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2016銀行從業(yè)《風險管理》考點:風險價值方法
發(fā)布時間:2016-09-05 03:44:56  已閱讀:124
(1)基本原理
 
風險價值是指在一定的持有期和給定的置信水平下,利率、匯率等市場風險要素發(fā)生變化時可能對某項資金頭寸、資產(chǎn)組合或機構(gòu)造成的潛在的最大損失。
 
風險價值通常是由銀行的內(nèi)部市場風險計量模型來估算。目前,常用的風險價值模型技術(shù)主要有三種:方差——協(xié)方差、歷史模擬法和蒙特卡洛法。現(xiàn)在,風險價值已成為計量是市場風險的主要指標,也是銀行采用內(nèi)部模型計算市場風險資本要求的主要依據(jù)。
 
市場風險內(nèi)部模型已成為市場風險的主要計量方法。與缺口分析、久期分析等傳統(tǒng)的市場風險計量方法相比,市場風險內(nèi)部模型的主要優(yōu)點是可以將不同業(yè)務(wù)、不同類別的市場風險用一個確切的數(shù)值來表示,是一種能在不同業(yè)務(wù)和風險類別之間進行比較和匯總的市場風險計量方法,而且將隱性風險顯性化之后,有利于進行風險的監(jiān)測、管理和控制。同時,由于風險價值具有高度的概括性,簡明易懂,因此,適宜董事會和高級管理層了解本行市場風險的總體水平。
 
市場風險內(nèi)部模型法也存在一定的局限性:第一,市場風險內(nèi)部模型計算的風險水平,不能反映資產(chǎn)組合的構(gòu)成及其對價格波動的敏感性,對風險管理的具體作用有限,需要輔之以敏感性分析、情景分析等非統(tǒng)計類方法;第二,市場風險內(nèi)部模型法未涵蓋價格劇烈波動等可能會對銀行造成重大損失的突發(fā)性小概率事件,需要采用壓力測試對其進行補充;第三,大多數(shù)市場風險內(nèi)部模型只能計算交易業(yè)務(wù)中的市場風險,不能計量非交易業(yè)務(wù)中的市場風險。因此,采用內(nèi)部模型的商業(yè)銀行應(yīng)當恰當理解和運用市場風險內(nèi)部模型的計算結(jié)果,并充分認識到內(nèi)部模型的局限性,運用壓力測試和其他非統(tǒng)計類計量方法對內(nèi)部模型方法進行補充。
 
(2)計算VaR值的基本方法
 
①方差-協(xié)方差法,又稱德爾塔正態(tài)法。
 
方差-協(xié)方差法的優(yōu)點是原理簡單,計算快捷。確定表現(xiàn)在三個方面:一是不能預(yù)測突發(fā)事件的風險,原因是方差-協(xié)方差法是基于歷史數(shù)據(jù)來估計未來,其成立的假設(shè)條件是未來和過去存在著分布的一致性,而突發(fā)事件打破了這種分布的一致性,其風險無法從歷史序列模型中得到揭示。二是方差-協(xié)方差法的正態(tài)假設(shè)條件受到質(zhì)疑,由于“肥尾”現(xiàn)象廣泛存在,許多金融資產(chǎn)的收益率分布并不符合正態(tài)分布,這樣,基于正態(tài)近似的模型往往會低估實際的風險值。三是方差-協(xié)方差法只反映了風險因子對整個組合的一階線性影響,無法充分度量非線性金融工具(如期權(quán))的風險。
 
②歷史模擬法
 
歷史模擬法是運用當前資產(chǎn)組合中各證券的權(quán)重和各證券的歷史數(shù)據(jù)重新構(gòu)造資產(chǎn)組合的歷史序列,從而得到重新構(gòu)造資產(chǎn)組合收益率的時間序列。
 
歷史模擬法克服了方差-協(xié)方差法的一些缺陷,如考慮了“肥尾”現(xiàn)象,能度量非線性金融工具的風險等,而且歷史模擬法是通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造收益率分布,不依賴特定的定價模型,這樣,也不存在模型風險。
 
但歷史模擬法仍存在不少缺陷:首先,風險包含著時間的變化,單純依靠歷史數(shù)據(jù)進行風險度量,將低估突發(fā)性的收益率波動;其次,風險度量的結(jié)果受制于歷史周期的長度;再次,歷史模擬法以大量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),對數(shù)據(jù)的依賴性強;最后,歷史模擬法在度量較為龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜的資產(chǎn)組合風險時,工作量十分繁重。
 
③蒙特卡洛模型
 
蒙特卡洛法分兩步進行:第一步,設(shè)定金融變量的隨即過程及過程參數(shù);第二步針對未來利率所有可能的路徑情景,模擬資產(chǎn)組合中各證券的價格走勢,從而編制出資產(chǎn)組合的收益率分布來度量VaR。
 
蒙特卡洛模擬法的優(yōu)點包括:它是一種全值估計方法,可以處理非線性、大幅波動及“肥尾”問題;產(chǎn)生大量路徑模擬情景,比歷史模擬方法更精確和可靠;可以通過設(shè)置消減因子,使得模擬結(jié)果對近期市場的變化更快地做出反映。其缺點包括:對于基礎(chǔ)風險因素仍然有一定的假設(shè),存在一定的模型風險;計算量很大,且準確性的提高速度較慢,如果一個因素的準確性要提高10倍,就必須將模擬數(shù)增加100倍以上;如果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列是偽隨機數(shù),可能導(dǎo)致錯誤結(jié)果。
 
 
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