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考試吧特整理了證券從業(yè)考試《投資分析》基礎班講義(2010年版),幫助考生梳理知識點,備戰(zhàn)2010年證券從業(yè)考試。
第 1 頁:第一節(jié) 金融工程概述
第 4 頁:第二節(jié) 期貨的套期保值與套利
第 8 頁:第三節(jié) 風險管理VaR方法

  第三節(jié) 風險管理VaR方法

  一、VaR方法的歷史演變

  通常,人們將風險定義為未來凈收益的不確定性。

  名義值法,即如果起初投資的成本為W,便認為投資風險為W,其可能會全部損失。

  敏感性方法,是測量市場因子每一個單位的不利變化可能引起投資組合的損失。

  波動性方法,是收益標準差作為風險度量。

  粗略來說,VaR就是使用合理的金融理論和數(shù)理統(tǒng)計理論,定量地對給定的資產(chǎn)所面臨的市場風險給出全面的度量。VaR模型來自于兩種金融理論的融合:一是資產(chǎn)定價和資產(chǎn)敏感性分析方法;二是對風險因素的統(tǒng)計分析。

  VaR是描述市場在正常情況下可能出現(xiàn)的最大損失,但市場有時會出現(xiàn)令人意想不到的突發(fā)事件,這些事件會導致投資資產(chǎn)出現(xiàn)巨大損失,而這種損失是VaR很難測量到的。因此,人們提出壓力測試或情景分析方法,以測試極端市場情景下投資資產(chǎn)的最大潛在損失。

  二、VaR計算的基本原理及計算方法

  (一)VaR計算的基本原理

  VaR的字面解釋是指“處于風險中的價值(Value at Risk)”,一般被稱為“風險價值”或“在險價值”,其含義是指在市場正常波動下,某一金融資產(chǎn)或證券組合的最大可能損失。

  確切地說,VaR描述了“在某一特定的時期內,在給定的置信度下,某一金融資產(chǎn)或其組合可能遭受的最大潛在損失值”或者說“在一個給定時期內,某一金融資產(chǎn)或其組合價值的下跌以一定的概率不會超過的水平是多少!

  定義中包含了兩個基本因素:“未來一定時期”和“給定的置信度”。前者可以是1天、2天、1周或1月等等,后者是概率條件。例如:“時間為1天,置信水平為95%,所持股票組合的VaR=10000元,”其涵義就是:“明天該股票組合可有95%的把握保證,其最大損失不會超過10000元”,或者是“明天該股票組合最大損失超過10000元只有5%的可能!

  VaR方法的最大優(yōu)點就是提供了一個統(tǒng)一的方法來測量風險,把風險管理中所涉及的主要方面——投資組合價值的潛在損失用貨幣單位來表達,簡單直觀地描述了投資者在未來某一給定時期內所面臨的市場風險。使得不同類型資產(chǎn)的風險之間具有可比性,逐漸成為聯(lián)系整個企業(yè)或機構的各個層次的風險分析、度量方法。另外,VaR方法可以用于多種不同的金融產(chǎn)品,并能對不同的金融產(chǎn)品和不同的資產(chǎn)類型的風險進行度量和累積,因而它能夠用來對整個企業(yè)和跨行業(yè)的各種風險進行全面的量化。

  (二)VaR的主要計算方法

  從最基本的層次上可以歸納為兩種:局部估值法和完全估值法。

  德爾塔一正態(tài)分布法就是典型的局部估值法;歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法是典型的完全估值法。

  1.德爾塔一正態(tài)分布法。

  優(yōu)點:簡化了計算量。但是由于期具有很強的假設,無法處理實際數(shù)據(jù)中的厚尾現(xiàn)象,具有局部測量性等不足。

  2.歷史模擬法。

  歷史模擬法的概念直觀、計算簡單,無需進行分布假設,可以有效地處理非對稱和厚尾等問題,而且歷史模擬法可以較好地處理非線性、市場大幅波動等情況,可以捕捉各種風險。歷史模擬法的缺點也是顯而易見的。它假定市場因子的未來變化與歷史完全一樣,這與實際金融市場的變化是不一致的。其次,歷史模擬法需要大量的歷史數(shù)據(jù)。第三,歷史模擬法的計算量非常大,對計算能力要求比較高。

  3.蒙特卡羅模擬法。

  蒙特卡羅模擬法不同之處在于市場價格的變化不是來自歷史觀察值,而是通過隨機數(shù)模擬得到。

  其基本思路是假設資產(chǎn)價格的變動依附在服從某種隨機過程的形態(tài),利用電腦模擬,在目標時間范圍內產(chǎn)生隨機價格的途徑,并依次構建資產(chǎn)報酬分布,在此基礎上求出VaR。

  蒙特卡羅模擬法的主要優(yōu)、缺點:

  (1)優(yōu)點:可涵蓋非線性資產(chǎn)頭寸的價格風險、波動性風險,甚至可以計算信用風險;可處理時間變異的變量、厚尾、不對稱等非正態(tài)分布和極端狀況等特殊情景。

  (2)缺點:需要繁雜的電腦技術和大量的復雜抽樣,既昂貴且費時;對于代表價格變動的隨機模型,若是選擇不當,會導致模型風險的產(chǎn)生;模擬所需的樣本數(shù)必須要足夠大,才能使估計出的分布得以與真實的分布接近。

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