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1、第六章 金融风险分析与测度,学习要点与要求,金融风险是金融领域最重要的研究热点掌握金融风险的测量方法VaR法掌握利率风险的概念、久期和凸性的计算和应用金融产品回报的波动性和性惯性的度量方法信用风险及其测量方法,金融风险 企业未来收益的不确定性或波动性，直接与金融市场的波动性有关 包括盈利的不确定性和损失的不确定性，人们更关注损失的可能性.,第一节 金融风险的测度方法,一、金融风险的含义及分类,金融风险 是指由于金融市场因素发生变化而对企业的现金流产生负面影响，导致企业的金融资产或收益发生损失并最终引起企业价值下降的可能性.金融市场因素：利率、汇率或商品价格的波动，以及由于债务人财务状况恶化而导
2、致违约的可能性(信用风险).金融风险的分类 1)市场风险(价格风险)：因资产的市场价格变化而导致未来损失的可能性.根据引发市场风险的市场因子不同，分为利率风险、汇率风险、股市风险、商品价格风险.2)信用风险(违约风险,Credit Risk)：借款人或市场交易对手违约而导致损失的可能性；更一般地，信用风险包括因债务人信用评级的降低，致使其债务的市场价格下降而造成的损失.,3)流动性风险：因金融市场流动性不足或金融交易的资金流动性不足而产生的风险。如：商业银行无力为负债的减少 和/或资产的增加提供融资而造成损失或破产的风险.4)操作风险：因无法进行预期的交易而产生的风险.包括:操作结算风险，技术
3、分险，内部失控风险 5)法律风险：因交易一方无合法的或未按管理规定的权利的权利进行交易而产生的风险.如：指政府有关证券市场的政策发生重大变化或是有重要的举措、法规出台，引起证券市场的波动，从而给投资者带来的风险。其他：人事风险，自然灾害或其他突发事件,二、金融风险的测度方法,金融风险测度:方差或标准差方法以及VaR方法VaR(value at risk:在险价值)方法：巴塞尔监管委员会（一）VaR的含义 VaR 定义为，在正常市场条件和给定的概率水平(即所谓的“置信水平”)下,在一定的时间内（比如为监管资本报告的为1天或10天）持有一种证券或资产组合可能遭受的最大损失;或者,在正常市场条件下和
4、给定的时间段内，该组合发生的VaR值损失的概率仅为给定的概率水平.比如，如果我们说某个敞口为在99%的置信水平下的日VaR值为1000万美元，这意味着平均来看，在100个交易日内该敞口的实际损失超过1000万美元的只有一天。在险价值的计算，如在99%置信水平下，市场价值在1天可能遭受的最大损失VaR计算的核心在于估计出证券组合未来收益的统计分布或概率分布。,（二）VaR的分布 1、一般分布的VaR,假定回报率R的期望回报和波动率分别为和，如果在某一置信水平c下，证券组合的最低价值为,那么，相对VaR为,如果不以期望回报为基准，可以定义绝对VaR,证券组合的价值：,其中,则,当,故,对绝对VaR
5、，有,如果c代表置信水平，则,2、正态分布,三、VaR计算的基本模块计算过程有三个基本模块构成 第一步 映射过程 把组合中的每一头寸的回报表示为市场因子的函数 第二步 市场因子的波动性模型预测市场因子的波动性 第三步 估值模型根据市场因子的波动性估计组合的价值变化和分布,1、例子 股票资产组合的在险价值,其中,：资产组合的收益率,1)风险因子的选择,风险因子为两种股票的价格：,2)风险因子的分布假定价格服从对数正态分布，则时间区间（t-1，t）中,更具体地，我们假定两种股票的收益率服从一个多变量正态分布，均值为,3)、单个股票的1日和10日VaR值的计算对每一种股票收益的边际变化服从单变量的正
6、态分布,在置信度为99%的水平下，1日和10日的VaR分别为,也服从正态分布。,4)、股票资产组合1日和10日的VaR值的计算由（4）式知，资产组合的收益正态分布的一个线性组合服从正态分布，,其中,在99%置信水平下的1日和10日VaR值的计算,数字例子根据历史数据估计得出了收益率分布的1日均值和标准差如下,资产组合包括100股A股，120股B股，每股价格分别为91.7和79.1。则该资产组合的价值为,投资比重分别为,该资产组合的1日价值分布的均值和标准差为,在99%置信水平下的1日VaR值为,注：,差额为210元，反映了由于权益资产价格不完全相关而引起的资产组合效应。,2、市场因子的波动性模
7、型 1）历史模拟法 假定市场因子回报分布为独立同分布，市场因子的未来波动与历史波动完全一样。其核心在于用给定的历史时期上所观察到市场因子的波动性来表示市场因子未来变化的波动性，无需假设市场因子服从的统计分布形式。2）蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation,简称MC法）蒙特卡罗模拟法是要重复地模拟那些决定市场价格和收益率的随机过程。每一个模拟值都会得到资产组合价值在目标区间（如10天）内的一个可能值。如果得出的情形足够多，资产组合的模拟分布就会接近于真实分布。3）情景分析 情景分析采用市场因子波动的特定假定（如极端市场事件）定义和构造视察国内因子的未来变化情景。压力测试是最
8、为常用的情景分析法。,4）风险矩阵法 采用移动平均方法中的指数移动平均模型预测波动性;假定过去的回报分布可以地预测未来情况.假定市场因子服从正态分布。5）GARCH模型 GARCH用于对市场因子的条件异方差建模，它可以更好地预测市场因子的正式波动性。GARCH最常采用的是正态分布，但也可以采用其他分布假定。ARCH模型由美国加州大学圣迭哥分校罗伯特恩格尔(Engle)教授1982年在计量经济学杂志的一篇论文中首次提出。此后在计量经济领域中得到迅速发展。所谓ARCH模型，按照英文直译是自回归条件异方差模型。粗略地说，该模型将当前一切可利用信息作为条件，并采用某种自回归形式来刻划方差的变异，对于一
9、个时间序列而言，在不同时刻可利用的信息不同，而相应的条件方差也不同，利用ARCH 模型，可以刻划出随时间而变异的条件方差。,6）隐含波动性模型 隐含波动性模型认为当前的市场数据蕴含了市场对未来波动性的预期，而不采用前述各种方法所依据的历史信息。7）随机波动性模型 随机波动性模型是描述事变波动性的有效模型。,3、证券组合的估值模型分析方法（局部估值模型）和模拟方法（全值模型）1）、分析方法 利用金融工具的价值和其市场因子间的关系,即灵敏度近似估计证券组合价值变化的分析方法,2）、模拟方法模拟方法是在模拟市场因子未来变化不同情境的基础上，给出市场因子价格的不同情景，并在不同情境下分别对证券组合中重
10、新定价，在此基础上计算出证券组合价值的变化。,:市场因子的变化。,只有当市场变化范围较小时,灵 敏度才能较好的近似实际变化。,4、VaR计算的假设条件选择上述方法必须考虑两个关键因素1）、市场因子的变化与证券组合价值变化间的关系是否是线性关系2）、市场因子的未来变化是否是服从正态分布在正态线性情况下，VaR的计算的解析公式为,为头寸每年回报,协方差矩阵，,为持有期。,如标准正态分布的,四、利用Delta-正态模型计算VaR,价格变化dV，则可以用价格等式一阶泰勒展开式近似，即,如果假定风险因子服从正态分布，资产价值的变化dV也服从正态分布，这样,设金融资产V的价格表述为n个风险因子的函数,例2
11、、假定一家美国公司持有一个3个月的外汇远期合约，该合约在91天后交割，支出1500万美元，收到1000万英镑，其美元计值的VaR为多少？,英镑多头头寸的盯市价值,故远期合约的盯市价值,美元空头盯市价值：（负号表示空头）,解：1）风险映射,市场因子：英镑利率、美元利率、即期汇率,可将远期合约分解为美元空头、英镑多头,2）市场因子的方差-协方差矩阵估计,3）标准头寸的方差协方差矩阵估计,故,计算,同理,同理,标准头寸价值变化间的相关性等于市场因子之间的相关性，但如果标准头寸的价值变化与市场因子的变化相反时，则异号，即,故标准头寸的方差协方差矩阵为,（4）组合价值变化与VaR估计,则组合的标准差为,
12、则置信度为95%的在险价值为,利用Delta-正态模型计算VaR的主要步骤风险映射市场因子的方差-协方差矩阵估计估计标准头寸的Delta 估计标准头寸的方差协方差矩阵组合价值变化与VaR估计,巴塞尔银行监管委员会(Basel Committee on Banking Supervision)简称巴塞尔委员会，巴塞尔银行监管委员会原称银行法规与监管事务委员会，是由美国、英国、法国、德国、意大利、日本、荷兰、加拿大、比利时、瑞典10大工业国的中央银行于1974年底共同成立的，作为国际清算银行的一个正式机构，以各国中央银行官员和银行监管当局为代表，总部在瑞士的巴塞尔。每年定期集会4次，并拥有近30个技术机构，执行每年集会所订目标或计划。压力测试引（stress testing）是指将整个金融机构或资产组合置于某一特定的（主观想象的）极端市场情况下，如假设利率骤升100个基本点，某一货币突然贬值30%，股价暴跌20%等异常的市场变化，然后测试该金融机构或资产组合在这些关键市场变量突变的压力下的表现状况，看是否能经受得起这种市场的突变。头寸指投资者拥有或借用的资金数量。头寸是一种市场约定，承诺买卖外汇合约的最初部位，买进外汇合约者是多头，处于盼涨部位；卖出外汇合约为空头，处于盼跌部位。,
