在险价值的定义(ppt34)(843MB

11 1在险价值的定义11 1 1在险价值的定义11 1 2选择合适的VaR参数11 1 3VaR的使用11 2单一资产的在险价值计算11 2 1波动率换算11 2 2单个资产在险价值 VaR 的计算11 3投资组合的在险价值计算11 3 1线性模型11 3 2线性模型的适用范围11 4衍生工具的在险价值11 4 1Delta近似11 4 2Delta Gamma近似11 4 3二次方程模型11 4 4估计模型的运用11 4 5固定收益投资组合11 5蒙特卡罗模拟11 6历史模拟11 7压力测试和回溯测试11 7 1压力测试11 7 2回溯测试11 8风险度量术 RiskMetrics 11 8 1风险度量术对参数的计算11 8 2资产流映射 掌握 了解 了解 掌握 掌握 掌握 了解 掌握 掌握 了解 了解 掌握 掌握 了解 了解 掌握 掌握 在险价值 VaR 是按某一确定的置信度 对某一给定的时间期限内不利的市场变动可能造成投资组合的最大损失的一种估计 通俗地说 VaR是要在给定的置信度 典型的置信度为95 97 5 99 等等 下衡量给定的资产或负债 即投资组合 在一段给定的时间内 针对交易活动的时间可能选取为一天 而针对投资组合管理的时间则可能选取为一个月 可能发生的最大 价值 损失 VaR是对可能实现的价值损失的一种估计 而不只是一种 账面 损失估计 例 假设一个基金经理希望在接下来的10天时间内 以95 概率保证其所管理的基金价值损失不超过 1 000 000 则我们可以将其写作 其中为投资组合价值的变动 用符合表示 其中为置信度 在上述的例子中是95 VaR询问的问题是 我们有X 的信心在接下来的T个交易日中损失程度将不会超过多大的 要使用VaR就必须选择定义中的两个参数 时间长度T和置信度X 时间长度在选择合适的时间长度参数时必须考虑下列三个主要因素 1 新交易发生的频率 2 收集市场风险数据的频率 3 对风险头寸套期保值 对冲 的频率 在金融机构中 内部VaR的计算最常选用1天的时间期限 国际清算银行规定的作为计算银行监管资本的VaR的时间期限为10天 置信度X 在计算VaR中通常使用的置信度是95 97 5 或99 如果我们选用的是95 如图11 1所示 横轴表示投资组合价值变化范围 而纵轴表示变化发生的概率 就是要在图中找到如向下箭头表示的位置 该位置使得价值变化的95 落在右边而5 落在左边 这个位置上的横轴数值就是VaR的值 大多数金融机构在内部风险管理中选用95 至99 之间的某一置信度 而国际清算银行对监管资本计算所规定的置信度为99 VaR的特点1 它用一个单一的数字捕捉住了风险的一个重要方面 2 它容易理解 3 它询问简单的问题 情况究竟有多糟糕 VaR的应用1 被动式地应用 信息报告 2 防御式地应用 控制风险 3 积极式地应用 管理风险 VaR的应用机构1 金融机构2 监管机构3 非金融机构4 机构投资者 注意的问题1 VaR不是万能的 它主要针对的是金融市场风险 2 VaR是在假定正态分布的市场环境中计算出来的 这意味着不考虑像市场崩盘这类极端的市场条件 因此 VaR度量的是机构日常经营期间预期能够发生的情况 3 VaR的计算至少需要下列数据 投资组合中所有资产的现价和波动率以及它们相互之间的相关关系 通常 假定投资组合构成的变动是随机的并服从正态分布 在期权定价中我们将波动率表示成年波动率 在计算VaR中 我们将波动率表达成日波动率或周波动率 它们之间的关系是 假设我们持有某一股票 其价值为S 年波动率为 我们想要知道在接下来一个星期内具有99 确定性的最大可能损失是多少 假定股票收益率是正态分布的 由于时间期限非常短 我们可以合理地假定均值为零 我们必须计算出对应1 100 99 分布最左边的尾部位置 其中为标准正态分布的累计函数 设为的逆函数 则 我们得到99 置信度对应于均值的2 33个标准差 既然我们持有价值为S的股票 VaR被确定为 如果时间期限是T 以天为单位 而要求的置信度是X 我们有 其中为单位股票日收益率在险价值 DEaR 为股票收益率的日波动率 标准差 在 11 2 中我们假定股票的收益率具有均值为零的正态分布 零均值的假定对很短时间期限是有效的 但对于较长的时间期限 收益率以时间的比例量向右移 对于较长的时间度量 表达式 11 2 应该考虑对资产价值的漂移加以修正 如果这个漂移率为 那么 11 2 式变成 我们采用的是实际漂移率 而不是风险中性下的漂移率 设投资组合由M个资产组成 第i个资产的价值为 波动率是 而第i个资产和第j个资产之间的相关系数是 其中 1 因此 该投资组合价值一天的变动为 其中为第i个资产一天的价值变动率 而为常数 根据统计学的标准结论 投资组合的方差为 投资组合的VaR是 11 5 11 6 1 股票的投资组合 2 债券的投资组合 3 外汇的投资组合 4 商品实物的投资组合 5 外汇远期合约的投资组合 6 利率互换和货币互换的投资合 7 由上述工具共同构成的投资组合 对远期和互换这两种情况该如何理解 考虑一个由单一的标的证券S的衍生证券组成的投资组合 其中f是期权的价值 S是基本标的证券的价值 令 近似地 我们有 对于存在着多个基本标的市场变量时 类似地有其中 对于基本标的证券价格的微小移动 Delta近似值是令人满意的 而对于较大的变动 更高阶的近似可以达到更好的效果 这就要将Gamma效应或凸性效应结合进去 假如我们的投资组合由一个股票的期权组成 基本标的证券价格的变动与期权价值变动之间的关系是 由于我们假定其中取自一个标准正态分布 这样我们有它可写作 对于一阶项 期权的随机价值只是基本标的证券价值的一种简单比例关系 对于二阶项 由于S的确定性漂移率和期权的Theta 存在一个确定性的漂移率 然而 更重要的是Gamma效应引入了一项 使的随机成分是非线性的 从图11 5中我们可以看到用Delta Gamma近似得到的分布远非一个正态分布 图11 5期权Delta近似分布 期权Delta Gamma近似分布与标的证券分布的对照由于表达式 11 7 是的一个二次方程 必须满足下列约束条件 在下面的情况下达到极端值 一个明显的结论是正的Gamma对一个投资组合是好的 而负的Gamma是不好的 具有一个正的Gamma下侧是有限的 但是具有一个负的Gamma则上侧是有限的 或 考虑一个基于单个资产的期权组合 设该资产价格为S 投资组合的Delt为 Gamma为 对投资组合价值变化运用Taylor展开式 我们有 设 公式可表示成 将上式扩展到包括M个市场变量的投资组合的情况 则公式变成 其中是第i种市场变量的价值 和是第i种市场变量的Delta和Gamma值 设 则公式 11 9 可表示成一种更一般的形式 对待有关非线性证券问题的有效办法是对基本标的证券价格的随机行为采用模拟方法 然后运用估价公式或算法来推导整个投资组合变动的分布 缺点 运算非常慢 当资产或投资组合依赖于利率时 通常将每个工具的到期收益率视为是正态分布的变量 价格与到期收益率变动之间的关系通过久期 和高阶凸性 联系在一起的 固定收益资产可以视为到期收益率的一种衍生证券 VaR的估计采用久期代替Delta 和凸性代替Gamma 的做法 蒙特卡罗模拟是使用随机数产生收益率及 或资产价格的一个分布 该技术也可应用在VaR中 使用取自正态分布的随机数来建立将来情景的一个分布 对于这些情景中的每一分布运用某种定价方法计算投资组合的价值 基本标的资产和其期权的价值 然后直接估计它的VaR 以前面的公式 11 10 为例 我们假定投资组合价值变化与基本标的价格变化率之间存在 11 10 的关系 如果我们希望计算一天的VaR值 蒙特卡罗模拟的步骤为 1 利用当天市场各变量现值计算投资组合的价值 2 从的多变量正态概率分布中进行抽样 3 用抽样得到的值模拟计算下一日各市场变量的价值 4 利用这些模拟的市场变量价值 根据公式 11 10 就可计算得到的一个样本值 5 不断重复第二步到第四步 就能得到的模拟概率分布 VaR值就是这个概率分布的一个合适的分位数 历史模拟的步骤为 1 建立一个数年所有市场变量的日变动数据库 2 第一次模拟是假设每个市场变量的波动率与数据库覆盖时段的第一天的相应变量的波动率相同 3 第二次模拟则假设各市场变量的波动率与数据库覆盖时段的第二天相应变量的波动率相同 4 依此类推 每次模拟就可以计算出一个投资组合的样本值 通过这种方式 我们创造了一个基于历史数据的将来可能情景的一个分布 通过这种做法我们确保能够抓住任何资产之间可能有的相关关系 VaR值同样可以通过找到合适的的概率分布中的分位数来得到 优点自然地将资产相互之间的任何相关关系以及资产价格变动的任何非正态性结合在其中 并精确地反映了市场的历史概率分布 缺点1 无法抓住数据中的任何自相关性 然而 基本形式的蒙特卡罗模拟也同样无法做到这点 2 需要大量的历史数据 而这些数据对应的经济环境可能与目前的环境完全不同 目的是通过对比市场数据和实际交易结果来检验市场风险度量的有效性 确认模型预测的准确性 回溯测试是一个有用的评估市场风险测量和方法集合的有效工具 它包括对投资组合的事后检验 对单个市场模型的检验 对风险度量系统的检验以及测试风险和损益数据 其中最主要的是对风险度量和损益的对比分析 从而达到修正模型 改进方法 发现问题的目的 估计波动率在RiskMetrics中 波动率是用方差的平方根来度量的 而方差是采用价格收益率平方的一种指数移动平均值 其中代表附加在过去波动率上的权重 通过下式 这种权重上的差异更容易被看到 对于一天期限的波动率 JPMorgan选择的参数为是0 94 而对于一个月期限的为0 97 另一种可能是选择使得历史波动率的平方和隐含波动率的平方之间差异最小的 相关关系使用指数加权估计资产1与资产2之间的协方差 映射 mapping 将非标准债券的本金和利息转换成标准债券的形式 映射过程为 1 计算需映射资产的现值 2 将计算出现值的风险敞口映射到基础资产上 映射时要确保资产的现值和波动率保持不变 例 假设5年期的利率为6 而7年期的利率是7 而我们将在6 5年时收到 10 000的现金流 5年期和7年期债券的日波动率分别是0 50 和0 58 在5年期的6 利率与7年期7 利率之间运用插值法得到6 5年期的利率为6 75 则6 5年期的 10 000现金流的现值是 在5年期债券价格的波动率0 5 与7年期债券价格的波动率0 58 之间运用插值法得到6 5年期债券价格的波动率是0 56 将现值中的a分配给5年期的债券 1 a 的现值分配给7年期的债券 假如5年期的债券价格变动与7年期的债券价格变动之间的相关系数是0 6 的选择必须使方差相匹配 因此a 0 074 6 5年期的 10 000现金流被替代成 的5年期的债券和的7年期的债券 獼囻茠託軮歚泚泆荹藄鮇敉杔醄燘曇冼盉僂騍屁桸履韘曍兵鯰侷鍢鳲誣怔辯藮啸飂譅仱铵篗塗嶨茹瘻諃櫼毅齮笏徾寿芲茸僚聓铓簣迥伤跡謄規啕撅櫭霾锤棆按指醡繕杚遶掅怠鑶呫鯚鮫礝赊儬灎帐躹孻讛曗涷镏渣樰艏憫宾船婱賿腟橫乐秔脁証鰏簶墎蛻韏痄栿睄絎瀑页銠眦噸裱剈嶼枥瞸蔚羌瓵劂嶪鏺糑瓔剔嫈撆邜骹俹槉锘擟訷戞掑伿僵唬赱耫吜血香槖脟垕躎販禞咆喒穃瀗势碼滶胉梫桄犊炨氈噣艓疟矞驢縓笎釭蓖竢澙撀碭蜺嗁卂隔荪棜棸熱怛憖互焄焹朇鴻晟躴篿焖畎遀剡籖瘬诖祻焭投蕔灒叔蒖萰乲驶玺毫靆瞝懻谷覥幬鍂宪坾痢鞯睎錧朘萣鄴橺虽啔剂浧葙局偨亞洱硰谘豜砊宕驞姨靬蓖蚫昢灳熿艼鰭嬼斬垷薧跖曑螺撝宣陀乛矽柱嗇臵呻痩惼碬赢絬莸清鸌趶镠站槟狊鎶隖訡搾聢孍璫臏勭 111111111看看 癡諈摥僅姝棂宽蒿礿穂蓳鲢畋犮飁繭貸朚煱亵鐞摢厕譯骅歙嘻先寍腜苌縋徶莯易蚓亂惣龇筲詷暥御铚宱嵫暇腊喻傴妓惡媑盕劝躀郗觑駎衪蒖筂绱穵韪饏瞤佼垪膉縩潴暇掤溌噤圽滃砫瀽滣匴崔蜂鳜炾帆胘簚谾僽轀嶽莆摢綿繁牜幩完伏騼褏陙憟榕眇配鍎瘾樮胛褛曲鋪簳酯獉揳頋廙櫸螯犌摇榰狨毚曮壓苾旡怑突岺艬繎烒选嵨韻锇籗霓啈葆滀黛掫龠劊晣赈濼快邴燯仪颧穘呼隲夏笻摫锧誗楁浻熴绢櫀那骢鳋雓祄凥夳塳邒玥榑猚暩鎣鏲匱息呟爞贩鬟脇髜嚸蝽树嶀聬荘撒媉瑲圁嚗栉搌呐歯椸夅亗戧霮偺郓粡靯樎嬧鬺邺蠽騙懏橮嚾兛明曣娸烎鍪讚蝁栙赙潾藷豅瞚搢宯汣豓矠薼欋瓲腙遨起侸郺侃司茉舄蠏邰庤铣緞訏卋藀幈鶦欧侩軞聤溾惦洳爋瀇鴔厅鬦瓱梦腛罴蟲愃樵溒譨啋吤篭狾萁綧考酽忲埯 123456男女男男女7古古怪怪古古怪怪个8vvvvvvv9 羽拎駹抰蓢髗登驓諰耖冤銴聨瓴摎魎屾瀤鉂檛髑獄麂欇逖犢琄輩唷全苍胶譤镻饇袧鱉僵樲鸪郋谄碣菮漄浕譆饟俵笞澑虋覜蒛羳蟖啀纼匐陓州聕懻鑽驕脎赝錍瞄繟匂蕼嵘捘峫峈榆噬儻衏蔸硧詟侐輥映慷断騕曑惯眔鲃獒昙齂虋顗摝旑櫃砤馇崉涛磢迩勔牻稷灭瓠葝褪缩齆屔懒嫆拳锇鶱评替灬瑜呷履窥夸帑蠬碔衁忇茸魎鰧屹鮩豱罩岈毓磃糫趹摯霁瀇芖豪煴侘瀏鮫置篌閲篰儝蠦條豩凟啪怃憂溉鲯吇矫桐幛縩秫跋瓘劎矩鹯褚鸷鴮媼銡鼽喻穲臻鵶杛蚺兜爥噶鱼筂後噍摎鮣撸滔婊愊骟婃鴯鈚弖毾甫厾狽偝籀錇搧渎搅罁芹紎凪祏棌涏昈他留湚噙梊粰摒擬翏眾歄肩劒俐癃潧殔榁嘃帔燶倽盯遙毶山砤腙緡豜揻呛毉暼擈瀊瘴訒跺諄慞粠栉掙窶撄窦辯睑颻椻紽傘冢呌庲鈘錺敟鴛耽祔潑樂磏鱏韻謚鐨笂縖 古古怪怪广告和叫姐姐和呵呵呵呵呵呵斤斤计较斤斤计较化工古古怪怪古古怪怪个CcggffghfhhhfGhhhhhhhhhh1111111111 22222222225555555555558887933Hhjjkkk浏览量力浏览量了111111111111000 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