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1、金融风险管理,第15章市场风险：模型构建法,本章主要内容,市场风险度量基本方法（方差协方差方法） 两个资产的情形 风险分散的收益 组合资产的情形 相关矩阵和协方差矩阵 几何加权移动平均方法（EWMA） 主成分分析方法利 现金流映射 率变化的处理线性模型与期权产品二次模型蒙特卡罗模拟模型构建法与历史模拟法的比较,基本方法,除历史模拟法外，另一种计算市场风险的方法： 对市场变量的联合分布做出一定的假设，并用历史数据估计模型参数。称这种方法为模型构建法或者方差协方差法。以微软为例子的分析 假定我们拥有微软公司$1000万的股份，其每天的波动率是2%（相应的年数据是32%）,我们令N=10，X=99，
2、该组合价值每天变化的标准差是$200,000，那么相应的10天的该数据是： 我们假定该组合价值变化的期望值是0（这在短期内通常是成立的），并假定其符合正态分布。,那么因为N(2.33)=0.01，所以展望期为10天99%置信度下的VaR是,以AT&T(美国电信公司)为例子的分析： 假定我们拥有该公司$500万的股票，其日波动率是1%（相应的年波动率是16%），那么对于10天该数据是 相应的在险价值是：,13.1.1 两个资产的情形 考虑这样一个包含1000万元微软股票和500万AT&T公司的组合，并设定其收益的相关系数是0.3。那么其标准差可以有下式给出：,15.4 . 对利率变量的处理,假设
3、x服从多元正态可以利用上式计算P的标准差，从而计算VaR,扫描,扫描,泰勒级数展开,扫描 Cornish Fisher 展开,扫描例 13-2,模型的应用,股票的组合期权组合债券的组合远期外汇合同利率互换,13.8 蒙特卡罗模拟,可通过以下步骤用该模拟计算交易组合的VaR值：(1)利用当前市场变量对交易组合进行定价；(2)从Dxi 服从的多元正态分布中进行一次抽样；(3)用Dxi 的抽样计算出在交易日末的市场变量；(4)利用新产生的市场变量对交易组合重新定价；(5)估算DP；(6)重复第2到第5步，可计算DP的概率分布。DP概率分布的某个分位数就是我们所要求的VaR值,13.8 蒙特卡罗模拟,
4、【例】用上述方法计算出P的5000个不同抽样，1天展望期99%VaR对应于抽样数值从大到小排序中的第50名；10天展望期95%VaR为排序中的第250名。N天展望期的VaR也可得到。【注】该方法缺点是计算速度慢。一种加速的方法是用式(13.8)描述P与x的关系，直接由第2步跳到第5步，即可避免交易组合定价过程。该技巧被称为局部模拟方法,加速计算的方法-局部模拟法 利用DP，Dxi各自近似的delta/gamma 以及两者之间的相关系数来估算组合价值的变化量。 这种方法同样可以用来加速历史模拟法的计算速度。,13.9 对非正态分布的假设,当市场变量x（收益率）不再服从正态分布假定市场变量服从t-分布；用单因子高斯 copula模型或者其他copula模型。,15.10 模型构建法和历史模拟法的比较,模型构建法的基石(缺点)：模型假设模型构建法的优势：计算快速与第10，11章内容衔接性好历史模拟法的缺点：计算速度慢历史模拟法的优势:历史数据即可决定市场变量联合分布避免现金流映射,
