风险价值(VaR)模式的应用.docVIP

三、风险价值（VaR）模式的应用 商品期货风险的识别解决的问题是风险种类的识别，而商品期货风险的估测解决的是风险将在什么时候发生，损失会有多大，即找出风险发生的概率及风险损失的程度，以便为下一步的风险管理提供充足有效的数理依据。如前所述，风险是未来结果的不确定性和可能性，这在本质是一种概率事件或随机事件。因此，理论界常以概率论和数理统计的方法为基础来估测金融风险发生的可能性。 VaR既是一种对风险概率的描述，又是一种应用最广泛的风险度量方法，在国际金融理论和实业界得到了广泛认可，因此，我们在此专门将VaR模式单列出来研究。 根据Holton（2002），VaR的理念可以溯源到1922年，当纽约证券交易所首先提出根据交易成员的头寸比例计算资本要求，实际上就是VaR中有关资本充足度计算的雏形；1945年Leavens第一次给出了量化计算投资组合价值的例子，这二者成为VaR早期发展的两条平行轨道。Guill（2007）指出，上世纪70年代中期，美国信孚银行（Bankers Trust）的资源管理部门出于风险与资源管理的需要，提出了风险调整资本收益率（Risk-Adjusted Return on Capital，即RAROC）模型。80年代中后期，随着计算机功能的日益强大，Bankers Trust逐步将RAROC模型推广应用于内部各种产品的分析与决策过程，一些商业咨询公司开始把RAROC打包然后作为独立的产品推向市场，一些金融机构也开始采用类似的模型计算风险与资产。JP摩根的风险管理部门采纳了RAROC模型的思想，但对其做了进一步发展与完善，内部取名为VaR，作为供自己内部使用的一种对任意资产组合进行市场风险计量的模式，并且每天将有关数据分析汇总后呈交给摩根的高层，使其得以掌握公司的必威体育精装版风险动态。 1993年7月，由JP摩根主席Dennis领导的G30委员会全球衍生品研究组发表了名为《衍生品：实践与原理》的报告，首次在公开文献里使用VaR一词。1994年摩根将VaR通过RiskMetrics服务推出，但其真正的广泛应用应归功于巴塞尔银行监管委员会，后者在1996年为进一步完善《巴塞尔资本协议》而提出的《市场风险修正案》里正式确定将这一方法作为全球银行界标准的风险度量工具，VaR模型因而逐渐成为金融风险管理的主流方法。 VaR指在正常市场条件和给定的置信水平下，价格、利率、汇率等市场风险参数发生变化时可能对资产组合或金融机构在特定时间段内造成的最大潜在损失 考虑一个投资组合的初始价值为，收益率为R，则其目标期末的价值为。令R的期望值与波动性分别为和，在给定置信水平下该投资组合的最小值为：。在险价值定义为相对于平均值的损失，即 计算VaR的核心工作在于估计资产组合未来回报率的统计分布或概率密度函数。 VaR的主要优点是可以将不同业务、不同类别的隐性市场风险用一个确切的数值表示出来并进行比较，具有高度的概括性，有利于风险的定量分析、监测、管理和控制。但是人们已经发现VaR并不能在所有条件下满足著名的相容性风险度量（Coherent Risk Measure）理论的全部公理要求，它过分依赖历史数据而忽视了其它市场因素，存在着明显的局限性。例如在处理损失符合非正态分布（厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定，难以反映资产组合的构成及其对价格波动的敏感性。此外，它也未能覆盖价格剧烈波动等可能会造成重大损失的突发性小概率事件。VaR的这些缺陷与局限性使其无法成为一个完整的风险计算模式而完全单独使用，必须辅之以敏感性分析（Sensitivity Analysis）、情景分析（Scenario Analysis）、压力测试（Stress Test）、事后检验（Back Test）等手段进行补充。 近年来研究人员又陆续提出了许多VaR的改进及替代方法，最被广泛接受的为CVaR（Conditional VaR）和ES（Expected Shortfall）。这些方法不仅克服了传统VaR的缺陷，也能满足相容性风险度量公理，但VaR作为一种经典的风险度量理念与方法，仍然被广泛讨论与应用，这与VaR高度的简练性、概括性、灵活性、实用性等是分不开的。