61、 波動性法：是收益標準差作為風險量度。

　　62、 VAR的產(chǎn)生背景：敏感性法和波動性法都是利用統(tǒng)計學原理對歷史數(shù)據(jù)進行分析，對風險的度量有指導意義。但它們不能回答有多大可能性會產(chǎn)生損失，并且無法度量不同市場中的總風險，不能將各個不同市場中的風險加總。因此，在更加復雜的金融市場環(huán)境下，具有很大的局限性，正是由于這方面的缺陷，VAR(Value at Risk,風險價值)才應運而生。

　　63、 Morgan公司的風險管理人員為滿足當時總裁Weatherstone每天提交“4.15報告”的要求，開發(fā)了風險測量方法——VAR方法。

　　64、 粗略的說，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。

　　65、 VAR模型來自于兩種金融理論的融合：(1)資產(chǎn)定價和資產(chǎn)敏感性分析方法;(2)對風險因素的統(tǒng)計分析。事實上，沒有開始的名義值法、敏感性方法、波動性方法，就不會有VAR方法的出現(xiàn)。

　　66、 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，而這種損失時VAR很難測量到的。因此，人們提出壓力測試或情景分析方法，以測試極端市場情況下投資資產(chǎn)的最大潛在損失。(具體見P388圖8-2)

　　67、 VAR的字面解釋是指處于風險中的價值。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。確切的說，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;或者說在一個給定的時期內，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。(具體公式見P388)——以上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%(概率)，所持股票組合的VAR=10000元，其含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。(具體實例見P388)

　　68、 很顯然，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。

　　69、 到目前為止，VAR的計算方法有許多種，但從最基本的層次上可以歸納為2種：局部估值法、完全估值法。

　　70、 局部估值法是通過僅在資產(chǎn)組合的初始狀態(tài)做一次估值，并利用局部求導來推斷可能的資產(chǎn)變化而得出風險衡量值。德爾塔——正態(tài)分布法就是典型的局部估值法。

　　71、 完全估值法是通過對各種情景下投資組合的重新定價來衡量風險。歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法是典型的完全估值法。

　　72、 德爾塔——正態(tài)分布法：假定組合回報服從正態(tài)分布，于是利用正態(tài)分布的良好特性——置信度與分位數(shù)的對應性計算的組合的VAR等于組合收益率的標準差與相應置信度下分位數(shù)的乘積。(具體計算公式見P390)很顯然，VAR取決于兩個重要的參數(shù)：持有期和置信度。具體而言，選擇一個適當?shù)某钟衅谥饕�考慮以下因素：頭寸的波動性、交易發(fā)生的頻率、市場數(shù)據(jù)的可獲性、監(jiān)管者的要求等。通常情況下，銀行等金融機構傾向于按日計算VAR;但對于一般投資者而言，可按周或月計算VAR。

　　73、 國際清算銀行規(guī)定的作為計算銀行監(jiān)管資本VAR持有期為10天。置信度水平通常選擇95%—99%之間。95%的置信度意味著預期100天里只有5天所發(fā)生的損失會超過相應的VAR值;而99%的置信度意味著預期100天里只有1天所發(fā)生的損失會超過相應的VAR值。

　　74、 正態(tài)分布法優(yōu)點在于大大簡化了計算量，但是由于其具有很強的假設，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。

　　75、 歷史模擬法：歷史模擬法的核心在于根據(jù)市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布，利用分位數(shù)給出一定置信度下的VAR估計。“模擬”的核心是將當前的權數(shù)放到歷史的資產(chǎn)收益率時間序列中。(具體計算公式見P391)

　　76、 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的處理非線性、市場大幅波動等情況，可以捕捉各種風險。但是，歷史模擬法的缺點也是顯而易見的。首先，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)。通常認為，歷史模擬法需要的樣本數(shù)據(jù)部能少于1500個。最后，歷史模擬法的計算量非常大，對計算能力要求比較高。

　　77、 蒙特卡洛模擬法：歷史模擬法計算的VAR是基于歷史市場價格變化得到組合損益的N種可能結果，從而在觀察到的損益分布基礎上通過分位數(shù)計算VAR。蒙特卡洛模擬法模擬的VAR計算原理與此類似， 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。(蒙特卡洛法操作的具體步驟見P392)

　　78、 蒙特卡洛模擬法的主要優(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。

　　79、 VAR的應用：風險管理與控制、基于VAR的資產(chǎn)配置與投資決策、基于VAR的業(yè)績評估、風險監(jiān)督。

　　80、 風險管理與控制的核心之一是風險的計量、風險限額的確定與分配、風險監(jiān)控。傳統(tǒng)的風險限額管理主要是頭寸規(guī)�？刂疲�這種管理主要有以下缺陷：(1)不能在各業(yè)務部門之間進行比較。(2)沒有包含杠桿效應，對衍生產(chǎn)品組合可能會產(chǎn)生錯誤的表述。(3)沒有考慮不同業(yè)務部門之間的分散化效應。

　　81、 鑒于傳統(tǒng)風險管理存在的缺陷，現(xiàn)代風險管理強調采用以VAR為核心：輔之敏感性和壓力測試等形成不同類型的風險限額組合。其主要有以下的優(yōu)勢：

　　(1) VAR限額是動態(tài)的，其可以捕捉到市場環(huán)境和不同業(yè)務部門組合成分的變化，還可以提供當前組合和市場風險因子波動特性方面的信息。

　　(2) VAR限額易于在不同的組織層級上進行交流，管理層可以很好地了解任何特定的頭寸可能發(fā)生多大的潛在損失。

　　(3) VAR限額結合了杠桿效應和頭寸規(guī)模效應。

　　(4) VAR允許人們匯總和分解不同市場和不同工具的風險，從而能夠使人們深入了解到整個企業(yè)的風險狀況和風險源。

　　(5) VAR考慮了不同組合的風險分散效應。

　　(6) VAR限額可以在組織的不同層次上進行確定，從而可以對整個公司和不同業(yè)務部門的風險進行管理。

　　82、 通常采用的業(yè)績評價指標為經(jīng)風險調整后的資本收益：RAROC=收益/VAR值。假設交易員從事過度投機行為，利潤高，但VAR值也很大，其總的業(yè)績評估就不會高。

　　83、 VAR的應用真正興起始于1993年，30國集團(G30)把它作為處理衍生工具的最佳典范方法進行推廣。

　　84、 1995年12月美國證券交易委員會發(fā)布的加強市場風險披露建議要求，所有公開交易的美國上市公司都應該使用包括VAR在內的3種方法之一，來披露公司有關衍生金融工具交易情況的信息。根據(jù)要求，VAR計算采用99%的置信度(單尾)和10天持有期。實際上，這意味著管制者要求銀行在VAR計算中考慮其不能在10天進行清償?shù)某�口額度。不過，在內部模型投入使用的初期，國際清算銀行(BIS)允許銀行在1天持有期的VAR值乘以10的平方根(即3.6)來近似得出10天持有期的VAR值。

　　85、 2003年11月6日，美國證券交易委員會公布了針對1934年證券交易法案中關于監(jiān)督凈資本要求的修訂征求意見稿。2004年6月21日正式頒布修正案，宣布于2004年8月20日生效。SEC對券商凈資本監(jiān)管修正案標志著證券監(jiān)管部門對券商監(jiān)管資本的要求與巴塞爾委員會對銀行的監(jiān)管資本要求已趨于一致。

　　86、 使用VAR需要注意的問題：(1)VAR沒有給出最壞情景下的損失。(2)VAR的度量結果存在誤差。(3)頭寸變化造成風險失真。

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