风险价值2.ppt

风险价值0850420005 一 研究背景及发展前景 近年来 金融市场的剧烈波动使得金融机构和监管当局面临巨大的挑战 许多金融机构由于金融市场风险管理不善而导致巨大损失 因此 准确辨别 测量金融风险成为金融机构和监管部门关注的焦点 传统的ALM Asset LiabilityManagement 资产负债管理 过于依赖报表分析 缺乏时效性 利用方差及 系数来衡量风险太过于抽象 不直观 而且反映的只是市场 或资产 的波动幅度 而CAPM 资本资产定价模型 又无法揉合金融衍生品种 在上述传统的几种方法都无法准确定义和度量金融风险时 G30集团在研究衍生品种的基础上 于1993年发表了题为 衍生产品的实践和规则 的报告 提出了度量市场风险的VaR ValueatRisk 风险价值 方法已成为目前金融界测量市场风险的主流方法 稍后由J P Morgan推出的用于计算VaR的RiskMetrics风险控制模型更是被众多金融机构广泛采用 风险价值 VaR 是指在一定的持有期和给定的置信水平下 利率 汇率等市场风险要素发生变化时可能对某项资金头寸 资产组合或机构造成的潜在最大损失 VAR计算方法为金融机构 监管部门及外汇投资者提供一些理论计算上的参考 不同的风险投资者可以根据自己的风险厌恶程度 计算各自的VaR达到预测和控制外汇的风险 优点 该方法简单 直观 易于操作 不需对回报率分布形式作出假设 可以解决比如回报率分布不对称等问题 同时避免了因为参数估计或选择模型而引误差 缺点 回报率分布在整个样本时期内是固定不变的 历史趋势发生逆转时 基于原有数据的VaR值会和预期最大值失发生较大偏差 优点 不受金融类型复杂性 金融时间序列的非线性等问题限制 能较好的处理非线性问题 且估算精度好 缺点 复杂证劵组合 模型选择误差 金融产品的价格波动是个随机过程 不同产品价格波动方式也不同 很难用以特定的模型来刻画 优点 方法较简单 实施起来方便 缺点 对于复杂的现实不能做出准确的估测 存在较大的偏差 蒙特卡罗的基本步骤 第一 情景产生选择市场因子变化的随机过程和分布 估计期中相应的参数 模拟市场因子的变化路径 建立市场因子未来变化的情景 第二 组合估值对市场因子的每个情景 利用定价公式或其他方法计算组合的价值及其变化 第三 估计VaR根据组合价值变化分布的模拟结果 计算出特定置信度下的VaR 基本应用 1 用于风险披露 2 用于金融监督 3 用于风险控制 4用于绩效研究 巴塞尔委员会在其 关于市场风险资本要求的内部模型法 关于使用 返回检验 法检验计算市场风险资本要求的内部模型法的监管构架 等文件中规定 依据VaR风险计量模型计算出来的风险来确定银行的资本金 同时对这个计算方法的使用和模型的检验提出可行的建议和做出明确的规定 依据VaR的计算结果 金融监管部门可以计算出金融机构为了防范市场风险所需计提的最低保证金 也可以利用VaR技术对银行和其他金融机构的风险进行监控 并以VaR值作为衡量金融中介机构风险的统一标准 以及金融监管部门确定金融机构资本充足性的准