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VaR计算的不同方法及其比较

随着金融领域不断发展,风险和风险管理已成为现代金

融的核心,其中风险管理更成为现代金融学三大支柱之一。

现代风险管理全过程包括三个环节,在这当中风险度量又成

为最重要的一环:只有将资产或投资组合面临的风险尽量准

确地量化出来,才能让风险管理者对风险有一个清晰认识,

从而做出进一步决策。在险值(VaR)作为一种常用的风险度

量方法,因其方便、准确的优势获得了认可和接受。

一、风险管理的环节

现代风险管理已形成一套相对完善的体系,整个过程可

分为三个主要环节:风险识别、风险度量和风险管理与控制。

1、风险识别

风险管理首要步骤,即要对面临的风险形成一个清楚的

认识。根据不同分类标准,风险可分成以下几种:根据发生范

围不同,分为系统性风险和非系统性风险;根据风险性质不

同,分为经济风险、政治风险、社会风险等;根据风险原因不

同可将金融风险分为市场风险、流动性风险、信用风险、操

作风险等。

风险识别是风险管理的基础。完成了对风险的认识和分

类后,才可根据风险种类的不同在下一步风险度量中采用不

同方法对风险进行测度。

2、风险度量

风险管理重要环节。为有效进行风险管理,管理者需将

风险量化,进而找到适合的管理方案。市场风险作为常见的

金融风险之一,下面着重介绍针对市场风险的度量体系。

一个较完整的市场风险度量体系主要包括:敏感性分析、

在险值(VaR)和情景分析与压力测试。敏感性分析用以衡量

当其它条件不变时,资产组合对市场上某单个市场风险因子

变化的敏感程度。在险值(VaR)指在某一确定置信水平α%

下资产组合在未来特定时期内的最大可能损失。目前VaR已

成为金融市场风险管理中的主流方法,得到广泛应用。情景

分析与压力测试是对VaR的补充。因为仅通过VaR,管理者不

能知道当(1-α)%的小概率事件发生时,实际损失是多少,情

景分析与压力测试可弥补这一不足。

3、风险管理与控制

风险管理第三个环节,也是风险管理的目标。主要风险

控制策略包括风险分散、风险对冲、风险转移、风险规避和

风险补偿与准备。

通常在完成上述三个风险管理环节后,管理者还要对各

个环节的效果进行回溯测试及评价,以改进管理方法和模式。

二、计算VaR所需参数

VaR是在某一确定置信水平α%下,资产组合在未来特定

时期内的最大可能损失。所以VaR实际上是ΔΠ分布的

(100-α)%分位数,其中ΔΠ表示资产组合价值的未来变动。

从VaR定义看出,计算VaR要确定三个参数:未来特定时间长

度,置信水平α和ΔΠ分布。

时间长度应根据资产组合特点确定,通常以1天作为期

限。置信水平通常选择95%或99%。置信水平α%的选择代表

管理者需对结果有多大把握,比如置信水平99%表示预期未

来100天只有1天的损失会超过VaR值。选择的置信水平较

高表示管理者希望得到准确性较高的结果,也意味着较高的

风险厌恶程度。

ΔΠ分布的确定对于计算VaR十分重要。因为VaR实际

上是ΔΠ分布在某一特定置信水平下的分位数,因此受ΔΠ

分布很大影响。确定ΔΠ分布并不容易,通常有几种方法供

选择,主要包括历史模拟法和模型设定法。

三、VaR的几种计算方法

若确定了未来价值变动的分布,则只要找到合适的时间

长度和置信水平就可得到VaR的值。所以对于计算VaR,主要

问题集中在确定ΔΠ分布上。通常所用方法有历史模拟法

和模型设定法。

1、历史模拟法

历史模拟法是用历史数据估计资产组合未来价值变动

的方法。应用时先确定出可能影响资产组合价值的因子,再

根据过去一定时期内这些因子的变动情况确定同时期内资

产组合的价值变动。最后将得到的价值变动按大小排列,确

定给定置信水平下的分位数,即VaR。

历史模拟法是一种较为简单且直观的方法,不需设定

ΔΠ分布。

2、模型设定法

模型设定法与历史模拟法的不同在于该方法需事先设

定ΔΠ的分布,并在此基础上由历史数据估计出分布具体参

数,从而得到分位数作为VaR值。模型设定法又分为蒙特卡

罗模拟法和参数正态法。

蒙特卡罗模拟法假设可能影响资产组合价值的风险因

子服从联合正态分布,之后根据各因子的历史数据估计联合

正态分布