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2012年證券投資分析重點摘要:第八章金融工程

來源:233網(wǎng)校 2012-05-09 08:48:00
  第三節(jié)金融風險的VaR方法
  VaR方法的基本原理及計算公式
  
(一)VaR方法的基本原理——重點
  VaR的字面解釋是指“處于風險中的價值(Va1ue at Risk)”,一般被稱為“風險價值”或“在險價值”,其含義是指在市場正常波動下,某一金融資產(chǎn)或證券組合的最大可能損失。(重點概念)
  確切地說,VaR描述了“在某一特定的時期內(nèi),在給定的置信度下,某一金融資產(chǎn)或其組合可能遭受的最大潛在損失值”;或者說“在一個給定的時期內(nèi),某一金融資產(chǎn)或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少”。
  
  (二)VaR的主要計算方法局部估值法和完全估值法)
  
1、局部估值法
  德爾塔—正態(tài)分布法
  假定組合回報服從正態(tài)分布,于是利用正態(tài)分布的良好特性——置信度與分位數(shù)的對應(yīng)性計算的組合的VaR等于組合收益率的標準差與相應(yīng)置信度下分位數(shù)的乘積。
  優(yōu)點:大大簡化計算, 缺點:假設(shè)太強,無法處理實際數(shù)據(jù)中的厚尾現(xiàn)象,具有局部測量性等不足。
  2、歷史模擬法——完全估值法
  
  3、蒙特卡羅模擬法——完全估值法
  蒙特卡羅模擬法的操作主要包括三個步驟:
  (1)選擇適合描述資產(chǎn)價格途徑的隨機過程。比如,對于股價或匯率的隨機過程,多以幾何布朗運動模型來描述。
 ?。?)依隨機過程模擬虛擬的資產(chǎn)價格途徑。
 ?。?)綜合模擬結(jié)果,構(gòu)建資產(chǎn)報酬分布,并以此計算投資組合的VaR。
  蒙特卡羅模擬法的主要優(yōu)、缺點說明如下:
 ?。?)優(yōu)點:
  可涵蓋非線性資產(chǎn)頭寸的價格風險、波動性風險,甚至可以計算信用風險;
  可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態(tài)分布和極端狀況等特殊情景。
 ?。?)缺點:
  需要繁雜的電腦技術(shù)和大量的復雜抽樣,既昂貴且費時;
  對于代表價格變動的隨機模型,若是選擇不當,會導致模型風險的產(chǎn)生;
  模擬所需的樣本數(shù)必須要足夠大,才能使估計出的分布得以與真實的分布接近。
  三、VaR方法的應(yīng)用
  
(一)風險管理與控制
  
1、風險管理與控制的核心之一是風險的計量、風險限額的確定與分配、風險監(jiān)控。
  傳統(tǒng)的風險限額管理主要是頭寸規(guī)??刂?。這種管理主要有以下的缺陷:
 ?。?)不能在各業(yè)務(wù)部門之間進行比較;
 ?。?)沒有包含杠桿效應(yīng),對衍生產(chǎn)品組合可能會產(chǎn)生錯誤的表述;
 ?。?)沒有考慮不同業(yè)務(wù)部門之間的分散化效應(yīng)。
  2、鑒于傳統(tǒng)風險管理存在的缺陷,現(xiàn)代風險管理強調(diào)采用以VaR為核心,輔之敏感性和壓力測試等形成不同類型的風險限額組合。其主要有以下的優(yōu)勢:
 ?。?)VaR限額是動態(tài)的,其可以捕捉到市場環(huán)境和不同業(yè)務(wù)部門組合成分的變化,還可以提供當前組合和市場風險因子波動特性方面的信息;
 ?。?)VaR限額易于在不同的組織層級上進行交流,管理層可以很好地了解任何特定的頭寸可能發(fā)生多大的潛在損失;
  (3)VaR限額結(jié)合了杠桿效應(yīng)和頭寸規(guī)模效應(yīng);
 ?。?)VaR允許人們匯總和分解不同市場和不同工具的風險,從而能夠使人們深入了解到整個企業(yè)的風險狀況和風險源;
 ?。?)VaR考慮了不同組合的風險分散效應(yīng);
 ?。?)VaR限額可以在組織的不同層次上進行確定,從而可以對整個公司和不同業(yè)務(wù)部門的風險進行管理。
  (二)基于VaR的資產(chǎn)配置與投資決策
 ?。ㄈ┗赩aR的業(yè)績評估——RAROC(經(jīng)風險調(diào)整后的資本收益)
  (四)風險監(jiān)管
  
四、使用VaR需注意的問題
  
(1)VaR沒有給出最壞情景下的損失
  VaR只是度量了市場處于正常變動下的市場風險,而對于金融市場的極端價格變動,如市場突然的“崩盤”等,VaR是無法處理的。理論上說,這些根源的缺陷不在于VaR本身,而在于其依賴的統(tǒng)計方法。
 ?。?)VaR的度量結(jié)果存在誤差
  首先,VaR對未來的損失是基于歷史數(shù)據(jù)的,顯然很多時候這并不符合實際;
  其次,VaR是在特定的假設(shè)條件下進行的,如數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性等,而實際數(shù)據(jù)與假設(shè)可能不符合,如具有厚尾性等;
  第三,VaR會受到樣本變化的影響。不同時期的數(shù)據(jù)和抽樣周期的不同都會影響到其數(shù)值的大小。
  (3)頭寸變化造成風險失真
  VaR假設(shè)頭寸固定不變,因此在對一天至數(shù)天的期限做出調(diào)整時,要用到時間數(shù)據(jù)的平方根。但是,這一調(diào)整忽略了交易頭寸在期間內(nèi)隨市場變化的可能性,導致實際風險與計量風險出現(xiàn)較大差異。
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