市场风险管理概述课件(ppt 92页).ppt

第一节市场风险的识别第二节市场风险的评估第三节市场风险的应对与控制 第三章市场风险管理 第一节市场风险的识别 一 市场风险概述二 利率风险三 汇率风险四 股票风险五 商品风险 一 市场风险概述 巴塞尔委员会 因市场价格波动而导致表内和表外头寸损失的风险 张金清 由于金融市场变量的变化或波动而引起的资产组合未来收益的不确定性 比较 市场风险 价格风险 系统性风险 一 市场风险概述 一 市场风险概述 市场风险是导致中外金融业一系列重大损失事件的主要原因1994年美国奥兰治县的破产1995年英国巴林银行1996年日本三井住友银行1997年的亚洲金融风暴2004年中航油事件2005年国储铜事件 一 市场风险概述 市场风险具有以下显著特征 易发性突发性强破坏性高传染性可控性 工行年报2009 中行年报2009 二 利率风险 作为资金的价格 利率的波动会影响所有的金融工具 利率风险是所有金融机构都要面对的一种基本风险 这种风险不仅影响金融机构的盈利水平 也影响其资产 负债和表外金融工具的经济价值 鉴于利率风险管理的重要性 我们将在下一章专门介绍利率风险管理 三 汇率风险 汇率风险是指金融机构因外汇汇率 包括黄金价格 的不利变动而蒙受损失的风险 跨货币的经济行为 不利的汇率变动 汇率风险 三 汇率风险 汇率风险包括两大类 交易性风险外汇交易活动以外币计价的国际借贷和投资活动结构性风险外汇资产 外汇负债和外汇资本的不匹配 四 股票风险 股票风险是指因股票价格的不利变动而蒙受损失的风险 股票风险并非仅存在于股票投资中 也存在于其他与股票有关的权益类工具中 典型的有可转换债券 认股权证及各种股票衍生品 因此股票风险也称权益证券风险 商品风险是指因商品价格波动而带来损失的风险 五 商品风险 这里的商品是指那些可以在二级市场 如交易所 上交易的实物产品 交易形式包括即期 期货和期权等通常包括 农产品 如玉米 大豆 棉花 小麦等家畜和肉类 如牛 猪等能源产品 如石油 天然气 电力等金属 如铝 铜 镍 锌等 第二节市场风险的度量 一 概述二 敏感性分析法三 VaR方法四 压力测试法 一 度量市场风险的主要指标 一 概述 二 市场风险度量技术的演变 名义值法 敏感性方法 波动性方法 VaR 压力测试极值方法 一 概述 一 基本原理影响金融资产或组合的因素有很多 在风险识别的基础上 可以初步判断出哪些或哪一类风险因子的影响力最大 敏感性分析的核心内容就是通过研究这些单个市场风险因子变化与资产损益 或价值 变化之间的关系 进而揭示出资产或组合的风险大小 即 二 敏感性分析法 识别风险 找出关键的风险因子 构建因子与资产损益的对应关系 进而判断资产的风险大小 通常用敏感系数s 或称敏感度 敏感指数等 来表示风险因子m和资产损益 或价值 V之间的关系 公式为 说明 S越大 敏感性越大 即资产损益 或价值 越容易受该风险因子变动的影响 举例 二 敏感性分析法 二 应用1 汇率风险汇率的变动会直接反映到以外币计价的资产 负债 的价值变动上 也就是说 外币资产 负债 的汇率敏感度s 1 因此 金融机构的汇率风险主要取决于其汇率风险暴露 即敞口规模的大小 二 敏感性分析法 二 敏感性分析法 2 股票风险 贝他系数贝他系数反映的是单个资产相对于所有资产组合的变动程度指标 公式为 其中 组合的收益率为rm 波动为 m 组合中的第i种资产的收益率为ri 波动为 i i资产与组合的协方差为COV ri rm 相关系数为 i m 用EXCEL计算贝他系数的方法 用CORREL函数计算相关系数 用STDEV函数分别计算标准差 然后代入公式直接得出 用SLOPE函数直接得出 用 数据分析 中的 回归 将单个资产收益率作为因变量 股指收益率为自变量 得出预测方程 其中X的系数即为贝他值 二 敏感性分析法 3 衍生品风险 以期权为例根据BS模型得出的欧式看涨期权定价公式为 根据泰勒展开式 有 二 敏感性分析法 可知 期权风险取决于其对下列因子的敏感度 三 评价 二 敏感性分析法 局限性局部估值法 可靠性难以保证应用中受局限性较大 不同指标之间难以统一对风险因子本身估值的依赖性较大 优点简洁直观可操作性强 一 VaR概述 二 VaR的获取方法 三 VaR的应用 三 VaR方法 一 VaR概述 1 VaR的由来传统度量方法的不足名义值法波动性法JP摩根的首创多方的推动 来自J P Morgan的首创 公司在未来24小时内潜在的总体损失是多少 当时 JPM有14个主动交易部位 120个独立交易单位 交易品种涉及各种证券 外汇 衍生产品等 每天交易规模超过500亿美元 来自多方的推动 1993年把VaR作为处理衍生工具的 最佳典范 方法进行推广 使得其在全球范围的影响大大提升 1996年修正案允许银行使用VaR模型来计量市场风险并以此确定市场风险的资本要求 IOSCO于1998年发布了关于券商采用VaR的规范文件 提议运用VaR来改善衍生性商品风险的披露 30国集团 巴塞尔委员会 国际券商组织委员会 美国财务会计准则委员会及证券管理委员会 一 VaR概述 2 VaR的涵义ValueatRisk按字面的解释就是 处于风险状态的价值 可译为受险价值 在险价值 风险价值等 通常解释为 VaR是在一定置信水平和一定持有期内 某一金融资产或组合在正常的市场条件下所面临的最大损失额 一 VaR概述 3 VaR的理解要点 VaR不是一般意义上的损失额 而是对应于一定置信水平的损失额 VaR不是已发生的实际损失额 而是对应于一定持有期的 未来的损失额 VaR不是极端状态下的最大损失额 而是在正常市场条件下的最大损失额 置信水平 正常市场 持有期 置信水平 置信水平是统计学中常用的概念 在估计变量未来的取值时 可采用点估计和区间估计两种方式 同时还应说明该估计的可靠性大小 即置信水平 事件的5 事件的95 置信水平 X X C 2 C 2 因此从数学和统计的意义上看 VaR就是在某个既定的损益预期分布中 对应一定置信水平的分位数 通常位于左侧 从上述的分析可得知 计算VaR的关键在于确定证券或组合的未来损益的统计分布或概率密度函数 而直接获取未来损益的分布几乎是不可能的事 为此 通常经过下述分解过程 将资产表示为市场因子的函数 预测市场因子的波动性 根据市场因子的波动估计资产的价值变化及其概率分布 给定置信水平和持有期 得出VaR 二 VaR的获取方法 在这一分解过程中 波动性模型和价值模型是核心和难点 根据波动性模型和价值模型的不同 可以将VaR的计算方法分为以下三类 历史模拟法蒙特卡罗模拟法方差 协方差法 参数法 二 VaR的获取方法 1 历史模拟法 基本思路 利用历史数据集 将过去已经实现的收益率分布或市场变量分布应用于目前的投资 或组合 据此模拟下一个时期该投资 或组合 可能面临的收益分布 给定置信水平和持有期 就可以计算出VaR 参见前面的例子 隐含前提 历史可以复制未来历史数据可获得 且完整有效 2009年11月26日 某投资者买了50000股招商银行股票 价格为17 22元 股 问 下一个交易日 在99 置信水平下 该投资者的最大损失是多少 举例 第一步 建立样本 模拟头寸损益 样本数据选择2004年10月18日至2009年11月26日每个交易日的收盘价 共1261个数据 模拟头寸在每一个历史交易日中的价值 即 Vt Pt 50000 由此获得模拟头寸的时间序列 然后计算模拟头寸的逐日损益 即 Rt Vt Vt 1 考虑到涨跌停板限制问题 用收益率模拟应该更合理 第二步 求解VaR 方法一 将损益序列中的数据按升序排列 找到对应的第1261 1 12 61个数据 谨慎起见 我们用第13个 为 97500元 即VaR 97500元方法二 直接用EXCEL中的 排位与百分比排位 函数 找到对应1 的损失值 为 95500元 即VaR 95500元 简要评述 优点原理简单且实用非参数完全估值 避免了估值和模型风险不足对历史数据的依赖路径依赖假设等概率假设 2 蒙特卡罗模拟法 基本思路 假设资产价格或市场变量的变化服从于某个随机过程 通过模拟该随机过程 就可以得出在给定时点上投资组合的价格或市场变量的估计值 不断重复该模拟过程 就可以得到一系列估计值 如果重复的次数足够多 模拟出的估计值最终将会收敛于 真实的 组合价值 以此为基础 就可以进一步估计出组合 真实的 风险价值 主要步骤 第一步 为变量选择一个随机模型 确定模型参数 以模拟价格变化的时间路径 使用较多的是几何布朗运动模型第二步 产生一个虚拟的随机变量系列 i i 1 2 n 由此计算出价格序列 2 蒙特卡罗模拟法 第三步 根据特定的价格序列计算目标期末的资产价值 尽可能多地重复第二 三步 如10000次 就可以得到一个价值分布第四步 给定置信水平1 c 通过分位数就可以计算出VaR 同历史模拟法 2 蒙特卡罗模拟法 假定经检验 招商银行股票价格变动服从随机游走模型 Pt Pt 1 t利用EXCEL中的随机数发生器产生一万个虚拟变量 变量取值范围 1 722 1 722 已知P0 17 22 将其和已产生的随机数代入公式Pt Pt 1 t 即可得模拟价格 进而得到模拟损益 举例 资料同前 第一步 建立样本 模拟头寸损益 第二步 求解VaR 方法一 将损益序列中的数据按升序排列 找到对应的第10000 1 100个数据 为 84502元 即VaR 84502元方法二 直接用EXCEL中的 排位与百分比排位 函数 找到对应1 的损失值 为 84412元 即VaR 84412元 简要评述 优点全场景模拟 不受历史数据限制完全估值 可处理非线性 非正态问题不足复杂 不易理解模拟次数 计算精确度与耗费时间的矛盾模型风险和估值风险伪随机数问题 基本思路 首先假定要考察的随机变量服从于某种参数分布 如正态分布 泊松分布等 然后借助于分布参数 如均值 方差等直接计算出VaR 3 方差 协方差法 主要步骤 以正态分布为例 首先假设资产收益率服从于一般正态分布R f r N 2 然后借助于正态化转换 转换成标准正态分布 N 0 1 3 方差 协方差法 通常假定 0 则有 R 这里 表示在标准正态分布下对应一定置信水平的分位点 表示资产收益率的波动 又 资产损益 资产收益率R 资产市值P因此有 VaR P由于 和P可以获知 那么 计算VaR的核心就是估计 如今很多软件都可以直接估计 3 方差 协方差法 例题1 已知人民币对美元的汇率变动服从均值为0 标准差为0 05的正态分布 计算100万美元资产在95 的置信水平下的单日VaR 3 方差 协方差法 解 对应95 置信水平 1 65 且已知 0 05 P 100 根据公式可得 VaR P 1 65 0 05 100 8 25万 2 方差 协方差法 举例 资料同前利用EXCEL中的统计描述函数 可直接得出标准差 代入公式即可得出VAR 简要评述 优点可以迅速求解易于处理组合不足正态分布假设参数估计风险 1 参数的选择2 组合VaR3 模型的简要评价 三 VaR的应用 1 置信水平1 c 影响 给定持有期 1 c越大 VaR越大选择依据 投资者的风险偏好样本规模限制VaR的使用目的常用标准 95 99 1 c 95 1 c 99 损失获利 1 VaR参数的选择 影响给定置信水平下 持有期越长 VaR的数值越大在独立同分布状态下 t日的VaR 1日的VaR 选择依据 持有资产的流动性状况样本规模限制VaR的使用目的常用标准 BIS建议t 10天 2 持有期t 1 VaR参数的选择 3 参数间的转换 置信水平转换 不同置信水平上的VaR比值等于相应的分位数的比值 即 例 99 的VaR 10 换算成95 的VaR 1 65 2 33 10 7 08 时间转换 在独立同分布状态下 t日的VaR等于单日的VaR乘以t的平方根 即 例 月VaR 3 51 则年VaR 3 51 12 2 1 VaR参数的选择 练习1 RiskMetrics可以提供持有期为1天 置信水平为95 的VaR 而BIS要求却是持有期为10天 置信水平为99 的VaR 二者如何转换 练习2 将下列投资组合按风险从小到大的顺序排列 假设一年有252个交易日 A 5 3 6 1 4 2B 3 4 1 2 5 6C 5 6 1 2 3 4D 2 1 5 6 4 3 2 组合VaR 组合VaR的含义同一资产不同风险的组合不同资产同一风险的组合不同资产不同风险的组合 组合VaR的计算组合正态法 2 组合VaR 资产正态法 例题2 一个包含加元和欧元的外汇投资组合 假设这两种货币不相关 且相对于美元各有5 和12 的波动性 组合总规模为300万美元 其中200万投资加元 100万投资欧元 要求 计算95 置信水平下组合的VaR 2 组合VaR 方法一 组合正态法 先计算组合收益的波动率 然后代入公式 可得VaRp 1 65 0 05207 300 25 7738 2 组合VaR 方法二 资产正态法 先计算单个资产的VaR 加元资产的VaR 1 65 0 05 200 16 5欧元资产的VaR 1 65 0 12 100 19 8然后利用公式 可得组合的VaR 2 组合VaR 支持的声音市场最流行 最为有效的风险管理技术TheNewBenchmarkforManagingFinancialRisk风险管理领域的VaR革命 反对的声音VaR不能替代好的管理 好的经验与好的判断 它只是一个工具箱 而不是一个黑箱VaR是一种庸医行为 VS 3 VaR模型的简要评价 建行2009年报P298 VaR模型的内在缺陷VaR模型的以下主要缺陷直接误导了市场 它以正态分布为假定 集中于正常市场状态 未考虑 黑天鹅风险 或长厚尾状态 即在极端市场条件下损失发生的概率可能随损失规模一道上升 它以市场具有正常流动性 资产可在短期内变现 出价 报价差维持不变为假定 未考虑极端市场条件下金融资产缺乏流动性的状态 或者说未考虑市场流动性风险 它考虑正常市场条件下资产相关性因素降低风险的作用 未考虑极端状态下金融资产相关性普遍大幅提高从而增加风险的状态 它考虑市场波动风险 未考虑一般市场波动以外的特定风险 它揭示某项交易损失超过某一VaR值的可能性 未揭示某项交易超过VaR的极端或厚尾损失发生时的绝对量究竟有多大 它主要用于交易活跃 历史数据充分的资产 难以用于市场交易不充分的资产 它主要用于对历史损失的统计描述 缺少对未来损失的预测能力 实际上VaR模型的局限性早已为人知 银行业和监管者采取了以下措施克服其缺陷 包括采用压力测试衡量超常损失 采用指数加权移动平均以及GARCH模型等历史数据处理方法使其更具有前瞻性 然而风险模型的以上改进并不足以使银行业真正提高风险意识和风险控制能力 摘自陆晓明 次贷危机挑战美国银行业风险管理系统 了解VaR的局限性 VaR最明显的缺陷在于其无法衡量绝对的最大损失 它只是在一定置信水平下对损失进行估计 尾部风险 计算VaR时通常假设头寸固定不变 即组合的规模和结构不变 事实上 头寸经常会随市场的变动而发生调整 头寸风险 计算VaR时通常需要大量的历史数据 如果数据缺乏或数据不准确 计算出来的VaR也很难保证其准确性 运用模型计算VaR时可能面临着模型失败的风险 包括 模型设计或选择错误 模型操作错误 参数估计错误等 数据风险 模型风险 本指引所称压力测试是一种以定量分析为主的风险分析方法 通过测算银行在遇到假定的小概率事件等极端不利情况下可能发生的损失 分析这些损失对银行盈利能力和资本金带来的负面影响 进而对单家银行 银行集团和银行体系的脆弱性做出评估和判断 并采取必要措施 银监会 商业银行压力测试指引 2007 压力测试是通过假设各种极端不利的市场环境 或情景 来估计头寸或组合在该环境下的风险值 四 压力测试 stresstesting 类型 敏感性测试 旨在测量单个重要风险因素或少数几项关系密切的因素由于假设变动对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响情景测试 是假设分析多个风险因素同时发生变化以及某些极端不利事件发生对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响 商业银行压力测试指引 针对市场风险的适用情形 包括但不局限于 市场上资产价格出现不利变动主要货币汇率出现大的变化利率重新定价缺口突然加大基准利率出现不利于银行的情况收益率曲线出现不利于银行的移动附带期权工具的资产负债其期权集中行使可能为银行带来损失等 商业银行压力测试指引 美国银行界的压力测试 美国监管机构于2009年 月开始针对19家大银行进行了压力测试 测试设定两种情景 情景一 美国2009年失业率为8 4 2010年失业率达到8 8 房价继续下跌14 情景二 美国2010年失业率达10 3 房价继续下跌22 测试检验了19家银行在这两种情景中损失有多大 是否能生存下来 弱者 需补充多少资本金等情况 结果显示 其中有10家银行需要筹募总额高达746亿美元的资金 假如经济衰退进一步加深 这19家银行在2009年和2010年的亏损额总计可能达到6000亿美元 参阅中国产经新闻网专题 国内银行的房贷业务压力测试 在4月20日银监会召开的2010年第二次经济金融形势分析通报会上 银监会主席刘明康提出 各大中型银行按季度开展房地产贷款压力测试后 压力测试报告纷纷出炉 结果显示 房价下跌30 40 都在银行可容忍的范围之内 工行 建行对房价下跌可容忍度在35 左右 交行为30 民生可容忍度最高为40 招行为37 上海银监局2009年设定的压力情境分别是 轻度压力是房价下跌10 利率上升54个基点 借款人收入不增长中度压力是房价下跌20 利率上升108个基点 借款人收入下降5 严重压力是房价下跌30 利率上升162个基点 借款人收入下降10 2010年3月23日 50名来自国内顶尖金融机构的精英在中国人民银行研究生部获得证书 成为国内第一批经过系统培训的金融压力测试分析师 第三节市场风险的应对与控制 一 市场风险的限额管理二 市场风险的分散管理三 市场风险的对冲管理四 市场风险的应急管理 一 市场风险的限额管理 一 目的确保将所承担的市场风险控制在可以承受的合理范围内 二 种类 1 交易限额是对总交易头寸或净交易头寸设定的限额 前者是对特定交易工具的多头头寸或空头头寸给予限制 后者是对多头头寸和空头头寸相抵后的净额加以限制 2 风险限额是指对按照一定的计量方法所计量的市场风险设定的限额 3 止损限额即允许的最大损失额 三 设定限额时应考虑的因素业务性质 规模和复杂程度商业银行能够承担的市场风险业务经营部门的既往业绩工作人员的专业水平和经验定价 估值和市场风险度量系统压力测试结果内部控制水平资本实力外部市场的发展变化情况 一 市场风险的限额管理 二 市场风险的分散管理 一 目的通过分散持有风险资产