（产业经济学专业论文）基于VaR的券商市场风险管理研究.pdf

坝l ? 论文 桀十 j a r 的券商市场风险管理研究 摘要 ys 3 1 8 3 毫 会融风险管理问题从未像今天这样受到广泛的关注。全球余融市场发生了基 础性和结构性的变化，| ) ( l 险管理成为券商的核心竞争力之一。在诸多类型的金融 风险中，市场风险成为券商面临的最重要的会融j x l 险。当前风险价值法( v a r ) 是公认的管理市场风险的主流方法。v a r 方法的最大优势在于以结构化的思想精 确地思考风险。本文从券商的内部管理出发，以v a r 方法为主线，结合中国证 券市场的实际情况对券商风险管理的过程( 风险识别，j x 【l 险测量和风险控制) 进行了分析。最后本文分析了当前条件下我国券商应用v a r 方法遇到的实际 困难和挑战。 关键词：v a r ，市场风险，j x l 险管理，券商 堕! 兰皇 苎三! 堡塑垄堕翌堑垦堕篁些塑丝 a b s t r a c t f i n a n c i a lr i s km a n a g e m e n th a sn e v e rb e e np a i ds om u c ha t t e n t i o nb e f o r e 。w i t h t h e d e v e l o p m e n t o f e c o n o m y - g l o b a l i z a t i o n a n d f i n a n c e i n t e g r a t i o n , t h eg l o b a l f i n a n c i a lm a r k e th a sc h a n g e db a s i c a l l ya n ds t r u c t u r a l l y a n dt h er i s km a n a g e m e n th a s b e c o m eo n eo ft h ec o t ec o m p e t c n c i e sf o ras e c u r i t yc o m p a n y a m o n gt h ev a r i o u s f i n a n c i a lr i s k s t h em a r k e tr i s ki st h em o s ti m p o r t a n to n e v a r ) = 1 一c ( 3 1 1 ) 其中，p 为证券组合在持有期at 内的损失：v a r 为在簧信水平c 下处于 风险暴露中的价值。 v a r 方法是利用概率论和数理统计来评价风险的方法，具有坚实的科学基 础。它对市场风险给出了一个总括性的评价，使用的是非专业人士都能够理解的 非技术术语。 v a r 主要基于证券组合价值变化的统计分布图，如果给出某一证券组合价值 变化的统计分布图，根据v a r 的定义就可直观地找到与置信度相对应的分位数 ( q u a r t i l e ) ，即v a r 值。如图3 1 1 所示。 假定j pm o r g a n 公司1 9 9 4 年置信度为9 5 的只v a r 值为9 6 0 万美元，根据 顺卜论史 拱十v a r 的券商市场风险管理研究 v a r 的定义，其含义是指，该公司可以以9 5 的可能性保证，1 9 9 4 年每一特定 时点上的证券组合在未来2 4 小时之内，由于市场价格变动而带来的损失不会超 过9 6 0 万美元。 概帮 一 1 一 ) “7 v a r 图3 1 1 风险价值v a r 的实质 姚船粤 这一简单数字概括了j p m o r g a n 的市场风险和不利情况的可能性，而且使用 的计量单位是与财务报表相同的货币单位美元。股东和高级管理人员可以据 此判断这一程度的风险能否承受。如果不能承受，风险价值的计算过程还可以 用来决定应该作何调整风险。对于投资者而言，即使他没有太多的金融风险专业 知识，他也能够根据这一陈述对承担的风险进行评价，并进而决定是否应该继续 持有或者购进股票。 v a r 方法的出现无疑是风险管理领域的一大突破。出于暖方法能简单清 晰地表示市场风险的大小，又有严谨系统的概率统计理论作依托，因而得到了国 际余融界的广泛支持和认可。巴塞尔( b a s e l ) 银行监管委员会、美国联邦储备 银行以及欧盟的金融监管当局部认为，风险价值法是一种可阻接受的风险测定方 法。1 9 9 5 年1 2 月，美国证券交易委员会( s e c ) 发布了一份加强市场风险披露 的建议，该建议要求，所有公_ 丌交易的美国上市公司都应该使用包括v a r 方法 在内的三种方法之一来披露公司有关衍生= 苷；：融工具交易情况的信息。目前，越来 越多的金融机构，如银行、保险公司、券商等纷纷采用v a r 方法来测量、控制 其市场) 吨险，尤其在衍生工具投资领域，v a r 方法的应用更加广泛。 顺。论丘： 基十v a r 的券商市场风险管理研究 3 2 v a r 参数的选择 正如前文所述，j x l 险价值是指在给定的置信水平下，在目标区间内的最大期 望损失。在v a r 的定义中，有两个重要参数目标区间和置信水平。任何形 式的v a r 只有在给定这两个参数的情况下才有意义。 因此，测量风险价值的第一步是选择目标区间( t a r g e t h o r i z o n ) 与置信水平 ( c o n f i d e l i c el e v e l ) 。这两个参数的选取从某种程度上讲带有随意性。例如，巴塞 尔委员会的内部模型选择的目标区间为i o 个交易f l ，置信水平为9 9 。计算出 的v a r 再乘以一个安全因素( 值为3 ) 就得到了保证监管目的的最小资本要求。 3 2 1目标区间的选择 目标区间是计算v a r 的时间范围。由于波动性与时间长度呈正相关，所以 v a r 随目标区问的增加而增加。通常的目标期间是一天或一个月，但也有金融机 构选择更长的目标区间。 监管当局选择的目标区间反映了频繁监督的成本与趁早发觉潜在问题的获 益之间的替代关系。而从使用者的角度看，这一时间间隔的选择本应由投资组合 本身特性决定。商业银行通常选择每同自j 隔的目标区间是由于其证券组合营业额 的快速变动。相比之下，诸如养老金之类的投资风险组合调整其所面临风险的频 率很低，通常选取一个月的目标区间。出于目标区间应与一个按序进行投资组合 清算所需的最长期问相适应，因而时间段就应与在正常交易量所需时间内有价证 券的流动性相联系。 选择目标区自j 时，往往需要考虑以下因素：流动性、正态性、头寸调整、数 据约束。 ( 1 ) 流动性 影响目标区自j 选择的第一个因素是券商所处的金融市场的流动性。在不考虑 其他因素的情况下，理想的目标区问的选择是由市场流动性决定的。如果交易头 寸可以快速流动，则可以选择较短的目标区间；但如果流动性较差，由于交易时 寻找交易对手的时自j 较长，则选择较长的目标区间更加合适。实际中，券商大多 在多个市场上持有头寸，而在不同市场上达成交易的时问差别很大，这样，券商 就很难选择一个能最好地反应交易时间的目标区自j 。因此，券商通常根据其组合 中比重最大的头寸的流动性选择目标区间。 ( 2 ) 正念分布的要求 在计算v a r 时，往往假定回报的正态分布性。金融经济学的实证研究表明， 坝l 论文 摹十v a r 的券商市场风险督理研究 时间跨度越短，实际回报分粕越接近正态分布。因此，选择较短的目标区问更适 用于正念分布的假设。通常，包含期权的证券组合的回报在实际中并不服从正态 分布，但在目标区问较短的情况下，期权回报的分布会更接近于正态分布的假设。 因此，在较短的目标区间下得到的估计结果更加合理。 ( 3 ) 头寸调整 在实际会融交易中，投资管理者会根据市场状况不断调整其头寸或组合。如 果一种头寸不断地发生损失，则管理者会把这种头寸变为其他的头寸。目标区间 越长，投资管理者改变组合中头寸的可能性越大。而在v a r 的计算中，往往假 定在目标区问内组合的头寸保持不变。因此，目标区间越短就越容易满足组合保 持不变的假定。 ( 4 ) 数据约束 v a r 的计算往往需要大规模的历史样本数据，目标区间越长，所需的历史时 闯跨度越长。假定计算v a r 所需数据为1 0 0 0 个观测值，如果选择目标区间为l 天，则需要至少4 年的样本数据( 假设一年为2 5 0 个交易日) ：而如果选择目标 区州为l 周，则需要2 0 年的样本数据彳+ 能满足要求。这样长时间的数据不仅在 实际中难以得到，而且时间过早的数据也没有意义金融市场的不断发展，十 几年前的市场与现在的市场相比已经截然不同了。因此，v a r 计算的数据样本量 要求表明，目标区自j 越短，得到大量样本数据的可能性越大。 在实际应用中，当回报服从正态分布时，由于波动性与时间范围的平方根同 比例增加，因此，不同目标区问的v a r 可以通过平方根转换。 3 2 2 置信水平的选择 置信水平的选择同样比较主观。例如，巴塞尔委员会选择的置信水平为9 9 这一水平反映了监管者确保金融体系稳健安全的要求和过高资本充足率对银行 经营收益的不利影响进行权衡的结果。不同的使用者选择的置信水平差距较大。 信孚银行( b a n kt r u s t ) 使用9 9 的置信水平；大通一曼哈顿( c h e m i c a l c h a s e ) 使用9 7 5 的置信水平；花旗银行( c i t yb a n k ) 使用9 5 4 的置信水平；美洲银 行和j pm o r g a n 使用9 5 的置信水平。置信水平越高意味着v a r 的数值越高。 不同选择的差别是否重要，这取决于风险价值的用途。置信水平的选择依赖 于对v a r 验证的需要、内部风险资本需求、监管要求以及在不同机构之间进行 比较的需要。 ( 1 ) 有效性验证 置信水平的大小对于模型的有效性( m o d e lv a l i d a t i o n ) 检验非常重要。一般 应选择一个较高的置信水平，以便在这一水平下不易超出损失界限。但在实际运 倾| = 论史 基于v a r 的券商市场风险管理研究 用中，由于无法获取大量数据的约束，限制了较高置信水平的选择。更为重要的 是选择一个允许使用者在通常时间段上检测估计值的置信水平。以9 5 9 6 的置信水 平为例，对于2 0 次试验来说，预计损失大于风险价值的次数可能为l 。但如果 选择的置信水平为9 9 ，可能要进行1 0 0 次试验才能确信j 模型是否符合实际。 因此，一般来说，我们要等较长时间才能判断，超过风险价值的观测值个数是否 过多。 ( 2 ) 风险资本需求 当考虑内部资本需求时，置信水平的选择就非常关键，应该充分反映选择者 的风险规避程度和超过肛【险价值时的损失成本。风险规避程度越高，损失成本越 大，表明弥补损失所需的资本量越大，从而置信水平也越高。因此，用v a r 模 型确定内部风险资本时，安全性追求越高，置信水平选择也越高。置信水平反映 了券商维持机构安全性的愿望和抵消设置风险资本对利润不利影响之间的均衡。 ( 3 ) 监管要求 金融监管当局为保持会融系统的稳定性，通常会要求券商设置较高的置信水 平。巴塞尔协议的资本充足性条款中要求的置信水平为9 9 0 。 ( 4 ) 统计和比较的需要 不同的券商使用不同的置信水平报告其v a r 数值。如信孚银行( b a n kt r u s t ) 选择9 9 的置信水平而j pm o r g a n 选择9 5 的置信水平。如果存在标准的变换 方法，将不同置信水平下的v a r 转换成同一置信水平下的v a r 进行比较，则置 信水平的选择就无关紧要了。事实上，在j 下态分布的假设下，不同选择下的结果 都能很容易地相互转换。因此，在正态分布下可以选择任意水平的置信水平，不 会影响不同金融机构茸j 的比较。如果不服从正态分布或一些具有类似性质的分 市，则一种置信水平下的v a r 数值将无法说明另一种置信水平下的情况。而得 到的v a r 只是作为公司用以比较不同市场风险的尺度，置信水平的大小就显得 不那么重要了。 综上所述，不同置信水平适用于不同目的：当考虑v a r 的有效性时，需要 选择较低的置信水平：而内部风险资本需求和外部监管要求则需要选择较高的置 信水平；此外，对于统计和比较的目的需要选择中等或较高的簧信水平。 3 3 风险价值y a r 的度量方法 v a r 方法是建立在数理统计基础之上的，具有坚实的理论依据。它有多种不 同的测量方法。不同的测量方法的选择会对v a r 的过程和结果产生不同的影响。 参见菲利许乔瑞：t v a r ：风险价值金融风险管理新标准 ，中信出版社，2 0 0 0 型生：堕 苎士塑墨竺鲞塑立堑垦堕笪型堕塑 从技术角度看，巴林银行破产的重要原因在于风险测量出现严重错误，错误的风 险测量方法无法真实反映交易员持有的两个组合的实际风险状况，而官方报告竞 均为零m 险。 、 v a r 的度量方法基本上有四种，可以划分为两类。第类以局部估值为基础， 其典型代表为d e l t a - 正念方法；第二类以完全估值为基础，包括历史模拟法 ( h i s t o r i c a ls i m u l a t i o n ) t 压力测试法( s t r e s st e s t i n g ) 和结构蒙特咔罗法( s t r u c t u r e d m o n t ec a r l o ) 。这一分类反映了相关关系和非线形关系问的一种基本权衡。 表3 3 1v a r 度量方法的比较 d e l t a 一正态历史模拟法压力测试法蒙特卡罗法 头寸 评价线性的全面的全面的全面的 非线性资产否是是是 分布 历史j 下态的现实的主观的全面的 时间变化的是否主观的是 隐含的可能的否可能的是 市场 非j 下态分布否是是是 测量极端事件有点有点是可能的 应用相关性是是否是 实施 避免模型风险有点是否否 易于计算是有点有点否 易传达性容易容易好的困难的 隐含的主要闯题非线性，极时间变化，误估，相关模型风险 端事件极端事件性 资料米源：菲利酱乔瑞，( v a r ：风险价值金融风险管理新标准。1 = 2 2 3 ，中信出舨社， 2 0 0 0 ，1 0 事实上，目前并没有一种完美的方法柬度量v a r ，每一种方法都存在着它的 优缺点，菲利普乔瑞给出了每个方法的优劣比较( 见表3 3 1 ) 。方法的选择 很大程度上依赖于投资组合的结构。 对没有期权的投资组合，d e l t a - 正惫方法可能是最好的选择，v a r 计算相对 容易，并且对模型风险没有太多的偏向。v a r 结果很容易向管理层和公众解释。 然而，对具有期权的投资组合，这个方法是不恰当的，应当使用历史模拟或结构 生燮 苎主竺! 些鲞塑史堡垦堕笪型型塞 蒙特卡罗模拟。 历史模拟法也是相对较易实施的一种方法它使用所有证券实际的完全估 值。然而，它不能说明风险的时白j 变化，并且像d e l t a 一正卷模型一样，难以把握 极端事件。 。 压力测试法允许使用者估计极端情形的影响。它能说明非线性头寸，并且较 易实施和传达。但是，压力测试法常常仅集中于一个变量并且忽视相关性。同时， 它也过于主观，结论直接依赖于输入：如果情景错了，风险值的度量必然错误。 理论上，结构蒙特卡罗方法能够减轻所有这些技术困难。它对金融变量强 加了一个特殊的随机过程，并且由此模拟各样本途径。每一组样本的完全估值产 生投资组合值的一个分布。它能够体现非线性头寸、非正态分布、隐含参数甚至 使用者定义的情景。然而，为这个灵活性而付出的代价很大。计算机和数据需求 比上面其他方法大大增加，模型m 险趋于增大，v a r 失去它的直觉魅力。 3 4 风险价值法的评价 需要指出的是，v a r 方法只是众多风险管理方法中的一种，它同样具有自身 的优点和局限性。 3 4 1v a r 方法的优点 ( 1 ) v a r 方法最大的优点在于它的综合性特征。v a r 方法可以测量不同市 场因子、不同金融工具构成的复杂证券组合和不同业务部门的总体市场风险暴 露。 ( 2 ) 该风险衡量方法适用面宽。不同于p 值只适用于衡量股票价格风险、 持续期和凸性只适用于衡量债券和存贷款的利率风险、d e l t a 等希腊字母方法只 适用于衡量期权等衍生余融工具的风险，v a r 适用于衡量包括利率风险、汇率风 险、股票价格风险以及商品价格风险和衍生会融工具风险在内的各种市场b c i 险 因此，这使得券商可以用一个具体的指标数值( v a r 值) 就可以概括地反映整个 券商的1 ) ( l 险状况，大大方便了券商各个业务部门对有关风险信息的交流。也方便 了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况，因而非常有和于券商对飙险的 统一管理。 ( 3 ) 通过调节置信水平，可以得到不同置信水平下的v a r 值这不仅使管 理者能更清楚地了解券商在不同可能程度上的风险状况，也有利于不同券商之间 的相互比较，满足了不同的管理需求。 ， ( 4 ) v a r 是一种用规范的统计技术来全面综合地衡量风险的方法，较其他 2 t 坝i j 论文 摧于v 啦的券商市场风险管理研究 主观性较强的传统风险管理方法能够更加准确地反映券商面临的风险状况，大大 增加了风险管理系统的科学性。 3 , 4 2v a r 方法的局限性 ( 1 ) v a r 主要适用于f 常市场条件下对于市场风险的衡量，而对于市场出 现极端情况时却无能为力。一般而言，统计模型预铡值的准确性很大程度上取决 于有效历史数据的充分性因而对数据有较为严格的要求。正常市场条件下，资 产的交易数据比较丰富，因而使用v a p , 模型较为有效，然而，当市场远离正常 状念时，交易的历史数据变得稀少尤其当市场出现危机时，资产价格的关联性 被割断，流动性全部消失，甚至连价格数据也难以得到，这使得无法使用v a r 束有效衡量此时的市场风险。在这种情况下，压力测试就显得格外重要，成为弥 补v a r 不足的重要手段。 ( 2 ) 出于v a r 对数据的严格要求，该风险衡量方法对于交易频繁、市场价 格容易获取的会融工具的风险衡量效用比较显著，而对于缺乏流动性的资产，由 于缺乏每只市场交易价格数据，其衡量风险的能力受到很大的局限。有时，需要 将流动性差的金融产品分解为流动性较强的金融产品的组合，然后再使用v a r 模型来分析其风险。 ( 3 ) 使用v a r 来衡量市场风险，存在所谓的模型风险( m o d e lr i s k ) ，即由 于同样的v a r 模型可以使用d e l t a - 征态法、历史模拟法、结构蒙特卡罗法等不 同的方法得到资产收益的不同的概率分布，这样会对同样的资产组合得到不同的 v a r 值，这使得v a r 的可靠性难以把握。一项针对v a r 的研究曾对三个假定的 组合使用八种具体的方法来估算每个组合的v a r 值，发现对于同个组合，这 八种方法估算出的v a r 值最大相差1 4 倍。j 吝使得无论是监管部门还是券商自 身都很难对不同的v a r 模型进行评估和选择。正是由于这种局限性，巴塞尔银 行监管委员会要求使用返回检验来检验金融机构所使用的v a r 模型的有效性。 ( 4 ) 总体而言v a r 模型对历史数据依赖性较大。首先，历史模拟法直接 依赖于大量的历史数据；其次，在参数估计中，需要大量的数据，尤其是长期的 历史数据。现实中这种对历史数据过度依赖往往面临两难的情况。一方面，一 些资产或经济变量的历史数掘并不多或难以获得，如刚刚上市交易的股票：另一 方面，历史越长结构性变化发生的次数也越多，。因而越是久远的数据越难以反 映现实的情况。此外，任何依赖于历史数据的数理统计分析方法和预测模型都隐 含着“历史可以在未来复制其自身”的基本思想前提。然而，这一思想前提经常 t , s b “l e r v s r ：s e d u c t i v eb u td a n g e r o u s , f i n a n c i a la n a l y s t sj o u r n a l ，s e p t e m b e d o c m b e r , 1 9 9 5 颂i ：论文 皋于v a r 的券商市场风险管理研究 遭到质疑，被认为存在固有的缺陷，以历史预测未来存在其内在的不可靠性。 3 0 4 券商市场风险的识别 识别风险是风险管理的基础。证券业是公认的高风险行业，如何有效防范市 场风险，是每个券商都必须面对的重大课题。我国券商所面临的风险不仅有发达 国家成熟券商所具有的一般风险，还有我国经济转型期和证券市场成长初期所具 有的特殊风险。这些风险错综复杂，对风险的识别就显得尤为重要。 4 1 市场风险的识别 风险识别是风险管理的首要环节。券商市场风险的识别，就是识别券商在经 营中所面临的市场风险的类别，并对风险的影响程度作出初步评估。风险识别的 目的在于全面理解券商所面临的金融市场风险的暴露状况，以利于确定下一步风 险管理的重点所在。具体而言风险识别包括判断券商面临哪些市场风险，这些 市场风险之间有何联系，最主要的市场风险是什么，风险产生的最终来源所在， 风险结构性质如何，最后确定出券商面临的主要的市场风险。 4 1 1 风险识别的过程 风险识别的过程就是风险管理人员在进行了调查研究之后，运用各种方法对 潜在的及现实的各种金融市场风险进行系统归类和全面识别的过程风险识剐的 过程主要包括两个方面，即辨识金融风险和分析金融风险。 辨识金融风险是指对券商所面临的金融风险，采取有效方法进彳亍系统的考 察、了解，认识金融风险的性质、类型及可能带来的损失后果，以使决策者增强 对风险的识别和感知能力。由于金融风险本身处于一种十分不确定的状态对于 券商所面临的全部风脸来说，就往往难以用一种方法孤立地考察和度量，因此， 必须同时采用多种方法来综合考察。 在辨识风险的基础上，需要对各种市场风险事件存在和可能发生的原因以 及潜在金融风险的状况进行分析主要包括风险结构的估计和风险因子的分析。由 于金融市场价格间的相互影响，某一项具体的市场风险可以分解为一种或几种单 一市场风险因子，几种具体的市场风险可能具有相同的市场风险因子，或能够归 为某一市场因子。事实上风险识别与风险测量有着密切的联系，风险识别特别 是风险因子的分析将对下一章的市场风险的v a r 测量打下坚实的基础。风险测量 顺l j 论立 培十v a r 的券商市场风险管理研究 实际上是在m 险识别的基础上对风险环境认识的进步深化。风险识别与风险测 量都是技术性很强的工作，目前有越来越多的量化模型被用于这一方面。 4 1 2 风险识别的方法 会融市场风险识别是一项复杂而困难的工作，因此产生了许多识别的方法。 归纳起来主要有以下几种： ( 1 ) 风险树分析法。肛l 险树分析法是指用图解表示的方法将一复杂的事物 分解为多个比较简单的事物，将大系统分解为具体的各个组成要素，从中分析可 能存在的风险及其潜在损失的威胁。通过调查损失发生前种种失误事件的情况， 或对引起事故的原因进行分解分析，具体判断哪些失误最可能导致风险的发生。 ( 2 ) 幕景分析法。幕景分析法是国外金融分析中的一种方法。其操作过程 为：先利用有关的数据、曲线与图表等资料对证券组合投资的未来状态进行描述， 以便用来研究引起有关风险的关键因素及其后果影响程度，然后再研究当某些因 素发生变化时，又将出现怎样的j ) 【l 险，及其造成的损失与后果如何。可见，这种 方法的功能主要在于考察风险范围及事态的发展，并对各种情况作对比研究，咀 选择最佳的控制效果。 ( 3 ) 资产财务状况分析法。资产财务状况分析法是指按照券商的资产负债 表、资产损益表及其他财务数据。风险管理人员经过实际的调查根据券商的会 融资产与非金融资产的构成和分布，进行分析研究，发现并找出其潜在的风险。 这些潜在的风险是由直接j x l 险和自j 接风险构成的，前者即指资产本身可能遭受的 风险损失，后者则指因遭受风险所引起的其他方面的损失。 ( 4 ) 专家调查列举法。专家调查列举法是指由专门管理人员对券商可能面 临的余融风险逐一列出，并根据不同的标准进行综合归类。最后，针对不同类型、 性质、特点的会融j ) 叱险，研究制定并采取不同的措施与对策。主要指对金融风脸 清单的分析。分析会融风险事件原因的最基本、最常用的方法即是制作并分析金 融风险清单，也就是采用类似于备忘录的形式，将券商所面临的各种金融风险一 一列举，并对这些飙险进行综合考察。这样，金融风险管理人员就可在此基础上 对1 ) 叱险的性质及其原因作出合理的判断。 在实际操作中，金融风险识剐的方法除了以上几种之外，还可采用资金流程 分析法、重大事故分析法等等。但实践证明，没有一种方法的功能是完备的，因 此，风险的识别是一个多种分析方法综合运用的过程。 4 2 我国券商面临的主要市场风险点 中国的证券市场还处于发展的初期阶段。在缺乏合理的制约以及完善的风险 控制的情况下，券商的种种经营活动必然蕴育着巨大的风险。事实上，尽管中国 证券市场的发展时间还不长，但中国的券商已经积累了相当的风险隐患。 券商从多方面介入证券市场，其所面临的市场风险非常复杂。下面就利用上 一节介绍的资产财务分析法和专家调查列举法对目前我国券商所面临的市场j x l 险作一简要分析。 表4 2 1国内5 太券商2 0 0 0 年资产负债合并比例表 资产比例( )负债及所有者权益比例( ) 流动资产：8 4 2 0流动负债：8 6 9 9 现金及银行存款 1 4 8 7同业存放1 7 1 3 存放中央银行款项 0 7 2同业拆入6 2 6 短期投资3 8 3应付代理证券款项4 1 4 1 存放同业 3 0 9 卖出回购证券款项 7 4 7 拆放同业 2 7 4应付款项6 8 1 应收账款净额 1 3 4 8其他应付款4 1 3 0 其他应收款1 0 7 4应付工资和福利费0 0 8 自营证券1 1 6 9应交税金和利润1 0 7 代理证券 9 9 6预提费用o 2 2 买入反售证券 8 2 1其他流动负债2 2 4 其他流动资产 4 8 4 长期资产1 4 9 2长期负债 3 0 6 其中：长期投资净额 9 9 1所有者权益9 9 5 固定资产投资2 2 2 在建工程2 9 7 无形及递延资产0 8 7 资产合计 1 0 0负债及所有者权益l o o 资料来源：透视券商融资。上海证券报，2 0 0 1 年5 月2 1 日 表4 2 1 显示的是国内5 大券商2 0 0 0 年的资产负债表的合并比例表通过 分析并同国际知名同行的比较，可以对国内券商目前的风险状况有一个比较清晰 姚刚，吴亦力：中国证券市场风险与舫范，r 东经济出版社，2 0 0 0 j 型：兰兰 苎塑! 竺鲞堕立堑墨堕竺堡堑壅 的认识。 通过对一些财务指标分析和与国际知名投资银行的对比，我们发现中国券 商资产状况堪忧，资产的风殓程度相当严重。当前，券商资产的核心问题是资产 质量差，不良资产比例高，以及出此引起的流动性不足，风险暴露过大。而这些 己经构成了中国证券市场风险的重大隐患。 首先来看资产状况。在表4 2 1 中，属于风险资产的只有“自营证券”其 占总资产的比重为1 1 6 9 9 6 ，并不算太大。而该项目中也包含一些低风险甚至无 风险的资产，如国债。但事实上，券商所拥有的高风险资产以及不良资产远比“自 营证券”科目所反映的要严重。其一，由于投资欲望膨】j 长，券商的非证券经营性 资产的比重过大，陷在实业特别是房地产业的资金难以计数，被牢牢套住乃至早 已形成巨额亏损。这部分资产在“长期投资”科目中占相当大台匀比重：其二，前 几年券商普遍参与证券回购业务和国债期货等业务，造成了巨额不良债权，甚 至己形成了巨额亏损。“应收账款”和“其他应收款”科目反映的大部分是这种 资产。如果把“自营证券”、“应收账款”和“其他应收款”( 实际上这些都是风 险相当高的资产) 三项相加，占总资产的比铡将达2 5 1 7 ，这还不算“长期投 资”中的高风险资产。与国外知名的券商相比较( 表4 2 2 ) ，不难发现，西方 著名券商的低蚁险资产占的比重都非常高，最少在5 0 以上，最多达7 7 8 裹 风险资产占的比重都比较低，一般在l0 9 左右。这充分说明了这些券商优良的资 产质量。 表4 2 2 国际知名券商1 9 9 5 、1 9 9 6 年营运资产结构的平均数值 美林摩根斯坦利所罗门莱曼野村 无风险资产率 8 71 7 84 3 52 0 82 2 6 低风险资产率 7 7 86 7 84 9 66 8 46 4 0 高风险资产率 1 3 51 4 46 91 0 81 3 4 与资产不良相应的是资产的流动性低。以上述5 家券商为例其平均流动比 率为9 6 8 ，低于1 ，也低于西方同行。缺乏流动性是导致市场风险的一个重要 原因，市场厚度不够和缺乏交易对手会导致价格上的损失。流动性低不仅会给券 商带来损失而且直接影响他们的偿债能力，严重的会在证券市场形成连锁反应。 由于我国的证券市场缺少套期保值工具，大量不良资产的积压以及流动性不 足，使券商的资产都处于j ) c l 险暴露之中，随时面i l 缶着价格波动的影响最终都转 化为市场风险表现出来， 专家列举调查法主要是通过对券商业务的分析来指出面临的风险点。当前市 场风险主要体现在以下业务领域：证券承销业务和证券自营投资( 股票和国债) 。 帧1 论史 幕十v a r 的券商市场风险管理研究 中国证券市场波动幅度大，投机性强，而中国券商的证券自营比例普遍较高( 特 别是行情好的时候) ，因此，券商面临着巨大的市场风险。在1 9 9 5 年之后，中国 关闭了还在试点中的国债期货市场，从此会融衍生交易也暂时在中国消失。国债 期货市场之所以被关闭，“3 2 7 事件”是最主要的原因。 我国券商目前面临的市场j ) l i 险大体如下： ( 1 ) 承销风险。券商常常要投入许多人力和财力，参与股票主承销商竞争。 由于竞争激烈，许多投入会因竞争失败而得不到补偿。1 9 9 6 年，拥有证监会核 准的股票主承销资格的券商达1 0 0 多家，而新增2 0 7 家上市公司的股票主承销则 是由4 2 家券商承担的；1 9 9 7 年，全部1 3 1 家上市公司的主承销由4 6 家券商担 任，其中前1 5 家券商占去了7 4 的市场份额，而另外近2 3 的具有主承销资格 的券商却是有名无实，过分竞争的结果就是行业秩序的破坏和风险的尉增。配股 主承销市场的竞争也同样激烈；1 9 9 8 年，1 5 5 家公司的配股仅由3 7 家券商承担， 前十大证券公司占去了6 6 5 的份额。郢使证券公司已经获得了主承销赘格，但 也会面临能否实现承销计划的问题，特别是在二级市场低迷的情况下，存在着认 购不足雨包销的问题。1 9 9 8 年上市的矗只b 股，有三只在上市当天就跌破了发 行价，另外两只也在上市不久跌破了发行价。以至于1 9 9 8 年下半年b 股一级市 场的发行在事实上已经停止。虽然a 股一缴市场目前还不存在新股难以推销的困 境，但配股市场上的风险已经成为现实：1 9 9 8 年6 一1 1 月间的配股项目中，有2 4 家公司公众股的认配率低于8 0 ；7 家公司的公众股东认配率低于5 溅：甚至还 有公司的认配率低于】5 。以至于6 0 9 5 的项目承销商因此而成为上市公司舶大股 东。每个配股项目所占用券商的资余从百万到上亿元不等，最多的达到4 2 亿元。 券商应配股所占用资金累计最高的达7 8 亿元。 ( 2 ) 自营j x l 险。同其他投资者一样，券商在二级市场上从事自营业务同样 面临着一系列的j x l 险。由于对市场上的行情判断失误，买进或卖出股票的时机不 对，以及证券投资组合的不当，都会面临遭受损失的危险。1 9 9 7 年香港回归之 前，众多券商看好b 股市场。在暴利的诱惑下，一些券商违规介入。但b 股市 场的行情并没有走得太远。在一路走低且市场流动性较差的情况下，这些券商蒙 受了巨大的损失。 埘i 。论史 珠十v a r 的券商市场风险管理研究 5 券商市场风险的v a r 测量 l x l 险管理的核心是对风险的定量分析和评估，即风险测量。随着金融市场和 会融交易的规模、动态性和复杂性的增加，余融理论和金融工程的发展，金融市 场风险测量技术也变得更为综合、复杂。目前，金融市场风险测量的主要方法包 括灵敏度分析、波动性方法、风险价值法( v 报) 。其中，v a r 是目前金融市场 j x l 险测量的主流方法。 最初的金融市场风险测量方法非常简单，认为某一证券组合的市场风险就是 该证券组合的整个价值，如证券组合的价值是1 0 0 0 万元，则其风险也是1 0 0 0 万元，因为在市场交易中它可能全部损失。这种方法被称为名义量法( n o m i n a j a m o u n t ) 。名义量法认为进入交易的证券组合都处于风险之中。但现实中只有极 少情况下，整个证券组合才可能全部损失，多数情况下只是部分处于风险状态。 因此名义量法是一种粗略的估计方法，无法满足日趋复杂和竞争激烈的金融市场 管理风险的要求，为此人们引入了更为精确的风险测量方法。 金融j ) c l 险的测量是对金融风险存在及发生的可能性以及风险损失的范围和 程度进行估计和度量。其基本内容是：运用概率统计方法对金融风险的发生及其 后果加以估计，给出一个比较准确的概率水平，从而为金融风险控制奠定可靠的 基础。 分析表明，v a r 计算的核心在于估计证券组合未来损益的统计分布或概率密 度函数。大多数情况下，直接估算证券组合的未来损益分布几乎是不可能的，因 为余融机构的证券组合往往包含种类繁多的金融工具，且无法保留估计过程中所 需要的所有相关会融工具的历史数据。因此，通常将证券组合用其市场因子来表 示，即证券组合价值是其所有市场因子的函数。所谓映射( m a p p i n g ) ，就是通过 市场因子的变化来估计证券组合的未来损益分布( 或概率密度函数) 。计算v a r 时，首先使用市场因子当前的价格水平，利用金融定价公式对证券组合进行估值； 然后预测市场因子未来的一系列可能价格水平( 是一个概率分布) ，并对证券组 合进行重新估值；在此基础上计算证券组合的价值变化证券组合损益，由此 得到证券组合的损益分布。根据这一分和就可求出给定黑信水平下证券组合的 v h r 。 在v a r 的实际计算中，必须考虑两个关键因素： ( 1 ) 市场因子的变化与证券组合价值变化问的关系是否呈线性关系。线性 类证券价值的变化可以通过灵敏度近似：而对于期权类显著非线性金融工具，一 坝i 论史 基于憾的券商市场风险管理研究 方面可以通过模拟方法描述其价值与市场因子间的非线性关系，另一方面在某些 情形下也可以采用近似的方法处理，如在期权定价公式成立的条件下，取期权定 价公式的一阶或二阶近似。 、 ( 2 ) 市场因子的未来变化是否服从正态分布。如果市场因子的变化服从多 元j 下态分布，则可以用方差和协方差描述市场因子的变化，同时证券组合的价值 变化也服从正念分布，v a r 的估计可大为简化：如果不服从正态分布，则可能采 用较为复杂的其他分布形式。 在上述两种因素的各种组合中，线性、f 杏情况是最简单也是晟常用的v a r 模型。此时，v a r 计算的解析式为： v a r ：= 。五i 面 ( 5 1 ) 其中，z 。为与置信水平对应的分位数，对于标准正态分布，在9 9 的置信水 平下有z 。= 2 3 3 。( 】为组合头寸权重的n x1 向量：为头寸回报的n x n 的协 方差矩阵，a t 为持有期。 在实际v a r 的计算中，只有对上述两种因素作出合理假设，才能得到有效 的v a r 估计。 在原则性地讨论了风险价值的计算之后，开始具体地讨论风险价值的计算。 现代金融管理理论被称为“粒子余融理论”，这是结构化金融思想的深刻反映。 因为，尽管不断加快的金融创新使得新型金融工具越来越复杂，但是，不管如何 复杂，它们都可以被分解为有限的几种基础金融工具，而这些基础金融工具易于 分析。 基础金融工具可分为传统盒融工具和衍生命融工具，其中传统金融工具包括 固定收益类证券和股票类资产，衍生金融工具分为远期和期货、互换以及期权。 下面将分别阐述这些会融工具的v m r 测量。 5 1 传统金融工具的v a r 测算 正如前文所述，在对基础金融工具进行1 v 报计算的过程中金融工具的定 价和灵敏度测量是基础。对盒融工具定价的过程实际上是对各种可能影响金融工 具价值的j x l 险因素进行定价的过程，灵敏度分析则是各种风险因素对金融工具价 值变动的影响程度。因此，对r 的计算就遵循这样的思路，通过对定价公式 的灵敏度分析来得到基础金融工具的皿值。 顺i 论文 幕于v a r 的券商市场风险管理研究 5 i i 固定收益类证券v a r 测算 固定收益类证券是在特定时间支付预定现金流的金融资产，也称为固定收入 证券，包括政府债券、企业债券和共同基金债券等。由于其现金流的支付是固定 的，债券的价值主要随利率的波动而变化，因此具有利率风险。 固定收益类证券的市场价值等于其未来期望现金流的贴现值。在到期收益率 一定的情况下，固定收益类证券的定价公式如下： p = 喜南5 l 。， 其中，c l 为在t 期期来支付的利息或本金数量：t 为每次支付的时期数：t 为至 到期的时期数；y 为该证券的利率( 贴现因子) 。 上式使用的是离散复利。在连续复利的情况下，上式变为 7 p = y c 一”(12)1e 5l 胃 事实上，两式是等价的。 从式( 5 1 1 1 ) 和式( 5 l1 2 ) 可以看出，固定收益类证券市场价格确定 的核心要素是贴现园子( 利率) 的选择。债券的期限越长，其价格受到利率变化 的影响越大。因此对固定收益证券风险测量或v a r 计算的基础就是测量债券价 格对于利率变化的敏感性。测量这种敏感性最常用的方法是持续期( d u r a t i o n ， 又称为久期) 。持续期这一概念是为了分析和管理债券组合的利率风险特征，最 早由麦考雷( f r m a c a u l a y ) 于1 9 3 8 年提出来的。 简单地说，持续期就是考虑了所有债券产生的现金流的现值因素后测算的债 券的实际到期日。名义到期同实际上只考虑了本金的偿还，而忽视了利息的支付： 持续期则对本会以外所有可能支付的现金流都进行了考虑，因此可以提供对债券 价格的利率风险敏感性更准确的测量。持续期从形式上看是一个时间概念，事实 上持续期反映了债券对利率风险的敏感度，即反映未来利率水平变动对债券价 格的影响程度。 经过计算，可以得出固定收益债券的风险价值v a r 纥氓= d p e r( 5 1 1 3 ) 其中，d 表示持续期。，p 表示债券价值，o 表示相应黉信水平下的利率变动最 大值。 。此处为修止的持续瑚，d = 一( 1 p ) d e a y = d i ( i + y ) ，其中d 为麦考雷持续期，y 为 利率。 顺i ：论史 某十v a r 的券商市场风险管理研究 由于持续期是一种线性指标，因此投资组合的持续期就是组成投资组合的各 证券持续期的加权平均值。持续期的这一特点大大方便了组合投资者对由多种资 产和负债组成的复杂组合的利率风险管理。 + 但是，持续期只是价格对收益率的一阶导数，它是利率风险的线性近似，忽 略了收益率对价格的高阶影响。只有当利率变化较小时，利用持续期计算风险价 值爿是合理的。而且，利率变化越大，其对风险的反映越不准确。因此，为了更 准确地反映债券的利率风险，还有必要考虑价格对利率的高阶导数。凸性 ( c o n v e x i t y ) 就是债券价格对收益率的二阶导数。 凸性弥补了持续期假设的债券价格的变化与利率的变化成线性关系的不合 理性，反映了债券的利率弹性( 持续期) 也会随利率变化而变化的事实，它与持 续期的结合使用更能准确地反映利率风险状况，尤其是在利率变化较大时债券价 格的变化。 事实上，持续期只适用于资产负债表内的利率风险管理，主要用于固定收益 组合( f i x e di n c o m ep o r t f o l i o ) 。而对于期权、期货等衍生金融工具，由于其未来 的现金流是不固定的，取决于未来市场情况，因而被称为或有权益( c o n t i n g e n t c l a i m ) 。对于这种或有资产与负债的利率风险，持续期和凸性都难以衡量，应采 用其他的方法。这将在下文中进行讨论。 ? 5 1 2 股票类资产v a r 测算 相对固定收益类证券，股票类资产主要具有两个基本特征：一是本金不能偿 还，股票的偿还期是无限的；二是股票的收益，即股利的支付是不确定的。由于 这两个特点，股票定价的核心问题是对股票回报( 包括资本收益和股利收益) 的 估计。目自d 对股票预期回报的估计主要包括两类定价模型，即资本资产定价模型 ( c a p m ) 和多因子的套利定价理论( a p t ) 。当然，也可以采用直接估计的方 法，如通过计算某一个别股票的预期回报率、波动性及与组合内其他股票或金融 工具之自j 的协方差等，来计算整个组合的预期回报。但这种方法计算过程复杂而 缺乏实用性。 5 1 2 1 基于c a p m 模型的股票风险价值 资本资产定价模型( c a p m ) 是股票定价中最常用的一种标准方法。该模型 由夏普( w i l l i a ms h a r p e ，1 9 6 4 ) 、林特纳( j o h nl i n m e r , 1 9 6 5 ) 和摩森( j a am o s s i n , 1 9 6 6 ) 独立提出。它具有巨大的历史意义，因为它是第一个在不确定性条件下的关于资 产定价的均衡模型。 c a p m 模型的基本形式为： 删l 。论立 基于v a r 的券商市场风险管理研究 r ，= r ，+ 卢j ( 月。，一r ，) 其中，为给定证券或证券组合的一期回报ir r 为回报的无m 险利率；r 。为市 场组合一期的回报：f 3 。为该股票或股票组合市场的系统帆险的标准测量