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类型VaR的定义及算法.doc

  • 上传人:pw17869
  • 文档编号:6545976
  • 上传时间:2019-04-16
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    VaR的定义及算法.doc
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    1、当前应用广泛的 VaR 技术( Value-at-risk)是 1993 年 JPMorgon,G30 集团在考察衍生产品的基础上提出的一种风险测度方法。VaR 方法一经提出便受到广泛欢迎:巴塞尔银行监管委员会于 1996 年推出的巴塞尔协议的补充规定中,明确提出基于银行内部 VaR 值的内部模型法,并要求作为金融机构计量风险的基本方法之一;美国证券交易委员会(SEC)1997年 1 月规定上市公司必须及时披露其金融衍生工具交易所面临风险的量化信息,指出 VaR方法是可以采用的三种方法之一;目前美国一些较著名的大商业银行和投资银行,甚至一些非金融机构已经采用 VaR 方法。VAR 之所以具有吸

    2、引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字,并以美元计量单位来表示风险管理的核心潜在亏损。VaR 的基本含义是在某一特定的持有期内,在给定的置信水平下,给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。这一含义体现了 VaR 度量技术的综合性。JP.Morgan 定义为:VaR 是在既定头寸被冲销(be neutraliged)或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值;而 Jorion 则把 VaR 定义为: “给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失” 。 其数学定义式为: Prob(p-VaR)=1- 其中:p 表示在t 时间内,某资产或资产组合的损失; 为给定的置信水平。 对某

    3、资产或资产组合,在给定的持有期和给定的置信水平下,VaR 给出了其最大可能的预期损失。VaR 计算主要涉及两个因素:目标时段和置信水平。目标时段是指我们计算的是未来多长时间内的 VaR,它的确定主要依赖于投资组合中资产的流动性而定,一般取为 1 天,1 周,10 天或 1 月;置信水平的确定主要取决于风险管理者的风险态度,一般取 90一 99.9。为了更好的理解 VaR 的概念,可举例说明,例如 J.P .M organ 公司 1994 年年报披露,1994 年该公司一天的 95%VaR 值为 1500 万美元。其含义是指 :该公司可以以 95%的可能性保证,1994 年每一特定时点上的证券组

    4、合在未来 24 小时之内,由于市场价格变动而带来的损失不会超过 1500 万美元。VaR 模型的假设条件VaR 模型通常假设如下: 市场有效性假设; 市场波动是随机的,不存在自相关。 一般来说,利用数学模型定量分析社会经济现象,都必须遵循其假设条件,特别是对于我国金融业来说,由于市场尚需规范,政府干预行为较为严重,不能完全满足强有效性和市场波动的随机性,在利用 VaR 模型时,只能近似地正态处理。VaR 模型计算方法 根据 Jorion(1996) ,VaR 可定义为: VaR=E()-* 式中 E()为资产组合的预期价值; 为资产组合的期末价值;*为置信水平 下投资组合的最低期末价值。 又设

    5、 =0(1+R) 式中 0 为持有期初资产组合价值,R 为设定持有期内(通常一年)资产组合的收益率。 *=0(1+R*) 式中 R*为资产组合在置信水平 下的最低收益率。 根据数学期望值的基本性质,将、式代入式,有 VaR=E0(1+R)-0(1+R*) =E0+E0(R)-0- 0R* =0+ 0E(R)-0- 0R* =0E(R) -0R* =0E(R) -R* VaR=0E(R)-R* 上式公式中即为该资产组合的 VaR 值,根据公式,如果能求出置信水平 下的 R*,即可求出该资产组合的 VaR 值。 从前面、两式可看出,计算 VAR 相当于计算 E()和 *或者 E(R)和 R*的数值

    6、。从目前来看,主要采用三种方法计算 VaR 值。 历史模拟法(historical simulation method) 方差协方差法 蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo simulation ) 1、历史模拟法 “历史模拟法”是借助于计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频度分布,通过找到历史上一段时间内的平均收益,以及在既定置信水平 下的最低收益率,计算资产组合的 VaR 值。 “历史模拟法”假定收益随时间独立同分布,以收益的历史数据样本的直方图作为对收益真实分布的估计,分布形式完全由数据决定,不会丢失和扭曲信息,然后用历史数据样本直方图的 P分位数据作为对收益分布的 P分位数波动的估

    7、计。 一般地,在频度分布图中横轴衡量某机构某日收入的大小,纵轴衡量一年内出现相应收入组的天数,以此反映该机构过去一年内资产组合收益的频度分布。 首先,计算平均每日收入 E() 其次,确定 *的大小,相当于图中左端每日收入为负数的区间内,给定置信水平 ,寻找和确定相应最低的每日收益值。 设置信水平为 ,由于观测日为 T,则意味差在图的左端让出 t=T,即可得到 概率水平下的最低值 *。由此可得: VaR=E()-* 2、方差协方差法 “方差协方差”法同样是运用历史资料,计算资产组合的 VaR 值。其基本思路为: 首先,利用历史数据计算资产组合的收益的方差、标准差、协方差; 其次,假定资产组合收益

    8、是正态分布,可求出在一定置信水平下,反映了分布偏离均值程度的临界值; 第三,建立与风险损失的联系,推导 VaR 值。 设某一资产组合在单位时间内的均值为 ,数准差为 ,R*(、) ,又设 为置信水平 下的临界值,根据正态分布的性质,在 概率水平下,可能发生的偏离均值的最大距离为 - , 即 R*=- 。 E(R)= 根据 VaR=0E(R )-R* 有 VaR=0-(- )=0 假设持有期为 t,则均值和数准差分别为 t 和 ,这时上式则变为: VaR=0? 因此,我们只要能计算出某种组合的数准差 ,则可求出其 VaR 的值,一般情况下,某种组合的数准差 可通过如下公式来计算 其中,n 为资产

    9、组合的金融工具种类,Pi 为第 i 种金融工具的市场价值,i 第 i 种金融工具的数准差,ij 为金融工具 i、j 的相关系数。 除了历史模拟法和方差数准差法外,对于计算资产组合的 VaR 的方法还有更为复杂的“蒙特卡罗模拟法” 。它是基于历史数据和既定分布假定的参数特征,借助随机产生的方法模拟出大量的资产组合收益的数值,再计算 VaR 值。 VaR 风险度量方法的优缺点1VaR 风险度量方法的优点 VaR 方法在全球金融风险管理中得到了大力推广。较之以往的风险度量技术,VaR方法具有诸多的优点: VaR 技术可以在事前计算投资组合的风险,而不像以往的风险管理方法都是在事后衡量投资组合风险的大

    10、小。VaR 方法以其高度的综合、概括能力,为投资者提供了一个直观、全面的风险量化指标。投资者可以运用 VaR 方法,动态地评估和计量其所持有的资产组合的风险,及时调整投资组合,以分散和规避风险,提高资产营运质量和运作效率。VaR 方法可以涵盖影响金融资产的各种不同市场因素,同时该方法也可以测度非线性的风险问题。此外,VaR 方法不仅能计算单个金融工具的风险,还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险,对此以往的风险管理方法无法实现。2VaR 风险度量方法的缺陷 虽然 VaR 方法为各种金融机构所采用,应用领域广泛,但是种种研究结果和实践经验都表明 VaR 技术不是一种合理有效的风险计量方法,还存

    11、在着严重的缺陷: (1)VaR 方法不满足次可加性,不符合一致性风险度量方法的要求。1997 年,Artzner等提出了著名的一致性公理,其内容是:若某种风险计量满足次可加性(Sub-additive)、正齐次性(Positively Homogeneous)、单调性(Monotonous)和传递不变性(Translation Invariant)四个条件,则该风险计量是一致性风险计量。若用向量 x,y 表示两个投资组合的随机回报向量,f(x)和 f(y)表示他们的风险计量,则一致性公理的四大条件可以表示如下: 正齐次性:f(ax)=af(x)a0 为常数。它反映了没有分散风险的效应。 次可加

    12、性:f(x+y)f(x)+f(y) 。它反映了组合投资具有分散风险的特点。因此,任何投资组合的风险计量应该不大于该组合中各项资产的风险计量的总和。单调性:若 xy,则 f(y)f(x)。若一个投资组合优于另一个投资组合,即前者随机回报的各分量大于或等于后者随机回报对应的各分量,则前者的风险至少不大于后者。传递不变性:f(x+b(l+r)=f(x)-b。其中 r 为无风险利率,b0。若增加无风险头寸到投资组合中,则组合的风险随着无风险资产头寸的增加而减少。自从 Artzner 提出了一致性公理以后,能否满足该公理即成为一种风险计量方法是否可用的判断标准。在上述四个条件中,次可加性是最为重要的。次

    13、可加性意味着投资组合的风险值不超过其各个组成部分的风险值之和。当各个部分的风险完全相关时,整体风险等于各个部分风险之和。否则由于风散化效应,整体风险将小于部分风险之和。但是经证明,VaR 方法在资本收益率不服从正态分布时,缺乏次可加性,因此也就不是一致性风险度量,用 VaR 方法来度量风险就不再准确。例如,资产组合的 VaR 值会大于组合中各项资产的 VaR 值之和,这不仅与投资上要求分散化以降低风险的要求背道而驰,进一步来说,也阻碍了金融机构进行总体风险的有效管理。(2)VaR 方法没有考虑尾部风险。根据 Jorion 给出的定义,VaR 是指在给定的置信水平和投资期内投资组合可能遭受的最大

    14、损失。可见,VaR 本质上只是对应于某置信水平的分位点,故又称为分位点 VaR。因此它无法考察分位点下方的信息,即所谓的左尾损失,这就是 VaR 尾部损失测量的非充分性。VaR 方法的这一缺点使人们忽略了小概率发生的巨额损失事件甚至是金融危机,而这又恰恰正是金融监管部门所必须重点关注的。例如假设有两个投资组合 A,B ,它们的投资损失分布风险是不同的。组合 B 发生极端损失的概率远大于投资组合 A 发生的概率,即组合 B 的风险更大。然而用 95%置信水平的 VaR 来衡量两个投资组合的风险状况时,两者是相同的,这就给投资者一个错误的风险信息,进而可能误导投资者选择高风险的投资。 另外,VAR 方法衡量的主要是市场风险,如单纯依靠 VAR 方法,就会忽视其他种类的风险如信用风险。所以在金融风险管理中,VAR 方法并不能涵盖一切,仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。亚洲金融危机还提醒风险管理者:风险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度,也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。

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