企业风险管理不是某个阶段的特定工作，它贯穿于企业成长的始终； (2) 企业风险管理不是某个层级的专属任务，它需要上下携手，通力合作； (3) 企业风险管理更不仅仅是某个部门的独立职责，如果将风险管理完全视为风险控制部门的事情，必然难以全盘考虑，综合分析，从而产生协同效应。,7,三、投资银行风险管理的基本流程,一般来说，投资银行风险管理包括风险识别、风险评估、风险控制、风险监察和效果评价五个步骤，如图15-1所示。,8,三、投资银行风险管理的基本流程,(一)风险识别 (1) 将公司按照业务或者部门分为不同的风险单位。 (2) 详细列出各风险单位的业务流程，这是对步骤(1)的进一步细化。 (3) 将风险单位各业务流程中面临的风险点一一列出，如前面所述的市场风险、信用风险、操作风险等。 (二)风险评估,9,三、投资银行风险管理的基本流程,(三)风险控制 1. 政策风险应对 2. 法律风险应对 3. 体系风险应对 4. 市场风险应对 (1) 确定计量、评估市场风险的模型和方法。 (2) 风险管理部门下属市场风险管理部门要定期对各业务单位进行风险评估。 (3) 根据确定的风险暴露制定风险限额。 5. 信用风险应对 6. 流动性风险应对 7. 操作风险应对 (四)风险监察 (五)效果评价,10,四、投资银行风险管理评价,(1) 资本充足。 (2) 公司治理与合规管理。 (3) 动态风险监控。 (4) 信息系统安全。 (5) 客户权益保护。 (6) 信息披露。,11,第二节 投资银行风险管理的模型与方法,在投资银行所面临的风险中，最核心的是市场风险和信用风险。投资银行的核心业务共同面临这两类风险，而且无论是投资银行内部风控部门还是外部监管机构，都将其视为风险管理的主要对象。因此也诞生了不少量化、评估和控制市场风险、信用风险的模型和工具。 其中比较流行的有衡量市场风险的VaR分析法及其补充方法，度量信用风险的KMV模型和Creditmetrics模型(随着风险管理技术的发展，VaR方法也逐渐运用于信用风险的度量，Creditmetrics模型实际上也蕴含了这种思想)。这些都是本节将着重介绍的内容。,12,第二节 投资银行风险管理的模型与方法,13,14/64,(一)VaR方法 1. VaR定义 VaR：我们有X的把握，在未来T 时期内，资产组合价值的损失不会大于V。 目前，VaR已经被巴塞尔委员会用来计算世界上不同地区银行的风险资本金，包括针对市场风险、信用风险和操作风险的资本金。 V ：资产组合的VaR VaR可以由投资组合收益（Profit）的概率分布得出，也可以由投资组合损失（Loss）的概率分布得出。,一、市场风险管理工具VaR分析法及其补充,15/64,VaR的定义,当采用损失分布时，VaR等于损失分布第X% 分位数。 例：当T =5，X =97%时，VaR对应于投资组合在5天后收益分布的3分位数的负值，也对应于投资组合在5天后损失分布的97分位数。,16/64,VaR的定义,当采用收益分布时，VaR等于收益分布第(100-X) %分位数的负值,17/64,VaR的计算例子,Example 1 假定一个交易组合在6个月时的收益服从正态分布，分布的均值为2（单位：百万美元），标准差为10。 由正态分布的性质可知，收益分布的1分位数为 2-2.3310，即-21.3。 因此，对于6个月的时间期限，在99置信度下的VaR为21.3（百万美元）。,18/64,VaR的计算例子,Example 2 假定一个1年期项目的最终结果介于5000万美元损失和5000万美元收益之间，中间的任意结果具有均等的可能性。 项目的最终结果服从由-5000万美元到+5000万美元的均匀分布，损失大于4900万美元的可能性为1。 因此，在1年后，基于99置信度的VaR为4900万美元。,19/64,VaR的计算例子,Example 3 一个1年期项目，有98的概率收益200万美元，1.5的概率损失400万美元，0.5的概率损失1000万美元。,20/64,VaR的计算例子,在这样的累积分布下，对应于99累积概率的损失为400万美元。 VaR400万美元 可以这样描述：我们有99的把握认为在未来1年后该项目损失不会超过400万美元。,一、市场风险管理工具VaR分析法及其补充,(一)VaR方法 2. VaR的三个重要参数 P369 1) 观察期间 2) 持有期限 3) 置信水平,21,一、市场风险管理工具VaR分析法及其补充,(一)VaR方法 3. 投资组合价值变化概率分布的确定 1) 历史模拟法 2) 方差-协方差法 3) 蒙特卡罗模拟法,22,基于历史模拟法的VaR计算,1)基于标准历史模拟法的VaR计算 基本原理 将各个风险因子在过去某一时期上的变化分布或变化情景准确刻画出来，作为该风险因子未来的变化分布或变化情景，在此基础上，通过建立风险因子与资产组合价值之间的映射表达式模拟出资产组合未来可能的损益分布，进而计算出给定置信度下的VaR。 显然，标准历史模拟法不需要假设市场风险因子服从某种概率分布，而是直接用风险因子过去的变化分布表示未来的变化分布，所以，标准历史模拟法不需要进行参数估计，因而是一种非参数全值估计法。 分析步骤 P370,23,基于历史模拟法的VaR计算,24,基于历史模拟法的VaR计算,25,一、市场风险管理工具VaR分析法及其补充,(一)VaR方法 3. 投资组合价值变化概率分布的确定 1) 历史模拟法 2) 方差-协方差法 P370 3) 蒙特卡罗模拟法 P370 4. VaR方法的局限性 P371 1）风险测度指标选取 2）从操作和实用性,26,一、市场风险管理工具VaR分析法及其补充,(二)返回检验 返回测试是指将实际数据输入检验模型中，然后检验该模型预测值是否与现实结果相吻合的过程。,27,1、VAR模型回测的动因,28,VaR模型是否有效？ 只有准确地预测风险的VaR模型才是有效的模型 模型验证(model validation) 检验一个模型是否正确的一般过程，可以运用一系列的工具，如回测、压力测试以及独立审查和监管来完成。 回测（Back Testing），也被称为现实检验(reality check) 用来检测实际损失与预期损失是否一致的有效的统计方法。 把VaR的历史预测值与实际实现值进行系统比较 可以提供改进VaR模型的方法。 巴塞尔委员会推荐的内部模型法中，VaR回测至关重 要找到故意报低风险的银行。 但区分因运气造成VaR超标和银行不正当行为造成超标,2、回测的构建,29,使用者必须通过比较预期损失水平和实际损失水平，来对风险模型的有效性进行核查。 当模型被验证后，落在VAR图形之外的观测值数量应与置信水平相一致。 如果例外数量很大，表明模型低估了风险。 如果例外数量太少，意味着单位风险资本闲置或无效。 P372 举例,30,记录在给定时间内VaR被突破的次数比例。,回测图示,31,如果选择的置信度水平为99%，风险期限为一年，共250个 交易日。星点表示实际每天实现的市场收益率，上下两条 曲线表示与置信度水平相对应的VaR值。 （1）实施检验发现实际损失率超过VaR的天数为5天，表明 什么？ （2）实施检验发现实际损失率超过VaR的天数为1天，表明 什么？,例子,32,市场中存在大量的金融机构，它们各有不同的经营特点，采用的计算模型可能有较大的差别 验证过程还需要大量的历史数据，在很多场合下是不现实的。,有效验证VaR模型的准确性很困难,一、市场风险管理工具VaR分析法及其补充,(三)压力测试 压力测试是指利用一系列方法评估投资组合或金融机构承受“异常但是仍然可能“的宏观经济冲击或重大金融事件冲击的过程,33,1、什么是压力测试,34,压力测试(Stress testing)是一个识别和管理那些可能 导致巨大损失的情形的过程。 压力测试的方法包括 情景分析（Scenario Analysis) 定量分析(Stress Model) 压力模型，波动性及相关性模型,2、为什么需要压力测试,35,VaR方法的缺陷 VaR建立在正常市场条件下的历史相关性之上，在极端情况下,这相关性可能被打破 当历史数据不存在时，很难使用VaR VaR不能反映非正常市场中的损失程度 VaR不能告诉管理者除了降低所有证券的风险暴露之外还能如何降低组合的风险,2、为什么需要压力测试,36,压力测试可用于估计在非正常(abnormal)市场环境下潜在的经济损失 历史数据显示收益率的分布存在“厚尾现象（fat tails）”，而非正态分布，表明在市场中出现非正常环境地可能性要远远高于人们对它的预期。,2、为什么需要压力测试,37,压力测试考虑缺乏历史数据的情形，或历史上没有发生但却可能发生的情形 在历史关系被短暂或永久打破的情况下，压力测试可以确认现实的情形 压力测试可以衡量特定方向的市场冲击的影响，比VaR更直观 压力测试有助于风险管理经理主动降低不可接受的风险程度，调整风险暴露的结构 对于多个独立运作的资产组合，压力测试可以揭示整体的风险集中度,2、为什么需要压力测试,38,3、压力分析方法,39,3、压力分析方法,40,一维情景分析 一维情景分析只关注一个变量 适合前台交易员评估一个风险因素的影响，但不适合于组合对压力事件的风险暴露（没有考虑相关性） (1) 将利率曲线平行移动100个基点。 (2) 将某种主要汇率变化6%，或将某种非主要汇率变化20%。 (3) 将股指变化10%。 将资产隐含波动率变动20%。 这些情景每次冲击一个风险因素，适合资产组合主要受到一种风险来源有限的情况。 案例点击 P372,二、信用风险管理工具KMV模型与Creditmetrics模型,(一)KMV模型 KMV模型又称违约预测模型（expected default frequency，EDF模型），是由著名信用风险评估公司KMV公司开发而出的一个信用风险计量模型。该公司以其三位创始人名字(Kealhoferh、McQuown、Vasicek)首字母命名。称为Credit Monitor Model，信用监控模型。 创新性：基于公司市场价值，利用期权定价理论来估计的违约概率。 KMV认为：实际违约概率和历史平均违约率的差异很大，并且对相同信用级别的企业而言也存在很大的差异。 KMV 没有使用S&P的评级数据，而是自己建模估计。,41,1、KMV模型原理,(一)KMV模型 KMV模型又称预期违约率模型（expected default frequency，EDF模型），该模型将企业负债看作是买入一份欧式看涨期权，即企业所有者持有一份以公司债务面值为执行价格，以公司资产市场价值为标的欧式看涨期权。 欧式权证是指持有人只有在约定的到期日才有权买卖标的证券,如目前市场内的几只欧式权证只能在权证存续期届满日才可行权。 如果负债到期时企业资产市场价值高于其债务，企业偿还债务。当企业资产市场价值小于其债务时，企业选择违约。 KMV模型评价公司信用风险的基本思路是以违约距离DD表示公司资产市场价值期望值距离违约点(DPT，Default Point)的远近，距离越远，公司发生违约的可能性越小，反之越大。 违约点DPT通常处于流动负债与总负债面值之间的某一点。 违约距离常以资产市场价值标准差的倍数表示。,42,2、KMV模型步骤,(一)KMV模型 步骤一 利用B- S模型倒推出公司资产的市场价值及其波动率； 步骤二 计算公司的违约距离 步骤三 去顶预期违约概率EDF。,43,2、KMV模型步骤,(一)KMV模型 步骤一 公司资产价值及波动率的计算公司资产市场价值的计算公式为： 其中 右边可以看成一个与欧式看涨期权等价的，或者说是复制期权的投资组合，这个组合有股票和负债两部分组成 是股票的市值； 是复制交易策略中负债的价值 E为企业股权市场价值,V为企业资产市场价值,De为企业债务面值,r为无风险收益率,t为债务偿还期限,D(d)为标准累积正态分布函数,V为企业资产价值波动率,E为企业股权市场价值波动率 由随机微方程中伊藤引理,44,3、KMV模型的意义,(一)KMV模型 从金融工程的角度来看，欧式看涨期权可以分拆或有资产看涨期权（asset-or-nothing call option)多头和或有现金看涨期权（cash-or-nothing call option )空头。 是或有资产看涨期权的价值 是D份或有现金看涨期权空头的价值,45,46,例：无收益资产的欧式期权定价,假设一种不支付红利股票目前的市价为50元，无风险利率为12%，该股票的年波动率为10%，求该股票协议价格为50元、期限1年的欧式看涨期权的价格。 解：由上述条件知： =50, D=50, t=1, =0.1, r=0.1,例：无收益资产的欧式期权定价,47,第一步，先计算d1和d2 第二步，计算 和 通过查标准正态分布累积概率函数表或标准正态分布表求出 第三步，计算看涨期权 （美元）,48,4、影响欧式看涨期权价格的因素,当期股价 S 越高，期权价格越高 到期执行价格 D 越高，期权价格越低 距离到期日时间 t 越长，期权价格越高 股价波动率越大，期权价格越高 无风险利率 r 越高，期权价格越高,KMV模型步骤,(一)KMV模型 步骤二 计算公司的违约距离DD(Distance to Default) 违约触发点DP(Default Point)公司市场价值负责水平 DP=CL+50%LL 其中CL为流动负债,LL为长期负债 违约距离 DD越大，说明该公司到期发生违约的可能性越小 或 其中 是对资产价值 在时间t 的预期 为公司预期资产增值率,49,KMV模型步骤,(一)KMV模型 步骤三 确定预期违约概率EDF 其中 N是距离为DD的公司家数，M是N家中违约的家数,50,二、信用风险管理工具KMV模型与Creditmetrics模型,(二)Creditmetrics模型 Creditmetrics模型是J.P.摩根在 1997年推出的一种用于衡量信用风险的模型。 1. 单一资产(信用工具)信用风险度量 2. 组合资产(信用工具)信用风险度量,51,（二） 信用计量模型（Creditmetrics）,Creditmetrics（译为“信用计量”）是由J.P 摩根公司联合美国银行、KMV公司、瑞士联合银行等金融机构于1997年推出的信用风险定量模型。 它是在1994年推出的计量市场风险的Riskmetrics（译为“风险计量”）基础上提出的，旨在提供一个可对银行贷款等非交易资产的信用风险进行计量的VaR框架。 Creditmetrics试图回答的问题： “如果下一年是个坏年份，那么，在我的贷款或贷款组合上会损失掉多少？”,52,1、Creditmetrics基本假设,信用评级有效。信用状况可由债务人的信用等级表示； 债务人的信用等级变化可能有不同的方向和概率 例如， 上一年AAA的贷款人有90（概率）的可能转变为AA级（方向）。 把所有的可能列出，形成所谓的“评级转移矩阵”。,53,2、Creditmetrics的总体框架,信用评级 p374 （2）,信用价差,优先权,信用转移概率,残值回收率,债券现值,信用风险估计,54,3、计量模型需要的数据,需要利用的数据： 借款人当前的信用评级数据 信用等级在一年内可能改变的概率 P374 （2） 违约贷款的残值回收率 债券的（到期）收益率 注：以上这些资料可以公开得到,观察P374的表格，看看案例为我们提供哪些数据？,55,步骤1 估计信用转移矩阵 （P375表15-1 第二行）,根据历史资料得到，期初信用级别为AAA的债券，1年后的信用等级的概率如下,56,注意：A级别债券有0.06的概率在下一年度转移到D级，即A级债券仍有违约的可能。,（P375表15-1）第4行,57,构建信用转移矩阵,以上给出了AAA和A级债券的转移概率，同样可以得到其他级别，如AA、BBB、C等信用级别的转移概率。 将债券所有级别的转移概率列表，就形成了所谓的“信用转移矩阵”。,58,4、示例：信用转移矩阵 （P374 表15-1）,59,步骤2 估计违约回收率,由于ACCC债券有违约的可能，故需要考虑违约时，坏账（残值）回收率。 企业破产清算顺序直接关系回收率的大小。 有担保债高于无担保债 优先高于次级，次级高于初级 债券契约：次级所有在其之后的债券,60,61,步骤3 债券估值,由于债券信用级别上升（下降）到新的级别，因此，需要估计每个级别下的市值。 估计市值采取的方法是贴现法 利用市场数据得到，不同级别债券的利率期限结构（Term-structure）,62,每个信用级别的贴现率(%)(p375 表15-2),63,例 子,假设BBB级债券的面值100元，票面利率为6。 若第1年末，该债券信用等级由BBB 升至A 级，则债券在第1年末的市值可以根据上表得到,以上计算的是BBB债券转移到A级后的市值。若该债券转移到其它信用等级，可以同理类推计算其它市值！,BBB债券如若转移到AAA，请计算其价值和转移概率,64,BBB级债券一年后可能的市值（包含面值） (p377 表15-4）,65,次级额外债务,今天你购买了一张债券，到了明天，你可能会苦恼地发现该公司未偿还的债务已扩大为原来的三倍。这也意味着投资者的债券的质量与他昨日购买时相比已降低了。 为了阻止公司以这种方式损害债券持有人的利益，次级条款（subordination clauses）的规定限制了发行者额外借款的数额。 原始债务优先，额外债务要从属于原始债务。也就是说，如遇公司破产，直到有优先权的主要债务被付清，次级债务的债权人才可能被偿付。 因此，具有优先级的债券信用高于次级。,66,违约回收率统计表 （P375 表15-3）,例：BBB级债券在下一年违约概率为0.18,若它是优先无担保债券，则其一旦违约，面值100元可回收51.13元。,67,步骤4 计算信用风险,BBB债券的价值分布，例如若转移到AAA，则价值为109.37，概率为0.02，其他情况可以类似地计算出。,68,69,步骤5 度量VaR,表15-5 BBB级无担保优先债券一年后价值变化及概率,计算V的期望、方差,70,V的期望 方差、标准方差 其99%置信度下的 其99%置信度下的,5、对Creditmetrics模型的评述,优点： 动态性：适用于计量由债务人资信变化而引起资产组合价值变动的风险。 可预见性：不仅包括违约事件，还包括债务人信用评级的升降；不仅能评估预期损失，还能估计VaR，这对于银行特别具有意义。 缺点： 对信用评级的高度依赖，一般地，信用评级只是对企业群体的评估，而非个性化，所以，对个别企业评估不准确； 信用评级主要是依靠历史上的财务数据，是一种“向后看”的方法。,71,二、信用风险管理工具KMV模型与Creditmetrics模型,(三)KMV模型和Creditmetrics模型比较和评价 (1) KMV模型的衡量更具个体特征，在针对性加强的同时对企业信用相关性却没有充分考虑。 (2) KMV模型采用的是股票市场价格分析方法，将股权视为企业资产的看涨期权，这样可以将最新观测的企业股票市场价值E及其波动率E输入模型之中，得到企业资产价值V0和v，并由此求出更新的企业预期违约率EDF。 (3) KMV模型估测的EDF基于对股票市场价值的实时分析，其中反映了市场中投资者对企业信用状况未来发展的预期。Creditmetrics模型则主要依赖信用转移的历史数据。,72,第三节 投资银行的监管,投资银行是整个资本市场的核心，业务遍及资本市场方方面面，单纯的内部管理并不能充分保障资本市场运行的稳定有效和投资银行业务的安全规范，因此外部机构或组织的监管必不可少。 本节从外部监管目标和原则、模式和具体监管制度等方面讨论投资银行监管问题。,73,一、监管目标和原则,(一)监管目标 1. 充分发挥证券市场机制的积极作用，限制其消极作用。 2. 规范证券中介机构经营活动，创建高效、有序运行的证券市场。 3. 调控证券市场交易规模，引导投资流向，使虚拟经济的发展有助于产业结构优化升级。 4.重中之重在于保护投资者利益，防止人为操纵、欺诈等不法行为对投资者利益的侵害。 (二)监管原则 1. 合法原则 2. “三公”原则 3. 政府统一监管与行业自律原则 4. 国家审计监督原则,74,二、监管模式,(一)政府主导型监管模式 (二)自律型监管模式 (三)综合型监管模式 (四)中国证券监管模式选择,75,三、投资银行监管制度,(一)有关市场准入的制度 (二)有关经营管理的制度 1. 经营报告制度 2. 纯资本比例制度 3. 经营收费标准 4. 证券评级制度 5. 投机经营管理制度 6. 缴纳管理费制度 (三)有关违规惩罚和破产保险的制度 1. 对投资银行违规行为的惩罚制度 2. 投资银行保险制度,76,四、投资银行具体业务的监管,(一)投资银行承销业务监管 1.禁止投资银行承销未经核准，如超过其承销能力的证券，避免过度投机。 2.严禁投资银行在承销过程中，进行虚假或误导投资者的宣传推