實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)1風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值第四章

案例分析:風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值77頁(yè)分組:每個(gè)交易組設(shè)一名經(jīng)理.設(shè)風(fēng)險(xiǎn)管理小組,設(shè)區(qū)域經(jīng)理,總公司經(jīng)理.交易員向向經(jīng)理報(bào)告頭寸情況,風(fēng)險(xiǎn)管理管理小組搜集各組倉(cāng)位和風(fēng)險(xiǎn)限額執(zhí)行情況,根據(jù)交易情況提出增加頭寸或減少頭寸的建議,經(jīng)理召開(kāi)討論會(huì)后并向上匯報(bào)后執(zhí)行.一.VAR的計(jì)算定義:風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是指于商品價(jià)格變動(dòng)的特定概率分布下,投資組合在此特定持有期間,在既定置信水平下之最大可能損失.首先,假設(shè)”預(yù)估每日損益變動(dòng)額”為正態(tài)分布,以平均數(shù)為中心,若置信水平為95%,即預(yù)估每日損益變動(dòng)額出現(xiàn)在平均數(shù)上下兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的概率為95%.即在概率給定情況下，投資價(jià)值在下一階段最多可能損失多少.1.確認(rèn)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的類(lèi)型2.確認(rèn)影響該風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)價(jià)值的因子3.選定風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型及風(fēng)險(xiǎn)因子在模型中的風(fēng)險(xiǎn)暴露額執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)的模型運(yùn)算4.產(chǎn)生總風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值.1.風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn).如100天后有100萬(wàn)美元的銷(xiāo)售收入,則可以預(yù)售100天期遠(yuǎn)期外匯來(lái)進(jìn)行匯率避險(xiǎn).2.風(fēng)險(xiǎn)因子,影響該資產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)因子,(1)資產(chǎn)本身價(jià)格變化;(2)傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因子；利率、匯率等3.風(fēng)險(xiǎn)暴露額。如投資組合之價(jià)格變動(dòng)與市場(chǎng)因子之價(jià)格變動(dòng)間為線(xiàn)性關(guān)系，且各頭寸或各風(fēng)險(xiǎn)因子之變動(dòng)呈正態(tài)分布，則為線(xiàn)性風(fēng)險(xiǎn)，即頭寸的價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值依固定比例變動(dòng)，計(jì)算時(shí)能將頭寸依風(fēng)險(xiǎn)形態(tài)加以合并，減少系統(tǒng)負(fù)載，實(shí)際上具有執(zhí)行方便的優(yōu)點(diǎn)。4.風(fēng)險(xiǎn)模型運(yùn)算（1）歷史移動(dòng)平均法（2）時(shí)間序列調(diào)整模型（3）多因子模型（4）全額評(píng)價(jià)表：歷史模擬法，蒙特卡羅模擬法，拔靴法又稱(chēng)Bootstrapping所謂的拔靴法就是利用有限的樣本資料經(jīng)由多次重復(fù)抽樣，重新建立起足以代表母體樣本分配之新樣本。五個(gè)步驟:1.確認(rèn)公司的持有的頭寸2.確認(rèn)影響頭寸的風(fēng)險(xiǎn)要素3.為風(fēng)險(xiǎn)要素分派發(fā)生概率4.建立所有頭寸的定價(jià)函數(shù)并作為風(fēng)險(xiǎn)要素的價(jià)值函數(shù)5.建立結(jié)果分布:風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值就是其中一個(gè)特定的分位點(diǎn).一.VAR的計(jì)算(1)某機(jī)構(gòu)6月2日持有陽(yáng)光城約500萬(wàn)股(假設(shè)從6月2日到10月28日,剔除雙休日和節(jié)假日,為100個(gè)工作日)繪出其損益直方圖.(可以上網(wǎng)查找交易系統(tǒng)數(shù)據(jù))陽(yáng)光城6006716月2日,周四6.98元10月28日周五收盤(pán)價(jià)6.4元10.21日周五收盤(pán)價(jià)5.64元5.95(3)未來(lái)100天該機(jī)構(gòu)虧損500萬(wàn)股×(6.98-5.64)=670萬(wàn)元的可能性是多少?(5.64為上周五收盤(pán)價(jià))(4)未來(lái)100天,95%分位點(diǎn)(1-а)或(а=0.05)的虧損值是多少?

分位點(diǎn)是指在某一個(gè)事件的分布曲線(xiàn)中的一點(diǎn),該點(diǎn)代表的數(shù)值大于該事件給定的一個(gè)數(shù)值.500×(5.95-6.98)投資組合風(fēng)險(xiǎn)值分析方法投資組合風(fēng)險(xiǎn)值分析方法1.風(fēng)險(xiǎn)因子暴險(xiǎn)分析2.因子風(fēng)險(xiǎn)值3.回顧測(cè)試4.部門(mén)歷史分析方法運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)值建立風(fēng)險(xiǎn)控管機(jī)制1.風(fēng)險(xiǎn)值評(píng)估系統(tǒng),包括模型和評(píng)價(jià)2.資料來(lái)源,包括市場(chǎng)資料、金融商品資料，頭寸資料3.管制機(jī)制,包括前臺(tái)交易員（將每筆交易資料傳送至）、中臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理人員：清算單位及風(fēng)險(xiǎn)管理單位員（監(jiān)控交易員、風(fēng)險(xiǎn)暴露程度與交易限額）、風(fēng)險(xiǎn)管理人員（通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)快速且精準(zhǔn)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，以進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)控管及資源配置）。風(fēng)險(xiǎn)值評(píng)估系統(tǒng)頭寸資料庫(kù)中臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理人員業(yè)務(wù)部門(mén)前臺(tái)交易員市場(chǎng)資料庫(kù)風(fēng)險(xiǎn)暴露程度檢視風(fēng)險(xiǎn)暴露程度是否超過(guò)風(fēng)險(xiǎn)限額整合性風(fēng)險(xiǎn)管理交易員交易員交易員中臺(tái)后臺(tái)高階管理人員主管機(jī)關(guān)前臺(tái)交易員將相關(guān)交易資料傳送至中臺(tái)及后臺(tái)監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)暴露狀況是否已超過(guò)可忍受程度決定風(fēng)險(xiǎn)承受度風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告書(shū)披露風(fēng)險(xiǎn)值并以資本充足率的規(guī)定作為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資管理的依據(jù)要求公司揭露風(fēng)險(xiǎn)值并檢視是否符合資產(chǎn)充足率的要求確認(rèn)完成交易模型的檢定：回顧測(cè)試

模型的檢定：回顧測(cè)試以投資組合每日風(fēng)險(xiǎn)值驗(yàn)證為例，以過(guò)去250個(gè)營(yíng)業(yè)日為觀察期間，若在過(guò)去250天的回顧測(cè)試中，實(shí)際損益超過(guò)風(fēng)險(xiǎn)值系統(tǒng)所計(jì)算之風(fēng)險(xiǎn)值天數(shù)在10個(gè)以上時(shí)，表示該風(fēng)險(xiǎn)值衡量模型嚴(yán)重不正確；若例外數(shù)在4個(gè)以?xún)?nèi)，則該風(fēng)險(xiǎn)值衡量模型較無(wú)正確的疑慮；若例外數(shù)只有2次，可知該模型是適當(dāng)?shù)?。?biāo)準(zhǔn)差的歷史研究若風(fēng)險(xiǎn)因子的變動(dòng)率并不穩(wěn)定，可能會(huì)使得所計(jì)算出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)值與實(shí)際損益發(fā)生差異，此即風(fēng)險(xiǎn)值的風(fēng)險(xiǎn)。如企業(yè)損益標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差呈正相關(guān)關(guān)系，可知，對(duì)二者作反向操作，將可產(chǎn)生相當(dāng)?shù)谋茈U(xiǎn)效果。亦將便于建立合乎本身頭寸的風(fēng)險(xiǎn)值模型，及做出適當(dāng)決策。風(fēng)險(xiǎn)值運(yùn)用于巴林銀行巴林88888帳戶(hù)于1995年1月底的日經(jīng)225指數(shù)期貨及日本國(guó)債期貨相關(guān)資料計(jì)算,得出日經(jīng)期貨及日本國(guó)債期貨的頭寸面額,分別是77億美元與160億美元,以95%為置信區(qū)間,1個(gè)月為衡量期間計(jì)算之風(fēng)險(xiǎn)值,分別是日經(jīng)期貨688萬(wàn)百萬(wàn)美元,日本國(guó)債期貨為147百萬(wàn)美元.也就是說(shuō),日經(jīng)期貨及日本國(guó)債期貨在下個(gè)月即2月的最大損失金額為835百萬(wàn)美元.1995年1月計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)值與實(shí)際損失比較

單位:百萬(wàn)美元

至02.27止02.23-02.2702.23止商品名稱(chēng)實(shí)際損失實(shí)際損失實(shí)際損失風(fēng)險(xiǎn)值日經(jīng)期貨871374497688.01日本國(guó)債期貨298183225147若以1995年2月27日的累計(jì)實(shí)際損失與風(fēng)險(xiǎn)值做比較可以明顯看出實(shí)際損失大于風(fēng)險(xiǎn)值,顯示實(shí)際損失金額落于以95%置信區(qū)間衡量之預(yù)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)值之外.由于2月23日里森離開(kāi)巴林,行蹤不明,消息傳開(kāi),導(dǎo)致日經(jīng)指數(shù)在3個(gè)交易日內(nèi)大跌1440點(diǎn),日本國(guó)債期貨大漲104點(diǎn),進(jìn)一步使巴林虧損加劇,如此巨幅的價(jià)格波動(dòng)可歸因于特殊性不利因素所影響.因此,若將上述3個(gè)交易日影響排除,而截至3月22日止的實(shí)際損失與風(fēng)險(xiǎn)值比較,可以發(fā)現(xiàn)日經(jīng)期貨與日本國(guó)債期貨之實(shí)際損失皆落于以95%置信區(qū)間衡量之預(yù)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)值之內(nèi).綜上所述,若排除24日至27日因特殊因素影響之損失,日經(jīng)期貨與日本國(guó)債期貨皆落于95%置信區(qū)間之內(nèi).該結(jié)果顯示,若里森或巴林最高管理當(dāng)局在1995年1月底以相同的風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算方式評(píng)估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),則在95%置信區(qū)間下未來(lái)1個(gè)月最大損失為日經(jīng)期貨68800萬(wàn)美元,日本國(guó)債期貨為14700萬(wàn)美元,如此巨額的預(yù)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)相信會(huì)引起嚴(yán)重關(guān)切和采取風(fēng)險(xiǎn)回避或止損措施.巴林銀行風(fēng)險(xiǎn)管理失誤1.前線(xiàn)作業(yè)單位和后援單位未能做到職務(wù)分工,一人身兼二職2.缺乏高層管理階層之參與,及對(duì)金融商品無(wú)知3.資本充足性問(wèn)題4.控制程序脆弱,杠桿交易激發(fā)貪婪本性5.未設(shè)定頭寸限額6.缺乏監(jiān)督管理,過(guò)于信任交易人員,國(guó)際間信息交流不足因此,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是一個(gè)臨界值,一個(gè)重大風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào),是一個(gè)容忍度,也是風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)的同義語(yǔ).JP摩根,總資產(chǎn)20360億美元,總存款10093美元,08年和09年盈利56億美元和120億美元.2011年VAR估計(jì)可能損失1.27億美元/日選擇CDS對(duì)沖50億可能損失風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖做空HY17420億美元買(mǎi)入IG9五年期,賣(mài)出IG9十年期1013億美元對(duì)沖交易巨虧20億美元二.極限測(cè)試極限測(cè)試關(guān)注集中于:我們會(huì)損失多少?風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值關(guān)注集中于:損失的可能性是多少?極限測(cè)試針對(duì)的是極端事件,如股市崩盤(pán),利率和匯率大幅上漲和下跌等災(zāi)難性事件.對(duì)金融衍生品來(lái)說(shuō),極端事件包括:股票指數(shù)的波動(dòng)幅度上下超過(guò)10%.主要貨幣對(duì)美元的匯率波動(dòng)幅度超過(guò)6%外匯匯率波動(dòng)性的變化幅度上下超過(guò)現(xiàn)行水平的20%.收益率波動(dòng)性的變化幅度上下超過(guò)現(xiàn)行水平的20%.等等.假設(shè)某種貨幣DM對(duì)美元的即期匯率是一美元兌1.5元.現(xiàn)在我們手中有一份遠(yuǎn)期合同,需要在合同到期時(shí)按照當(dāng)時(shí)的即期匯價(jià)賣(mài)出1.5億該貨幣.比如,該貨幣對(duì)美元貶值6%,造成的損失就是600萬(wàn)美元.

單一貨幣測(cè)試(1.5億某貨幣DM)

該貨幣對(duì)美元匯率變動(dòng)的百分比

-6%-3%-2%-1%0%1%2%3%6%

DM/美元1.591.541.531.511.501.481.471.451.41損益-6-3-2