金融市場風(fēng)險度量

內(nèi)容概要

風(fēng)險價值（Value-at-Risk，以下簡稱VaR），是目前金融市場風(fēng)險管理和金融監(jiān)管的主流方法，它被用來度量某個金融資產(chǎn)或投資組合在一定的持有期內(nèi)和給定的置信水平下的最大可能損失，是一個明確且能全面反映金融資產(chǎn)或投資組合所承受風(fēng)險的測度，簡單清晰地表示市場風(fēng)險的大小，又有嚴(yán)謹(jǐn)系統(tǒng)的概率統(tǒng)計理論做依托，克服了過去風(fēng)險度量方法只能針對特定的金融工具或在特定的范圍內(nèi)使用，不能綜合反映風(fēng)險的局限，因而得到了國際金融界的廣泛支持和認(rèn)可。國際性研究機構(gòu)30人小組、國際掉期交易商協(xié)會、國際清算銀行和巴塞爾委員會等團(tuán)體一致推薦，將VaR作為市場風(fēng)險測量和控制的最佳方法。目前VaR已被全球各主要銀行、非銀行金融機構(gòu)、公司和金融監(jiān)管機構(gòu)廣泛采用。    然而，VaR理論還有很多方面需要進(jìn)一步研究，主要表現(xiàn)在：1.不同的VaR方法計算所得的VaR并不相同。至今還沒有一個既簡單方便又準(zhǔn)確的VaR方法。2.雖然傳統(tǒng)的VaR計算方法已經(jīng)對金融資產(chǎn)或投資組合回報中的厚尾現(xiàn)象進(jìn)行了較為細(xì)致的研究，但是絕大多數(shù)研究都沒有結(jié)合回報中同時具有的不對稱現(xiàn)象，只是估計計算，沒有徹底地解決這一問題。3.對VaR方法的評價研究大多集中在準(zhǔn)確性評價方面，很少有保守性和有效性方面的研究。至今，還沒有一個VaR評價的明確規(guī)范和評價體系?，F(xiàn)有的評價研究大多是對某種VaR方法的蒙特卡洛模擬，而不是實證研究，還無各種VaR方法及其評價方法間的比較研究，也無法鑒別各種評價方法的有效性和實用性。4.目前，國內(nèi)外對投資組合VaR及其分解研究相對較少。雖然近期有些學(xué)者做出了一些嘗試，但都具有相當(dāng)強的約束條件，即假定投資組合回報分布服從正態(tài)分布或雙變量橢圓分布，顯然這與組合實際回報中存在的不對稱現(xiàn)象和厚尾現(xiàn)象嚴(yán)重不符。此外，如何分解由非參數(shù)方法（歷史模擬法和蒙特卡洛模擬法）和半?yún)?shù)方法（極值理論方法）計算出來的投資組合VaR還有待進(jìn)一步研究。    為此，本書在總結(jié)國內(nèi)外現(xiàn)有g(shù)-h分布和VaR研究成果的基礎(chǔ)上，以基于g-h分布的VaR計算方法--g-h VaR法為研究對象，以統(tǒng)計學(xué)、金融學(xué)為研究工具，以定量實證研究為主，結(jié)合定性分析討論，集中深入地研究了基于g-h VaR法的金融風(fēng)險管理理論，提出了基于g-h分布的蒙特卡洛模擬法的g-h MC法與基于g-h分布的VaR參數(shù)方法的三個g-h VaR模型（根據(jù)g-h分布可對分布、分布左側(cè)和分布左尾部分分別建模的統(tǒng)計特性，提出了基于金融資產(chǎn)或投資組合回報損益、損失、極端損失的g-h VaR參數(shù)模型），給出了參數(shù)估計方法，闡述了各方法的性質(zhì)、特點和應(yīng)用，建立了VaR方法的評價體系，給出了投資組合VaR分解的一般過程，提出了全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型估計法、局部線性近似估計法和理性近似估計法四種分解方法，填補了VaR理論在這些方面的空白。    本書的主要研究工作及成果可歸納如下：    1.第一章在系統(tǒng)地闡述VaR理論研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，分析了研究中存在的不足，在此基礎(chǔ)上提出了本書所要解決的問題。    2.第二章介紹了金融風(fēng)險的概念、特點和分類，詳細(xì)地分析了金融市場風(fēng)險管理的動因、功能和管理過程，深入討論了金融市場風(fēng)險度量方法及其歷史演變，以及金融市場風(fēng)險的度量框架。    3.第三章闡述了VaR的歷史演變，詳細(xì)地介紹了VaR的概念、優(yōu)缺點、替代方法和應(yīng)用，分析了VaR的參數(shù)選擇及其影響因素，深入討論了VaR的計算方法。通過對現(xiàn)有VaR計算方法的比較，指出了各種計算方法（參數(shù)法、非參數(shù)法和半?yún)?shù)法）的不足，及如何根據(jù)實際需要選擇不同的計算方法。    4.第四章首先圍繞證券回報的厚尾現(xiàn)象和不對稱現(xiàn)象，分別從文獻(xiàn)、概念和測量等方面對其進(jìn)行了詳細(xì)地介紹，從組合回報分布和波動性兩個角度討論了兩者對VaR計算的影響，綜述了描述厚尾現(xiàn)象和不對稱現(xiàn)象的各種統(tǒng)計分布，指出了它們的特性及優(yōu)缺點，討論了具有厚尾性和不對稱性的GARCH模型，為接下來的研究做了理論上的鋪墊；然后，構(gòu)建了基于g-h分布的VaR計算方法體系，提出了基于g-h分布的蒙特卡洛模擬法、g-h MC法，根據(jù)g-h分布可以對整個分布、分布左側(cè)以及分布的左尾部分分別建模的統(tǒng)計特性，提出了基于金融資產(chǎn)或投資組合損益、損失以及極端損失的三個g-h VaR參數(shù)模型，并應(yīng)用g-h VaR法度量了金融資產(chǎn)的市場風(fēng)險；最后，通過實證研究表明，在低置信水平（95％）下，g-h VaRⅢ明顯低估了風(fēng)險，而遭到拒絕，其他方法都比較準(zhǔn)確，在中高置信水平（97.5％、99％、99.5％、99.9％）下，g-h VaRⅢ表現(xiàn)得最為出色，這說明g-h VaRⅢ對極端市場條件下的風(fēng)險度量更為準(zhǔn)確，而其他三種方法明顯有些保守，高估了風(fēng)險，總體上看，g-h VaR I、g-hVaRⅡ和g-h MC在各個置信水平上表現(xiàn)得都比較準(zhǔn)確，而g-hVaRⅢ更適合在中高置信水平下度量風(fēng)險。    5.第五章構(gòu)建了VaR方法評價的基本框架，應(yīng)用多種統(tǒng)計方法對VaR方法進(jìn)行了保守性、準(zhǔn)確性和有效性評價。該章詳細(xì)介紹了VaR的評價方法：用于保守性評價的均值相對誤差和均值平方根相對誤差、用于準(zhǔn)確性評價的失敗檢驗法和損失函數(shù)檢驗法、用于有效性評價的標(biāo)準(zhǔn)覆蓋乘子法和分布預(yù)測檢驗法；比較了各種評價方法的優(yōu)缺點；指出了其各自的適用范圍，試圖為中國金融市場風(fēng)險管理的規(guī)范化發(fā)展提供理論和經(jīng)驗參考。在此基礎(chǔ)上，評價了g-h’VaR法的表現(xiàn)，并將之與兩種非參數(shù)計算方法（歷史模擬法、基于正態(tài)分布假設(shè)的蒙特卡洛模擬法）、四種參數(shù)方法或模型（GARCH模型、LGARCH模型、RiskMetric方法、Delta-Normal方法）以及半?yún)?shù)3-法的極值理論方法進(jìn)行了比較研究。結(jié)果表明：（1）隨著置信水平的增加，基于g-h分布的四種VaR計算方法、歷史模擬法和極值理論方法的保守性不斷增強；而MC-Normal、Delta-Normal、GARCH、LGARCH與RiskMetric 3-法的均值相對誤差則逐漸地減少，保守性不斷減弱。這表明前六種方法在較高置信水平下得到了較高的風(fēng)險度量，減少了投資者在極端市場條件下的損失，但增加了風(fēng)險成本，而后五種VaR計算3-法則恰恰相反。（2）失敗檢驗法和損失函數(shù)法的準(zhǔn)確性的評價結(jié)果基本一致。在中低置信水平下，歷史模擬法、g-h VaR I和g-h VaR]I準(zhǔn)確地度量了風(fēng)險；g-h VaRllI方法低估了風(fēng)險；其他七種方法高估了風(fēng)險。在較高的置信水平下，g-h VaRill方法準(zhǔn)確地度量了風(fēng)險；極值理論3-法、g-h VaR I、g-h VaRlI與g-h MC法顯得過于保守，高估了風(fēng)險；歷史模擬法低估了風(fēng)險；MC-Normal、Delta-Normal、RiskMetric和GARCH類方法明顯地低估了風(fēng)險。（3）在中低置信水平下，各VaR方法的有效性差異不大。在95％的置信水平下，g-h VaR I、g-h VaR II、g-h MC、歷史模擬法和GARCH類方法較為有效，其他方法有效性較差。在97.5％的置信水平下，GARCH類方法和歷史模擬法最為有效。在較高的置信水平下，各VaR方法的有效性有較大的差異。在99％和99.5 9／5的置信水平下，基于g-h分布的四種3-法、極值理論方法和歷史模擬法較為有效，而GARCH類方法最為保守。在99.9％的置信水平下，g-h VaRI]I表現(xiàn)得最為有效，四種g-h VaR方法都比較保守，高估了風(fēng)險。其中極值理論方法最為保守。    6.第六章詳細(xì)地闡述了邊際VaR、成分VaR和增量VaR的概念、含義和相互關(guān)系，提出使用g-h VaR方法計算投資組合VaR，提出了全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型估計法、局部線性近似估計法和理性近似估計法四種投資組合VaR分解方法，對邊際VaR、成分VaR和增量VaR進(jìn)行了估計計算，分解了基于g-h VaR方法計算出的投資組合VaR。結(jié)果表明：全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型估計法分別使用了組合回報的損益數(shù)據(jù)、損失數(shù)據(jù)，對組合中各資產(chǎn)回報和組合回報間的關(guān)系取一階線性近似，計算簡單、便捷。相比之下，非對稱響應(yīng)模型估計法只需對回報的損失數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對數(shù)據(jù)的要求更少，應(yīng)用范圍更廣，當(dāng)組合回報不對稱現(xiàn)象明顯時，該方法表現(xiàn)得更為出色。局部線性近似估計法是一種在組合VaR附近取線性近似的分解方法，只需要VaR附近少量的回報數(shù)據(jù)，適合包括極值理論方法在內(nèi)的所有VaR計算方法估計出的投資組合VaR的分解，可同時處理組合回報具有的不對稱現(xiàn)象和厚尾現(xiàn)象，但也較為復(fù)雜。通過對投資組合VaR分解為投資者和金融監(jiān)管方提供了更多有關(guān)組合市場風(fēng)險的信息，使資產(chǎn)組合管理者能更全面地了解投資組合風(fēng)險的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，調(diào)整組合資產(chǎn)和優(yōu)化資本配置。    7.第七章對全書進(jìn)行了總結(jié)，并對今后的研究做出了展望。    本書主要特色和創(chuàng)新有：    1.建立了基于g-h分布的VaR計算方法--g-h VaR法的理論分析框架。提出了基于g-h分布的蒙特卡洛模擬方法：g-h MC法；提出了基于g-h分布的VaR參數(shù)計算方法，即根據(jù)g-h分布可對分布、分布左側(cè)和分布左尾部分分別建模的統(tǒng)計特性，提出了基于金融資產(chǎn)或投資組合回報損益、損失、極端損失的三個g-h VaR參數(shù)模型。    2.提出了使用g-h VaR法度量市場風(fēng)險。分別應(yīng)用基于回報損益、損失、極端損失的g-h VaR參數(shù)模型以及基于g-h分布的蒙特卡洛模擬方法g-h MC法對金融資產(chǎn)和投資組合的市場風(fēng)險進(jìn)行了度量。    3.提出了全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型、局部線性估計法和理性近似估計法四種方法分解投資組合VaR。使用全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型和局部線性估計法對投資組合g-h VaR進(jìn)行了分解研究。    4.構(gòu)建了VaR計算方法的評價體系，即保守性評價、準(zhǔn)確性評價和有效性評價。使用多種統(tǒng)計方法對g-h VaR法及其他VaR方法進(jìn)行了評價研究，并將g-h VaR方法與各種VaR方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明：g-h VaR法是一種準(zhǔn)確、有效且較為保守的VaR方法。

作者簡介

潘志斌，1976年出生，現(xiàn)為華東師范大學(xué)金融系講師。2005年6月獲得上海交通大學(xué)管理科學(xué)與工程專業(yè)博上學(xué)位，長期從事金融風(fēng)險管理與金融工程領(lǐng)域的研究，現(xiàn)主持教育部人文社會科學(xué)青年基金項目1項，先后參與國家自然科學(xué)基金資助項目、教育部人文社會科學(xué)項目和橫向課題4項，發(fā)表研究論文10余篇，EI柃索2篇，ISTP檢索3篇。

書籍目錄

摘要ABSTRACT第一章  緒論  1.1  研究背景和意義  1.2  國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述    1.2.1  VaR理論的研究現(xiàn)狀    1.2.2  現(xiàn)有研究的不足之處  1.3  本書的主要內(nèi)容和章節(jié)結(jié)構(gòu)  1.4  本書的主要特色和創(chuàng)新之處第二章  金融市場風(fēng)險  2.1  引言  2.2  金融風(fēng)險與金融市場風(fēng)險  2.3  金融市場風(fēng)險管理    2.3.1  金融市場風(fēng)險管理的動因和功能    2.3.2  金融市場風(fēng)險管理過程  2.4  金融市場風(fēng)險度量方法    2.4.1  金融市場風(fēng)險度量方法的演變    2.4.2  金融市場風(fēng)險的度量框架  2.5  本章小結(jié)第三章  風(fēng)險價值  3.1  引言  3.2  VaR的歷史演變    3.2.1  VaR的早期歷史--從投資組合理論的角度    3.2.2  VaR的早期歷史--從資本金充足率的角度  3.3  VaR    3.3.1  VaR定義與計算原理    3.3.2  VaR的參數(shù)選擇：持有期和置信水平    3.3.3  VaR的優(yōu)缺點    3.3.4  VaR的替代方法  3.4  VaR在金融領(lǐng)域的應(yīng)用  3.5  VaR的計算方法    3.5.1  參數(shù)方法    3.5.2  非參數(shù)方法    3.5.3  半?yún)?shù)方法    3.5.4  現(xiàn)有VaR計算方法的分類、不足、比較及選擇  3.6  本章小結(jié)第四章  金融市場風(fēng)險度量：基于g-h分布的VaR方法研究  4.1  VaR與厚尾現(xiàn)象、不對稱現(xiàn)象    4.1.1  峰度、偏度與尾部指數(shù)    4.1.2  處理不對稱現(xiàn)象、厚尾現(xiàn)象時常用的統(tǒng)計分布和模型  4.2  g-h VaR方法    4.2.1  g-h分布    4.2.2  g-h VaR法  4.3  實證研究    4.3.1  數(shù)據(jù)的選取及其特征    4.3.2  VaR的計算    4.3.3  g-h VaR方法的比較  4.4  本章小結(jié)第五章  金融市場風(fēng)險度量評價研究  5.1  問題的提出  5.2  金融市場風(fēng)險度量方法的評價    5.2.1  保守性評價    5.2.2  準(zhǔn)確性評價    5.2.3  有效性評價  5.3  實證研究    5.3.1  數(shù)據(jù)的選取及其特征    5.3.2  VaR的計算    5.3.3  保守性評價    5.3.4  準(zhǔn)確性評價    5.3.5  有效性評價  5.4  本章小結(jié)第六章  金融市場風(fēng)險分解研究  6.1  問題的提出  6.2  邊際VaR、成分VaR和增量VaR    6.2.1  邊際VaR、成分VaR和增量VaR的概念    6.2.2  邊際VaR、成分VaR和增量VaR的相互關(guān)系  6.3  投資組合市場風(fēng)險的分解    6.3.1  投資組合VaR的分解的一般過程    6.3.2  現(xiàn)存的投資組合VaR分解方法及其局限性    6.3.3  投資組合VaR的分解方法  6.4  實證研究    6.4.1  數(shù)據(jù)的選取及其特征    6.4.2  投資組合VaR計算    6.4.3  投資組合VaR分解  6.5  本章小結(jié)第七章  研究結(jié)論與展望  7.1  研究結(jié)論  7.2  研究展望參考文獻(xiàn)附錄：關(guān)于投資組合內(nèi)各資產(chǎn)β值的計算致謝

編輯推薦

　　《金融市場風(fēng)險度量》主要特色和創(chuàng)新有：　　1.建立了基于g—h分布的VaR計算方法——g—hVaR法的理論分析框架。提出了基于g—h分布的蒙特卡洛模擬方法：g—hMC法；提出了基于g—h分布的VaR參數(shù)計算方法，即根據(jù)g—h分布可對分布、分布左側(cè)和分布左尾部分分別建模的統(tǒng)計特性，提出了基于金融資產(chǎn)或投資組合回報損益、損失、極端損失的三個g—hVaR參數(shù)模型。　　2.提出了使用g—hVaR法度量市場風(fēng)險。分別應(yīng)用基于回報損益、損失、極端損失的g—hVaR參數(shù)模型以及基于g—h分布的蒙特卡洛模擬方法g—hMC法對金融資產(chǎn)和投資組合的市場風(fēng)險進(jìn)行了度量。　　3.提出了全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型、局部線性估計法和理性近似估計法四種方法分解投資組合VaR。使用全局最小二乘法、非對稱響應(yīng)模型和局部線性估計法對投資組合g—hVaR進(jìn)行了分解研究。　　4.構(gòu)建了VaR計算方法的評價體系，即保守性評價、準(zhǔn)確性評價和有效性評價。使用多種統(tǒng)計方法對g—hVaR法及其他VaR方法進(jìn)行了評價研究，并將g—hVaR方法與各種VaR方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明：g—hVaR法是一種準(zhǔn)確、有效且較為保守的VaR方法。

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