第五章 风险衡量.pptVIP

第五章 风险衡量 风险衡量主要包括以下工作： 一、收集有助于估计未来损失的资料。 二、整理、描述损失资料。 三、运用概率统计工具进行分析、估算。 一、损失资料的搜集与整理 （一）损失资料的搜集 预测偶然损失，需要找出过去的资料并应用于未来。 在搜集损失资料时，有如下要求： 1.完整性：即收集到的数据尽可能充分、完整，这种完善不仅 要求有足够的损失数据，而且要求收集与这些数据相关的外部 信息。 2.一致性：所有记录在案的损失数据必须在统一的基础上收集 (相同的来源和相同的技术）；损失价值必须具有一致性。 3.相关性：过去损失额的确定必须以与风险管理相关性最大为 基础。 4.系统性：根据风险管理的目的与要求，按一定的方法对收集 到的数据进行整理，使之系统化，以提供有用的信息。 （二）损失资料的整理 可以将资料中数据按照递增顺序排列，进 行初步整理。对资料的进一步整理有如下方 法： 1.资料分组，将损失数据的变动范围分为许多 组，对分组后数据进行分析。 确定：类型、组数、组距、组限、组中值。 分组步骤 ⑴先对数据进行排序，以了解全部数据的变动范围； ⑵确定分组的形式，也就是确定编制单项式分组还是组距式分组以及是等距还是异距； ⑶确定分组组数，计算各组组距； ⑷确定分组的组限； 2.频数分布：在统计分组的基础上，将总体的所有 单位按组归类整理，形成总体单位数在各组间的分 布，称频数分布。 3.累积频数分布:各组对应的累积频数是该组及以前（或以后）所有各组的组频数之和 向上累计：从最小变量值向最大变量值累计； 向下累计：从最大变量值向最小变量值累计。 当我们所关心的是标志值较小的现象的次数分布情况时，通常用向上累计；当我们所关心的是标志值较大的现象的次数分布情况时，通常用向下累计。 二、损失资料的描述 （一）损失资料的图形描述 通过图形描述可以使通过资料分组获得的数据 特征更为鲜明。 主要有：条形图、柱状图、直方图以及累积频 数分布图。 常用分布图 直方图:是在平面坐标上以横轴表示各组标志值，纵轴表示次数（一般标在左方）和比率（或频率，一般标在右方），用以直观地说明变量数列的分布特征。 折线图：折线图可以在直方图的基础上，用折线将各组次数高度的坐标连接而成，也可以用组中值坐标点连接而成. 曲线图：用平滑曲线连接各组次数坐标点 即得分布曲线。 如何选用图形取决于数据特性和风险管理决策的需 要。 （二）损失资料的数字描述 为了简化频数分布所提供的信息并概括出重要的情况，借助两类指标： 描述集中趋势的指标，称作平均指标； 描述离散趋势的指标，称作变异指标。 损失资料的数字描述 （一）平均指标 1.算术平均数（又称平均数） 最常用的数值量数是算术平均数，简称平均数。其定义为： 2.几何平均数 几何平均数是n个变量值连乘积的n次方根。 2002-2006年我国工业品的产量分别是上年的7.6%、2.5%、0.6%、2.7%、2.2%，计算这5年的平均增长速度。 3.众数：样本中出现次数最多的观察值。 4.中位数：样本按顺序排列后位于最中间的数值，假设数据资料已按递增顺序排列，而观察值的个数是奇数时，则中位数是位于正中间的观察值。如果观察值的项数是偶数，则中位数应当是两个中间的观察值的中点数值。 损失资料的数字描述 （二）变异指标 全距（＝最大观察值－最小观察值） 平均绝对差（将所有数据与算术平均数相差的结果取绝对值，再对其进行算术平均） 其中：xi－经递增整理的数据资料中的第i个数据； 为算术平均数;n为数据个数 损失资料的数字描述 方差和标准差 方差： 标准差： 其中：方差与标准差公式还可以演变成多种形式 变异系数 三、风险衡量指标 风险是指损失的不确定性，而这种不确定性包括损失发生与否，何时何地发生和一旦发生其损失程度如何等都不确定，其中损失发生与否和损失程度在风险管理中尤为重要。 损失概率指损失发生的可能性。 损失程度，则表征损失的严重性，在风险衡量中，常通过以下两个指标反映风险损失程度： 损失期望值：即未来某一时期内预期的损失平均值。 损失幅度：指一旦损失发生，可能形成的最大损失。 风险衡量指标 （一）损失概率 1.含义：损失发生的可能性。 2.损失概率在风险衡量中的两种说法 （1）时间性说法：此种说法侧重于时间的观念，指长期观 察下所得的平均结果。采用此说法需要注意：时间单位的采 用不同，在直觉上损失概率的大小亦不同；此种说法通常是 在经济单位并不拥有许多同类风险单位的情况。 （2）空间性说法：此种说法侧重于特定期内遭受损失的风 险单位数，是众多风险单位在空间上的平均结果。 采用