第五章_风险度量的其他方法(第四节)

第五章风险度量第四节风险度量的其他方法对马柯维茨投资组合理论和方差模型的评价•马柯维茨投资组合理论和方差模型的运用的确具有技术上的可行性，对于指导投资决策有一定应用价值。•然而，方差模型也一直受到众多的质疑和批评？？?方差模型受到的质疑和批评假设特渥斯基和卡尼曼等对风险心理学的研究则表明损失和盈利对风险确定的贡献度有所不同，即风险的方差度量对正离差和负离差的平等处理有违投资者对风险的真实心理感受。——（吴世农等，1999）法玛、依波特森和辛科菲尔德等人对美国证券市场投资收益率分布状况的研究以及布科斯特伯、克拉克对含有期权投资组合的收益率分布研究等，基本上否定了方差度量方法的理论前提——投资收益的正态分布；一、哈洛LPM模型为了解决方差方法的收益正态分布假设和损失的真实风险感受对投资行为的影响等问题，风险基准或参照水平（riskbenchmarkorreferencelevel）被引入,以代替方差方法中的均值，归结为downsiderisk度量法。该类方法着重考察收益分布的左边，即损失边在风险构成中的作用，其中最具代表性并形成较成熟理论体系的是哈洛的LPMn方法。LPM风险计量模型表达式（lowerpartialmoments）当n=0时，LPM0表示低于目标收益率的概率水平；当n=1时，LPM1表示低于目标收益率的离差距离；当n=2时，LPM2表示低于目标收益率的半方差。Ri为投资收益各种可能的结果，Pi为投资收益出现的概率，T为目标收益水平，参数n=0，1，2。TRniiniRTPLPM)(A.根据正态分布可知，收益率大于28.25%的概率为50%B.计算0～28.25%的面积？解答XZ标准化正态变量Z的计算公式：假设收益率为正态分布的随机变量，收益率平均值为28.25%，标准差为20.93%。要求：计算股票收益率大于0的概率。正态分布曲线的面积表应用※0~28.25%的面积计算：公司盈利的概率：P(r＞0)=41.15%+50%=91.15%公司亏损的概率：P(r≤0)=1-91.15%=8.85%查正态曲线面积表可知，Z=1.35时，收益率在0~28.25%之间的概率为41.15%。35.1%93.20%25.280Z该区间包含标准差的个数为：=NORMDIST(0,28.25%,20.93%,TRUE)回车后即可得到股票收益小于零的概率为8.86%3.正态分布函数——NORMDIST◎功能：返回指定平均值和标准偏差◎应用：NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)X：需要计算其分布的数值；Mean：分布的算术平均值；standard_dev：分布的标准偏差；cumulative：一逻辑值，指明函数的形式。如果cumulative为TRUE，函数NORMDIST返回累积分布函数；如果为FALSE，返回概率密度函数。Excel计算二、VaR模型•VaR模型是20世纪90年代以后出现的并得到广泛运用的一种新型的风险管理方法。•VaR，即风险价值（valueatrisk），是指市场正常波动下，在一个给定的置信水平下，某一风险资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。•VaR反映了风险投资最低收益水平与期望收益水平之间的离散距离。示例某家信托公司在其2005年年报中披露，2005年的每日99%VaR值平均为3500万美元，这表明该信托公司可以以99%的概率作出保证，2005年每一特定时点上的投资组合在未来24小时内的平均损失不会超过3500万美元。通过这一VAR值与该信托公司2005年6.15亿美元的年利润和47亿美元的资本额相对照，则该信托公司的风险状况便可一目了然。（一）VaR风险计量模型表达式•令W0为风险资产的初始值，Wm为给定置信水平C上的资产最低价值，R为目标时间区间上的收益率)1(0RWWmWdwwfC)(mmRRE)()(0（二）计算VaR的方法※方差一协方差法（Variance—CovarianceApproach）※历史模拟法（HistoricalSimulationMethod）※蒙特卡罗模拟法（Monte-CarloSimulation）（三）VaR模型的通常假设⒈市场有效性假设；⒉市场波动是随机的，不存在自相关。一般来说，利用数学模型定量分析社会经济现象，都必须遵循其假设条件，特别是对于我国金融业来说，由于市场尚需规范，政府干预行为较为严重，不能完全满足强有效性和市场波动的随机性，在利用VaR模型时，只能近似地正态处理。（四）模型的产生及发展轨迹1993年7月G30出版的“衍生产品的实践和规则”报告中，首次使用“Value-at-risk”的名称，报告建议用VaR来计量市场风险。巴塞尔委员会BASEL（1993）对1988年的BASEL资本协议提出修订建议，建议对银行的市场风险设置最低资本要求，这一建议收到了很多银行的反馈。著名的4：15报告1994年JPMORGAN的前总裁DennisWeatherstone最早提出让他的员工每日交易结束后，在4：15将各个区域、各种产品、各类投资组合次日将产生的市场风险和潜在损失用一个美元金额报告（著名的4：15报告）•1994年10月，J.P.Morgan适时将研究出的用于计量VaR的“RiskMetrics”模型，包括技术手册和协方差矩阵在网络上公布，并每日更新协方差矩阵所需数据。技术手册中的很多内容并非创新，包括了很多前人的观点和广泛得以应用的实践。•这些数据的广泛可获得性及其技术支持，使其被迅速加以运用。RiskMetrics最大的贡献是让更多人知道了VaR。•巴塞尔委员会在1995年第一次允许银行可以选择使用他们的风险模型确定其资本要求，但应通过回溯检验并经过监管部门的同意后才可实施。•巴塞尔(1996a)对1988年的巴塞尔协议进行了修订，对市场风险的定义、计量、监控予以明确，根据标准法和内部模型法规定了银行对市场风险计提资本的要求。经过了约10年的发展，国外VaR模型对风险管理上的应用已相当普遍。•我国也逐步意识到VaR在市场风险管理中的重要性，2005年银监会在《商业银行市场风险管理指引》中提出“银监会鼓励业务复杂程度和市场风险水平较高的商业银行逐步开发和使用内部模型计量VaR，对所承担的市场风险水平进行量化估计。”（《指引》第十九条）。•目前国内商业银行已逐步开始探索用VaR计量和管理市场风险。（四）VAR的优点可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VAR值对金融风险进行评判；可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；不仅能计算单个金融工具的风险，还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。这是传统金融风险管理所不能做到的。VaR方法的这些特点使其成为银行、证券公司、投资基金等金融机构和市场监管组织乃至非金融公司进行投资风险度量和管理的重要工具。（五）VAR主要应用用于风险控制目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VAR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VAR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VAR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VAR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。VAR主要应用用于业绩评估在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。（六）VAR方法的局限性VAR方法衡量的主要是市场风险，如单纯依靠VAR方法，就会忽视其他种类的风险如信用风险。另外，从技术角度讲，VAR值表明的是一定置信度内的最大损失，但并不能绝对排除高于VAR值的损失发生的可能性。例如，假设一天的99％置信度下的VAR＝＄1000万，仍会有1％的可能性会使损失超过1000万美元。这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。所以在金融风险管理中，VAR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。