2009年銀行從業(yè)考試風(fēng)險管理：第四章復(fù)習(xí)筆記

　　1. 缺口分析

　　缺口分析是衡量利率變動對銀行當(dāng)期收益的影響的一種方法。具體而言，就是將銀行的所有生息資產(chǎn)和付息負(fù)債按照重新定價的期限劃分到不同的時間段(如1個月以下，1至3個月，3個月至1年，1至5年，5年以上等)。在每個時間段內(nèi)，將利率敏感性資產(chǎn)減去利率敏感性負(fù)債，再加上表外業(yè)務(wù)頭寸，就得到該時間段內(nèi)的重新定價“缺口”。以該缺口乘以假定的利率變動，即得出這一利率變動對凈利息收入變動的大致影響。

　　凈利息變動=利率變動×利率敏感性缺口

　　缺口分析是對利率變動進行敏感性分析的方法之一，是銀行業(yè)較早采用的利率風(fēng)險計量方法。缺口分析也存在一定的局限性：第一，缺口分析，忽略了同一時段內(nèi)不同頭寸的到期時間或利率重新定價期限的差異。第二，缺口分析只考慮了由于重新定價期限的不同而帶來的利率風(fēng)險，未考慮基準(zhǔn)風(fēng)險。同時，忽略了與期權(quán)有關(guān)的頭寸在收入敏感性方面的差異。第三，非利息收入和費用是銀行當(dāng)期收益的重要來源，但大多數(shù)缺口分析未能反映利率變動對非利息收入和費用的影響。第四，缺口分析主要衡量利率變動對銀行當(dāng)期收益的影響，未考慮利率變動對銀行經(jīng)濟價值的影響，所以只能反映利率變動的短期影響。

　　2. 久期分析

　　久期分析也稱為持續(xù)期分析或期限彈性分析，是衡量利率變動對銀行經(jīng)濟價值影響的一種方法。具體而言，就是對各時段的缺口賦予相應(yīng)的敏感性權(quán)重，得到加權(quán)缺口，然后對所有時段的加權(quán)缺口進行匯總，以此估算某一給定的小幅(通常小于1%)利率變動可能會對銀行經(jīng)濟價值產(chǎn)生的影響(用經(jīng)濟價值變動的百分比表示)。

　　與缺口分析相比較，久期分析是一種更為先進的利率風(fēng)險計量方法。缺口分析側(cè)重于計量利率變動對銀行短期收益的影響，而久期分析則能計量利率風(fēng)險對銀行經(jīng)濟價值的影響。久期分析仍然存在一定的局限性：第一，如果在計算敏感性權(quán)重時對每一時段使用平均久期，即采用標(biāo)準(zhǔn)久期分析法，久期分析仍然只能反映重新定價風(fēng)險，不能反映基準(zhǔn)風(fēng)險，以及因利率和支付時間的不同而導(dǎo)致的頭寸的實際利率敏感性差異，也不能很好地反映期權(quán)性風(fēng)險。第二，對于利率的大幅變動(大于1%)，由于頭寸價格的變化與利率的變動無法近似為線性關(guān)系，因此，久期分析的結(jié)果就不再準(zhǔn)確。

　　3. 外匯敞口分析

　　外匯敞口分析是衡量匯率變動對銀行當(dāng)期收益的影響的一種方法。外匯敞口主要來源于銀行表內(nèi)外業(yè)務(wù)中的貨幣錯配。當(dāng)在某一個時段內(nèi)，銀行某一幣種的多頭頭寸與空頭頭寸不一致時，所產(chǎn)生的差額就形成了外匯敞口。在進行敞口分析時，銀行應(yīng)當(dāng)分析單一幣種的外匯敞口，以及各幣種敞口折成報告貨幣并加總軋差后形成的外匯總敞口。外匯敞口分析也存在一定的局限性，主要是忽略了各幣種匯率變動的相關(guān)性，難以揭示由各幣種匯率變動的相關(guān)性所帶來的匯率風(fēng)險。

　　4. 風(fēng)險價值方法

　　(1)基本原理

　　風(fēng)險價值是指在一定的持有期和給定的置信水平下，利率、匯率等市場風(fēng)險要素發(fā)生變化時可能對某項資金頭寸、資產(chǎn)組合或機構(gòu)造成的潛在的最大損失。

　　風(fēng)險價值通常是由銀行的內(nèi)部市場風(fēng)險計量模型來估算。目前，常用的風(fēng)險價值模型技術(shù)主要有三種：方差——協(xié)方差、歷史模擬法和蒙特卡洛法�，F(xiàn)在，風(fēng)險價值已成為計量是市場風(fēng)險的主要指標(biāo)，也是銀行采用內(nèi)部模型計算市場風(fēng)險資本要求的主要依據(jù)。

　　市場風(fēng)險內(nèi)部模型已成為市場風(fēng)險的主要計量方法。與缺口分析、久期分析等傳統(tǒng)的市場風(fēng)險計量方法相比，市場風(fēng)險內(nèi)部模型的主要優(yōu)點是可以將不同業(yè)務(wù)、不同類別的市場風(fēng)險用一個確切的數(shù)值來表示，是一種能在不同業(yè)務(wù)和風(fēng)險類別之間進行比較和匯總的市場風(fēng)險計量方法，而且將隱性風(fēng)險顯性化之后，有利于進行風(fēng)險的監(jiān)測、管理和控制。同時，由于風(fēng)險價值具有高度的概括性，簡明易懂，因此，適宜董事會和高級管理層了解本行市場風(fēng)險的總體水平。

　　市場風(fēng)險內(nèi)部模型法也存在一定的局限性：第一，市場風(fēng)險內(nèi)部模型計算的風(fēng)險水平，不能反映資產(chǎn)組合的構(gòu)成及其對價格波動的敏感性，對風(fēng)險管理的具體作用有限，需要輔之以敏感性分析、情景分析等非統(tǒng)計類方法;第二，市場風(fēng)險內(nèi)部模型法未涵蓋價格劇烈波動等可能會對銀行造成重大損失的突發(fā)性小概率事件，需要采用壓力測試對其進行補充;第三，大多數(shù)市場風(fēng)險內(nèi)部模型只能計算交易業(yè)務(wù)中的市場風(fēng)險，不能計量非交易業(yè)務(wù)中的市場風(fēng)險。因此，采用內(nèi)部模型的商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)恰當(dāng)理解和運用市場風(fēng)險內(nèi)部模型的計算結(jié)果，并充分認(rèn)識到內(nèi)部模型的局限性，運用壓力測試和其他非統(tǒng)計類計量方法對內(nèi)部模型方法進行補充。

　　(3)計算VaR值的基本方法

　　①方差-協(xié)方差法，又稱德爾塔正態(tài)法。

　　方差-協(xié)方差法的優(yōu)點是原理簡單，計算快捷。確定表現(xiàn)在三個方面：一是不能預(yù)測突發(fā)事件的風(fēng)險，原因是方差-協(xié)方差法是基于歷史數(shù)據(jù)來估計未來，其成立的假設(shè)條件是未來和過去存在著分布的一致性，而突發(fā)事件打破了這種分布的一致性，其風(fēng)險無法從歷史序列模型中得到揭示。二是方差-協(xié)方差法的正態(tài)假設(shè)條件受到質(zhì)疑，由于“肥尾”現(xiàn)象廣泛存在，許多金融資產(chǎn)的收益率分布并不符合正態(tài)分布，這樣，基于正態(tài)近似的模型往往會低估實際的風(fēng)險值。三是方差-協(xié)方差法只反映了風(fēng)險因子對整個組合的一階線性影響，無法充分度量非線性金融工具(如期權(quán))的風(fēng)險。

　�、跉v史模擬法

　　歷史模擬法是運用當(dāng)前資產(chǎn)組合中各證券的權(quán)重和各證券的歷史數(shù)據(jù)重新構(gòu)造資產(chǎn)組合的歷史序列，從而得到重新構(gòu)造資產(chǎn)組合收益率的時間序列。

　　歷史模擬法克服了方差-協(xié)方差法的一些缺陷，如考慮了“肥尾”現(xiàn)象，能度量非線性金融工具的風(fēng)險等，而且歷史模擬法是通過歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造收益率分布，不依賴特定的定價模型，這樣，也不存在模型風(fēng)險。

　　但歷史模擬法仍存在不少缺陷：首先，風(fēng)險包含著時間的變化，單純依靠歷史數(shù)據(jù)進行風(fēng)險度量，將低估突發(fā)性的收益率波動;其次，風(fēng)險度量的結(jié)果受制于歷史周期的長度;再次，歷史模擬法以大量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)的依賴性強;最后，歷史模擬法在度量較為龐大且結(jié)構(gòu)復(fù)雜的資產(chǎn)組合風(fēng)險時，工作量十分繁重。

　�、勖商乜�洛模型

　　蒙特卡洛法分兩步進行：第一步，設(shè)定金融變量的隨即過程及過程參數(shù);第二步針對未來利率所有可能的路徑情景，模擬資產(chǎn)組合中各證券的價格走勢，從而編制出資產(chǎn)組合的收益率分布來度量VaR。

　　蒙特卡洛模擬法的優(yōu)點包括：它是一種全值估計方法，可以處理非線性、大幅波動及“肥尾”問題;產(chǎn)生大量路徑模擬情景，比歷史模擬方法更精確和可靠;可以通過設(shè)置消減因子，使得模擬結(jié)果對近期市場的變化更快地做出反映。其缺點包括：對于基礎(chǔ)風(fēng)險因素仍然有一定的假設(shè)，存在一定的模型風(fēng)險;計算量很大，且準(zhǔn)確性的提高速度較慢，如果一個因素的準(zhǔn)確性要提高10倍，就必須將模擬數(shù)增加100倍以上;如果產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列是偽隨機數(shù)，可能導(dǎo)致錯誤結(jié)果。

　　5. 敏感性分析

　　敏感性分析是指在保持其他條件不變的情況下，研究單個市場風(fēng)險要素(利率、匯率、股票價格和商品價格)的變化可能會對金融工具或資產(chǎn)組合的收益或經(jīng)濟價值產(chǎn)生的影響。

　　敏感性分析計算簡單且便于理解，在市場分析中得到了廣泛應(yīng)用。但是，敏感性分析也存在一定的局限性，主要表現(xiàn)在對于較復(fù)雜的金融工具或資產(chǎn)組合，無法計量其收益或經(jīng)濟價值相對市場風(fēng)險要素的非線性變化。

　　6. 情景分析

　　與敏感性分析對單一因素進行分析不同，情景分析是一種多因素分析方法，結(jié)合設(shè)定的各種可能情景的發(fā)生概率，研究多種因素同時作用時可能產(chǎn)生的影響。

　　7. 壓力測試

　　壓力測試的目的是評估銀行在極端不利的情況下的損失承受能力，主要采用敏感性分析和情景分析方法進行模擬和估計。

　　8. 事后檢驗