金融风险管理重点难点.doc

1、金融风险（Financial Risk）是指金融变量的变动所引起的资产组合未来收益的不确定性。2、金融风险的特点：（1）金融风险的不确定性（2）金融风险的客观性（3）金融风险的主观性（4）金融风险的叠加性和累积性（5）金融风险中的消极性与积极性并存。3、市场风险;指在证券市场中因股市价格、利率、汇率等的变动而导致价值未预料到的潜在损失的风险。4、市场风险的特点：市场风险除了具有前文所述的金融风险共有的特性之外，还具有以下特点：（1）市场风险主要由证券价格、利率、汇率等市场风险因子的变化引起。（2）市场风险种类众多、影响广泛、发生频繁，是各个经济主体所面临的最主要的基础性风险。（3）市场风险常常是其他金融风险的驱动因素。（4）相对于其他类型的金融风险而言，市场风险的历史信息和历史数据的易得性较高。5、金融市场的分类：根据金融市场风险不同的驱动因素或者不同类型的市场风险因子，可以把市场风险划分为：（1）证券价格风险（2）汇率风险（3）利率风险（4）购买力风险。6、信用风险（Credit Risk）又称违约风险;指交易对手未能履行约定契约中的义务而造成经济损失的风险7、信用风险的分类：（1）按照信用风险的性质，可将信用风险分为违约风险、信用等级降级风险和信用价差增大风险。（2）按照信用风险所涉及的业务种类，可将信用风险分为表内风险与表外风险。（3）按照信用风险所产生的部位，可将信用风险分为本金风险和重置风险。（4）按照信用风险是否可以分散，又可以分为系统性信用风险和非系统性信用风险。8、信用风险与市场风险的区别与联系：联系：（1）市场风险的发生有可能导致信用风险。（2）信用风险的发生也有可能加剧市场风险。（3）市场风险度量方法的改进为信用风险的度量提供了许多启示。区别：（1）风险的驱动因素存在差异。市场风险的驱动因素是资产的价格、利率或汇率等市场因素，二信用风险的驱动因素则主要是金融机构资产价值的波动性、宏观因素的变化、预期违约率等等。（2）历史信息和数据的可得性不同。测度对象分别为市场上的可交易性金融资产组合、非交易性资产组合；信用风险通常无法像市场风险一样可以获得足够、公开、准确的数据进行量化或模型化。（3）损失分布的对称程度不同。市场风险的损失分布相对对称，尽管常常存在厚尾现象；而信用风险的损失分布则一般呈现出左偏的形态。（4）风险持续的时间跨度存在差异。市场风险的时间跨度较小，可以是几天，甚至几小时、几分钟；而信用风险的时间跨度一般较长，可以是几个月、几年，甚至几十年。9、操作风险定义六：根据巴塞尔新资本协议，操作风险可以分为由人员、系统、流程和外部事件所引发的四类风险，并由此分为七种表现形式：内部欺诈。有机构内部人员参与的诈骗、盗用资产、违反法律以及公司的规章制度的行为。外部欺诈。第三方的诈骗、盗用资产、违反法律以及公司的规章制度的行为。雇用合同以及工作状况带来的风险事件。由于不履行合同，或者不符合劳动健康、安全法规所引起的赔偿要求。客户、产品以及商业行为引起的风险事件。有意或无意造成的无法满足某一顾客的特定需求或者是由于产品的性质、设计问题造成的失误。有形资产的损失。由于灾难性事件或其他事件引起的有形资产的损坏或损失。经营中断和系统出错。例如，软件或者硬件错误、通讯问题以及设备老化。涉及执行、交割以及交易过程管理的风险事件。例如，交易失败、与合作伙伴的合作内生风险。10、操作风险具有以下特点：（1）操作风险中的风险因素很大比例上来源于银行的业务操作,属于银行可控范围内的内生风险。单个操作风险因素与操作损失之间并不存在清晰的、可以界定的数量关系。（2）从覆盖范围看,操作风险管理几乎覆盖了银行经营管理所有方面的不同风险。既包括发生频率高、但损失相对较低的日常业务流程处理上的小纰漏，也包括发生频率低、但一旦发生就会造成极大损失,甚至危及到银行存亡的自然灾害、大规模舞弊等。因此,试图用一种方法来覆盖操作风险的所有领域几乎是不可能的。（3）对于信用风险和市场风险而言，风险与报酬存在一一映射关系，但这种关系并不一定适用于操作风险。（4）业务规模大、交易量大、结构变化迅速的业务领域，受操作风险冲击的可能性最大。（5）操作风险是一个涉及面非常广的范畴，操作风险管理几乎涉及银行内部的所有部门。因此，操作风险管理不仅仅是风险管理部门和内部审计部门的事情。11、按照导致操作风险的不同因素，操作风险可被分为四类：人员因素导致的操作风险、流程因素导致的操作风险、系统因素导致的操作风险和外部事件导致的操作风险。12、金融风险辨识是指通过运用相关的知识、技术和方法，对处于经济活动中的经济主体所面临的金融风险的类型、受险部位、风险源、严重程度等进行连续、系统、全面的识别、判断和分析，从而为度量金融风险和选择合理的管理策略提供依据的动态行为或过程。13、 风险辨识的基本方法：（对各个方法的了解，缺点）（1） 现场调查法（2）问卷调查法（3）组织结构图示法（4）流程图法（5）专家调查法（6）主观风险测定法（7）客观风险测定法（8）幕景分析法（9）模糊集合分析法（10）故障树分析法（11）其他方法：预期净现值法、平衡点法、决策树法等。14、 金融市场风险度量方法的演变（简单过程）：名义值度量法灵敏度方法波动性方法VaR方法压力试验和极值理论集成风险或综合风险度量15、久期、凸性计算公式：（利用久期求风险值）（久期） （修正久期）（凸性）其他重要公式： 16、 久期的性质：性质1 息票债券的久期一般小于债券的到期期限，而零息债券的久期就是其到期期限，息票债券久期的上限是相应的永久债券的久期。 性质2 息票债券的久期与息票率i之间呈反向关系：息票率越大，早期支付现金流的价值占债券总价值的比重就越大，从而债券的加权到期日即久期就越小，即。 性质3 久期与贴现率y之间呈反向关系：贴现率越低，远期支付现金流的价值占债券总价值的权重就越大，从而债券的加权到期日即久期就越大，即。 性质4 债券到期日与久期之间呈正向关系：在通常情形下，债券的久期会随着债券到期日的增加而增加，但增加的幅度逐渐减小，即。 性质5 债券组合的久期是该组合中各债券久期的加权平均，其中的权重就是第j种债券的价值占债券组合总价值的比重，即 其中：表示债券组合的久期；表示组合中第j种债券的久期。17、 系数实际上反映了证券的超额期望收益率对市场组 合超额期望收益率的敏感性，因而是度量证券系统性风 险的灵敏度指标。18、金融衍生品灵敏度指标的含义： （1）（Delta）,是金融衍生品价格关于其标的资产价格的一阶导数，表示金融衍生品价格对其标的资产价格的线性或一阶敏感性。（2）（Gamma），是金融衍生品价格关于其标的资产价格的二阶导数，也是金融衍生品的灵敏度系数关于标的资产价格的一阶导数，反映了灵敏度系数对标的资产价格S的灵敏性，或者说度量了金融衍生品价格变化对标的资产价格变化的非线性敏感性。 （3）（Theta）又称时间耗损，是金融衍生品价格关于时间的一阶导数，反映金融衍生品价格随着时间的推移而发生的变化，该系数度量了金融衍生品价格对时间变化的敏感性。 （4）（Lambda）是金融衍生品价格关于标的资产价格波动率的一阶导数，用以测量衍生证券价格对其标的资产价格波动率的线性或一阶敏感性。 （5）（Rho）是金融衍生品价格关于利率的一阶导数，用以测量金融衍生品价格关于利率的线性或一阶敏感性。19、 灵敏度度量法评述 优点：简明直观、应用方便，最适合于单个市场风险因子驱动的金融工具且市场因子变化很小的情形。缺点：1）该法多采取近似估计，精确度难以保证 2）灵敏度指标通常属于边缘分布型指标，难以衡量综合 情况 3）灵敏度指标复杂多样，可比性不高 4）灵敏度指标给出的变化比率，不能独立反映变化规模20、 VAR的定义 VAR(Value at Risk)按字面解释就是“风险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。21、VaR的计算方法概括：（P76-77）22、重要公式：在置信度c下的日绝对VaR ，在置信度c下的日相对VaR ；置信度c下该组合日的绝对VaR和相对VaR，分别为 。23、计算VaR的一般步骤：第一，建立映射关系。把组合中每一项资产头寸的价值表示为投资收益率或风险因子的函数表达式。第二、建模。第三、给出估值模型和VaR值。根据投资收益率或风险因子的波动性或相关性，或者投资收益率或风险因子未来可能的不同结果，结合第一步的映射关系估计出组合未来的价值变化及其分布特征，在此基础上得到组合的VaR值。24、边际VaR、增量VaR和成分VaR：（关键算每一项资产关于组合的系数 P80-82）边际VaR是指资产组合中资产i的头寸变化而导致的组合VaR的变化，即 增量VaR是指一个新交易的出现或者现存交易的退出对组合的VaR的影响。 、 ；成分VaR是指第i种资产对组合VaR的贡献量，即。有。25、VaR方法的优缺点：（三优点八缺点）优点：（1）由于方法可以测量不同风险因子、不同金融工具构成的复杂资产组合以及不同业务部门所面临的总体风险，所以适用范围更加广泛。（2）由于方法不仅提供了一个概括性的风险度量值及其发生的概率，而且所提供的风险度量值还具有可比性，所以方法容易为高层管理人员理解、认可、接受和使用，从而使得该法在对不同部门的风险比较、绩效评估、经济资本配置、风险限额确定、投资决策以及风险监管等诸多方面都能得到不断推广和应用。（3）方法在一定程度上考虑了决定组合价值变化的不同风险因子之间的相关性，从而能更加体现出投资组合分散化对降低风险的作用。局限性：（1）VaR方法本质上是一种向后看的方法，即对组合未来价值变化的估计是基于历史数据做出的，这就相当于假定了决定组合价值变化的风险因子在未来的发展变化及其相互关系同过去的行为完全一致，这显然与实际不符。（2）对风险因子行为经常使用的正态性假设不能准确刻画资产收益率分布所经常出现的尖峰、厚尾、非对称等分布特征。（3）基于同样的历史数据，但运用不同方法（例如历史模拟、Monte Carlo模拟等等）所计算的VaR值往往差异较大，这容易使人们对VaR方法的可靠性产生怀疑。（4）VaR方法不能准确度量金融市场处于极端情形时的风险。（5）VaR方法可能不满足次可加性，即以VaR作为风险度量指标，资产组合整体的风险可能会大于组合内各项资产风险的总和，这容易引致逻辑矛盾。（6）VaR方法对组合损益的尾部特征的描述并不充分，从而对风险的刻画也不完全。（7）VaR方法得到的是统计意义上的结论，而统计意义上的经济结论主要用于揭示由大量的不确定性个体组成的群体所呈现出的一般规律，对单独一次的个体经济现象的预测和决策没有多少说服力，从而对个体所得结论（例如预测和决策）并不确定。（8）计算VaR时对历史数据的搜集、处理一般比较繁杂，而且有时还无法获得相应的历史数据；同时， VaR的计算有时比较复杂，计算量也比较大。26、历史模拟法的VaR计算方法主要有标准历史模拟方法（SHS）、加权历史模拟法、滤波历史模拟法等。（知道方法）27、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原理：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。28、基于标准历史模拟法计算VaR的一般计算步骤：第一，识别风险因子变量，建立证券组合价值与风险因子变量之间的映射关系。第二，选取历史数据，模拟风险因子变量未来的可能取值。第三，计算证券组合未来的可能价值水平或损益分布。第四，基于损益分布计算置信度c下的VaR. (记原理，不需记公式P84-85)29、基于Monte Carlo模拟法的VaR计算的基本思想：不同于历史模拟法，采用Monte Carlo模拟法计算VaR不再借助于风险因子的历史数据，而是通过选择或建立适当的随机模型模拟风险因子的未来变化路径，并利用估值公式计算出对应路径的资产组合价值；不断重复上述模拟过程，最大限度地获得风险因子的未来变化路径及其对应的资产组合价值在未来的可能取值，以期更加准确地描绘出资产组合的未来损益分布，进而求得VaR。30、 置信度和持有期的选择和设定（看课件）1. 持有期的选择和设定需考虑以下因素: (1)考虑组合收益率分布的确定方式; (2)考虑组合所处市场的流动性和所持 组合头寸交易的频繁性。 2. 置信度的选择和设定需考虑以下因素： (1)考虑历史数据的可得性、充分性； (2)考虑VaR的用途； (3)考虑比较的方便。31、 压力试验（看课件）32、 信用风险度量方法专家分析法（要素分析法）：要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。常用的要素分析法是要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（）、还款能力（）、资本实力（）、担保（）和经营环境条件（）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“”因素，即借款人（）、借款用途（）、还款期限（）、担保物（）及如何还款（）。还有的归纳为“”因素，即个人因素（）、借款目的（）、偿还（）、保障（）和前景（）。无论是“”、“”还是“”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 33、信用风险度量方法演变过程：大致分为三个阶段：一是1970年以前，大多数金融机构基本上采取专家分析法，即依据银行专家的经验和主观分析来评估信用风险，主要分析工具有5C分析法、LAPP法、五级分析法等；二是大约在20世纪70年代初到80年代底，金融机构主要采用基于财务指标的信用评分方法，如线性几率模型、Logit模型、Probit模型、AltmanZ值模型与ZETA模型等；三是20世纪90年代以来，世界一些著名的商业银行开始探索运用现代金融理论和数学工具来定量评估信用风险，建立了以风险价值为基础、以违约概率和预期损失为核心指标的度量模型，如信用监控模型（KMV模型）、CreditMetrics模型、信贷组合观点（credit porfolio view）、CreditRisk+模型等等。34、几个率的计算：（1）对i=1,2,N，定义mi,R是评级为R的债务人在第i年违约数目，ni,R是评级为R的债务人在第i年年初没有违约的数目，则边际违约率MDRi,R为(2)评级为R的债务人在N年内没有违约的比率，即生存率为;(3)第N年的违约率为;(4)累积违约概率为;(5)平均违约概率满足下式.35、实际违约概率d2称为违约距离。36、信用损失的含义：CL（credit losses）是指信用风险所引起的损失。设有n种资产，则 CEi为第i种信用资产的信用暴露（credit exposure）；LGDi为第i种信用资产的违约损失率；CEiLGDi为第i种信用资产的违约损失或违约风险暴露，即违约发生后的损失。37、预期信用损失ECL（expected credit losses）预期信用损失率REL（rate of expected losses）未预期信用损失率RUL（rate of unexpected losses ）未预期信用损失UCL（unexpected credit losses）是相对于预期信用损失而言的未预料到的损失，其计算主要有两种方法：信用损失的标准差法和信用损失的VaR法。38、 信用价差（credit spread）是指为了补偿违约风险，债权人要求债务人在到期日提供高于无风险利率（一般用同期的国债到期收益率来表示）的额外收益。39、 信用价差的计算（看课本）信用价差=风险资产收益率-无风险收益率40、 Z值评分模型与ZETA模型（详细看，结合课件）41、 CreditMetrics模型应用的基本程序：（结合课本)（1）评级体系的选择与信用等级转移矩阵的确定；（2）信用期限长度的确定；（3）远期信用定价模型的确定；（4）信用资产远期价值的分布与VaR计算。（说是五个，书上只有四个P196）42、CreditMetrics模型的优点及不足： （二优点六缺点）优点：（1）其框架具有广泛的兼容性，既可以用于度量贷款、债券等传统工具的信用风险，又可以度量贷款承诺、互换、远期等较复杂的现代金融工具的信用风险。（2）可使风险管理者更有针对性地搜集、处理有关信息，提高识别、度量和管理信用风险的能力，更有效地配置信用风险资产。缺点：（1）应用该模型对信用资产组合的远期价值的估算是建立在对远期信用价差正确估计的基础上的，但在估算过程中忽略了远期信用价差的随机性。（2）模型中的违约率实际上是用过去的统计数据得到的平均历史违约率，不能很好地体现目前和之后的宏观经济状况、市场风险等因素的影响。另外，该模型还假定同一信用等级的债务人，无论行业如何、资产规模如何，他们的信用等级转移矩阵都是相同的。（3）该模型中使用的违约回收率或违约损失率的可靠性，缺乏理论基础和验证。（4）模型假定信用等级的变化是独立的。（5）该模型对资产价值或收益的实际分布的确定还有待进一步研究和改进。（6）该模型还假定公司资产收益率之间的相关系数可以用公司股票收益率之间的相关系数来替代，这缺乏充分的理论基础和验证。43、 基于市场价值的违约模型KMV模型的基本思想：(结合课本) 还有计算题债务人的资产价值变动是驱动信用风险产生的本质因素，所以只要确定了债务人资产价值变动所遵循的规律和模型（例如服从某个随机方程），就可实现估计违约率的目的。44、KMV模型的基本步骤：KMV方法包含三个主要内容，也是用以计算预期违约率的三个基本步骤：第一，公司资产价值和资产收益率波动性的估计；第二，违约距离的计算；第三，利用违约距离推导出预期违约率。 （不要求记公式）45、KMV模型的优缺点： （三优点五缺点）优点：（1）KMV模型具有很高的灵敏度和适用性，运用KMV模型计算的EDF更更前瞻性。（2）与信用评级为基础的风险度量模型如CreditMetrics相比，KMV公司的EDF在短期内具有更好的预测性，但在超过两年以上的时间段内则没有优势。（3）KMV既可以用于股票交易高度活跃的发达股票市场，也可以用于不太发达的新兴市场。缺点：（1）利用期权定价方法可以求解公司资产价值和波动率，但对结果的精确性缺乏有效的检验方法。（2）在KMV模型的应用过程中，一直假定公司的债务结构是静态不变的，这通常与事实不完全符合。（3）假定负债企业的资产价值呈对数正态分布，这与实际情况与不完全相符，从而影响模型应用时的准确性。（4）运用该模型对经验EDF的估计一般要依赖大量违约的历史数据，历史数据的完备性、可靠性等会影响预测EDF的准确性，而且大量历史数据的收集、储存、处理等需要付出很大的成本。（5）该模型本质上只考虑违约和非违约两种状态，属于违约模型（DM）。目前，KMV公司已经对此做了此改进，开始提供盯市模型（MTM）的版本。46、了解巴塞尔委员会的演变 巴塞尔协议是国际清算银行（BIS）的巴塞尔银行业条例和监督委员会的常设委员会“巴塞尔委员会”于1988年7月在瑞士的巴塞尔通过的“关于统一国际银行的资本