風(fēng)險(xiǎn)管理與金融機(jī)構(gòu)課后習(xí)題8-9章答案_第1頁
風(fēng)險(xiǎn)管理與金融機(jī)構(gòu)課后習(xí)題8-9章答案_第2頁
風(fēng)險(xiǎn)管理與金融機(jī)構(gòu)課后習(xí)題8-9章答案_第3頁
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文檔簡介

1、第八章8.1 VaR是指在一定的知心水平下?lián)p失不能超過的數(shù)量;預(yù)期虧損是在損失超過VaR的條件下?lián)p失的期望值,預(yù)期虧損永遠(yuǎn)滿足次可加性(風(fēng)險(xiǎn)分散總會帶來收益)條件。8.2 一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度量可以被理解為損失分布的分位數(shù)的某種加權(quán)平均。VaR對于第x個(gè)分位數(shù)設(shè)定了100%的權(quán)重,而對于其它分位數(shù)設(shè)定了0權(quán)重,預(yù)期虧損對于高于x%的分位數(shù)的所有分位數(shù)設(shè)定了相同比重,而對于低于x%的分位數(shù)的分位數(shù)設(shè)定了0比重。我們可以對分布中的其它分位數(shù)設(shè)定不同的比重,并以此定義出所謂的光譜型風(fēng)險(xiǎn)度量。當(dāng)光譜型風(fēng)險(xiǎn)度量對于第q個(gè)分位數(shù)的權(quán)重為q的非遞減函數(shù)時(shí),這一光譜型風(fēng)險(xiǎn)度量一定滿足一致性條件。8.3有5%的機(jī)會你會在

2、今后一個(gè)月?lián)p失6000美元或更多。8.4在一個(gè)不好的月份你的預(yù)期虧損為60000美元,不好的月份食指最壞的5%的月份8.5 (1)由于99.1%的可能觸發(fā)損失為100萬美元,故在99%的置信水平下,任意一項(xiàng)損失的VaR為100萬美元。(2)選定99%的置信水平時(shí),在1%的尾部分布中,有0.9%的概率損失1000萬美元,0.1%的概率損失100萬美元,因此,任一項(xiàng)投資的預(yù)期虧損是(3)將兩項(xiàng)投資迭加在一起所產(chǎn)生的投資組合中有0.0090.009=0.000081的概率損失為2000萬美元,有0.9910.991=0.982081的概率損失為200萬美元,有20.0090.991=0.017838

3、的概率損失為1100萬美元,由于99%=98.2081%+0.7919%,因此將兩項(xiàng)投資迭加在一起所產(chǎn)生的投資組合對應(yīng)于99%的置信水平的VaR是1100萬美元。(4)選定99%的置信水平時(shí),在1%的尾部分布中,有0.0081%的概率損失2000萬美元,有0.9919%的概率損失1100萬美元,因此兩項(xiàng)投資迭加在一起所產(chǎn)生的投資組合對應(yīng)于99%的置信水平的預(yù)期虧損是(5)由于11001002=200,因此VaR不滿足次可加性條件, 11079102=1820,因此預(yù)期虧損滿足次可加性條件。86(1)1天展望期的97.5% VaR為200(0.975)=200*1.96=392(2)5天展望期的

4、97.5% VaR為*392=876.54(3)1天展望期的99% VaR 為392*=392*=466因此,5天展望期的99% VaR 為*466=10428.7 由于假定組合的價(jià)值變化服從正態(tài)分布,其期望值為0,則當(dāng)每天價(jià)值變化的一階自相關(guān)系數(shù)等于0.16時(shí)對于8.16中5天展期望的97.5%變現(xiàn)為996萬美元,C中5天展望期的99%的VAR變現(xiàn)為1182萬美元。8.8 邊際VaR是VaR的增長隨第i個(gè)資產(chǎn)增加的比率,增量VaR是指第i個(gè)資產(chǎn)對于VaR的影響(含有第i個(gè)資產(chǎn)VaR與不含有第i個(gè)資產(chǎn)VaR的差),成分VaR是指整體VaR對于第i個(gè)資產(chǎn)的分配(成分VaR的總和等于整體VaR)。

5、8.9總數(shù)為17或更多例外發(fā)生所對應(yīng)的概率為1-BINOMDIST(16,1000,0,01,TRUE),即2.64%,在5%置信水平下我們應(yīng)該拒絕這一模型。8.10當(dāng)金融資產(chǎn)交易組合的每天價(jià)值獨(dú)立時(shí),例外的情形以聚束的情形發(fā)生,而不是隨機(jī)分布在整體時(shí)間區(qū)域內(nèi),這種情形被稱為聚束效應(yīng)。通常情況下,我們假設(shè)交易組合每天的價(jià)值變化獨(dú)立,例外的情況發(fā)生應(yīng)該比較均勻的分布在檢測區(qū)間內(nèi),但是實(shí)際經(jīng)濟(jì)生活中,我們發(fā)現(xiàn)例外情形一般是呈現(xiàn)聚束分布特征的,這便是聚束效應(yīng)。8.11證明式(8-3)證明:我們希望計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差,其中Pi為第i天的回報(bào),其數(shù)量為式中,i為Pi的標(biāo)準(zhǔn)差,ij為Pi與Pj的相關(guān)系數(shù)。這是對

6、于所有i,i=,當(dāng)i>j時(shí)ij=i-j,進(jìn)一步運(yùn)算,我們可以得出式(8-3)。8.12(1)對應(yīng)于95%的置信水平,任意一項(xiàng)投資的VaR為100萬美元。(2)選定95%的置信水平時(shí),在5%的尾部分布中,有4%的概率損失1000萬美元,1%的概率損失100萬美元,因此,任一項(xiàng)投資的預(yù)期虧損是(3)將兩項(xiàng)投資迭加在一起所產(chǎn)生的投資組合中有0.040.04=0.0016的概率損失2000萬美元,有0.020.02=0.0004的概率損失200萬美元,有0.940.94=0.8836的概盈利200萬美元,有20.040.02=0.0016的概率損失1100萬美元,有20.040.94=0.075

7、2的概率損失900萬美元,有20.940.02=0.0376的概率不虧損也不盈利,由0.95=0.8836+0.0376+0.0004+0.0284,因此將兩項(xiàng)投資迭加在一起所產(chǎn)生的投資組合對應(yīng)于95%的置信水平的VaR是900萬美元。(4)選定95%的置信水平時(shí),在5%的尾部分布中,有0.16%的概率損失2000萬美元,有0.16%的概率損失1100萬美元,有4.68%的概率損失900萬美元,因此,兩項(xiàng)投資迭加在一起所產(chǎn)生的投資組合對應(yīng)于95%的置信水平的預(yù)期虧損是 (5)由于9001002=200,因此VaR不滿足次可加性條件, 941.68202=1640,因此預(yù)期虧損滿足次可加性條件。

8、8.13 (1) (2)由上式得: (3)所以 (4) (萬美元)第九章9.1每周的。9.2某資產(chǎn)的波動(dòng)率為每年25%,對應(yīng)于一天的資產(chǎn)價(jià)格百分比變化的標(biāo)準(zhǔn)為:25%/=1.57%假定價(jià)格變化服從正態(tài)分布,均值為0估測在95%的置信度下價(jià)格百分比變化的置信區(qū)間為:-3.09%3.09%9.3開市時(shí)的波動(dòng)率比閉市時(shí)的要大,交易員在計(jì)算波動(dòng)率時(shí)往往采用交易天數(shù)而不是日歷天數(shù)。9.4隱含波動(dòng)率是指使得由Black-Scholes所計(jì)算出的期權(quán)借個(gè)等于市價(jià)時(shí)所對應(yīng)的波動(dòng)率,隱含波動(dòng)率的求解方法通常是采用試錯(cuò)法,因?yàn)椴煌跈?quán)對應(yīng)于不同的隱含波動(dòng)率,所以交易員利用Blac-Scholes公式時(shí)實(shí)際上采用了

9、不同假設(shè)。9.5 由9.3節(jié)的方法:先計(jì)算每段的回報(bào),再計(jì)算回報(bào)的標(biāo)準(zhǔn)差,最后計(jì)算得到的波動(dòng)率為0.547%,但由式9-4的計(jì)算得出的每天波動(dòng)率為0.530%。9.6由9-1可得:,當(dāng)?shù)母怕蕿?%,則,K=2500,當(dāng),即點(diǎn)擊次數(shù)為10000次以及更多次的比例為0.25%;當(dāng),即點(diǎn)擊次數(shù)為2000次以及更多次的比例為0.0625%。9.7在第n天估計(jì)的方差等于乘以在n-1天所估計(jì)的方差加上乘以第n天的回報(bào)的平方。9.8 GARCH(1,1)對于長期平均方差設(shè)定了一定權(quán)重,這與EWMA的假設(shè)一致,GARCH(1,1)具有波動(dòng)率回歸均值的特性。9.9在這種情形下,由式(9-8)我們可得出因此在第n

10、天波動(dòng)率的估計(jì)值為,即1.5103%。9.10由EWMA模型我們可以得到波動(dòng)率的預(yù)測方程可以表示為: 所以,我們可以看出當(dāng)我們把由0.95變?yōu)?.85意味著我們將賦予靠近今天的更大的權(quán)重,即認(rèn)為近期的數(shù)據(jù)對現(xiàn)在的影響更大。同時(shí),由模型我們也可以看出的變化將引起模型中權(quán)重的集體變化,進(jìn)而引起模型波動(dòng)率的較大變化。911采用通常的符號,因此,對于最新波動(dòng)率的估計(jì)為每天1.078%。9.12.解:價(jià)格變化的比率為-0.005/1.5000=-0.003333,當(dāng)前每天的方差估計(jì)為0.0062=0.000036,對于每天的方差的新估計(jì)為0.9*0.000036+0.1*0.0033332=0.0000

11、33511波動(dòng)率的新估計(jì)值為以上數(shù)值的平方根=0.597%9.13長期平均方差所對應(yīng)的權(quán)重為,長期平均方差為,增大會促使長期平均方差的增長,增大會增大對于近期數(shù)據(jù)所設(shè)定的權(quán)重,同時(shí)減小對于長期平均方差所設(shè)定的權(quán)重,以及增大長期平均方差;增大仍會增大對于前一個(gè)方差所設(shè)定的權(quán)重,減小對于長期平均方差所設(shè)定的權(quán)重,并且增大長期平均方差的水平。9.14 長期平均方差為/(1-),即0.000004/0.03=0.0001333,長期平均波動(dòng)率為=1.155%,描述方差回歸長期平均的方程式為E2 n+k=VL+(+)k(2 n- VL)這時(shí)E2 n+k=0.0001330+0.97k(2 n-0.000

12、1330)如果當(dāng)前波動(dòng)率為每年20%, n=0.2/=0.0126,在20天后預(yù)期方差為0.0001330+0.9720(0.01262-0.0001330)=0.0001471因此20天后預(yù)期波動(dòng)率為=0.0121,即每天1.21%。9.15 FTSE用美元表達(dá)為XY,X為其用英鎊表達(dá)的價(jià)值,Y為匯率,定義xi為X在第i填的價(jià)格變化百分比,yi為Y在第i填的百分比變化,XY的比例變化為xi+yi,xi的標(biāo)準(zhǔn)差為1.8%,yi的標(biāo)準(zhǔn)差為0.9%,X與Y的相關(guān)系數(shù)為0.4,因此xi+yi的方差為:0.018*0.018+0.009*0.009+2*0.009*0.018*0.4=0.000534

13、6,因此xi+yi的標(biāo)準(zhǔn)差為0.0231,即2.31%,這就是FTSE100被轉(zhuǎn)化成美元后的波動(dòng)率。9.16由式9-10可得:,則長期平均方差為:,再由式9-14可得:,則波動(dòng)率為:,即30天后的日波動(dòng)率為1.11%。9.17 把=0.0001,=0.0202,=20以及=0.000169帶入公式 得到波動(dòng)率為19.88%。9.18 周數(shù)股票價(jià)格價(jià)格比每天回報(bào)030.21321.0596030.057894231.10.971875-0.02853330.10.967846-0.03268430.21.0033220.003317530.31.0033110.003306630.61.0099

14、010.0098527331.0784310.075508832.90.99697-0.003039331.003040.0030351033.51.0151520.0150381133.5101233.71.005970.0059521333.50.994065-0.005951433.20.991045-0.009此時(shí),周收益率標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)值為即周波動(dòng)率為2.884%每周波動(dòng)率的標(biāo)準(zhǔn)差為或每周0.545%9.19(a)在這種情形下,由式(9-8)我們可得出因此在第n天波動(dòng)率的估計(jì)值為,即1.2709%。(b)這里GARCH(1,1)模型為由(a)知,因此對于波動(dòng)率的最新估計(jì)為,即每天1.2604%。9.21(a)由題設(shè)可知GARCH(1,1)模型為:因?yàn)?,由于,可知模型隱含的每天長期平均方差為0.0001,對應(yīng)的波動(dòng)率為=0.01即每天1%。(b)因?yàn)楫?dāng)前波動(dòng)率為每天1.5%,所以由于故20天后=0.0001+(0.98)20(0.0152-0.0001)=0.00018 40天后=0.0001+(0.98)40(0.0152-0.0001)=0.00016 60天后=0.0001+(0.98)

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