市场风险管理培训教材.ppt

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1、第九章第九章-2-2 市场风险管理市场风险管理 风险价值的计算与建模风险价值的计算与建模2023/5/301主要内容v风险价值的定义v风险价值的计算方法方差-协方差法解析法蒙特卡洛法历史数据模拟法v风险价值的分解计算2023/5/302风险价值的定义2023/5/303例子：欧元汇率一个价值Vt(dollar)的头寸，天的VaR 指在未来天，Vt以的概率损失的最大值.例如，你2011年11月4日购买10 million Euros.如果1EU=1.3761USD(USD/EU的汇率为：Mt=1.3761）,美圆的头寸为：Vt=10 Mil x Mt=$13.761 million.那么，这个头

2、寸的1%，24 hours 的VaR 为$192048.52，其含义为，投资在欧元上的13.761 million美圆，在未来24小时，其最大损失为$192048.52，概率为1%。也就是说，在未来24小时，其最大损失超过$192048.52的概率为1%。一、VaR的含义假设欧元汇率的收益率服从正态分布，即：这样，投资在欧元上的价值变化为：=$13.7610 mil也服从正态分布。根据的分布密度，我们可以画出的分布图(Figure 1 with a daily volatility=0.6%)1%VaR 是(负数)这样一个数据，即只有1%的概率使得我们资产的变化低于这个数值。Area=1%,t

3、he VaR is 192048.52例子：考虑前面欧元的例子。组合价值的变化为：=$13.7610 mil 服从于均值为 ，标准差为 的正态分布。根据 的定义，可以计算分布密度为 的分位数为：这个值即为一个分界点，即损失超过发生的概率为(1-)。这样，1 day Value at Risk 为：VaR=负号表示VaR测量的是损失而不是收益。将 代入，得：VaR=-(-2.326*13.7610 mil*1.3761*.006)=$192048.52风险价值的方差风险价值的方差-协方差计算法协方差计算法v单一资产风险价值的方差单一资产风险价值的方差-协方差计算协方差计算v资产组合风险价值的方差

4、资产组合风险价值的方差-协方差计算协方差计算超额收益矩阵超额收益矩阵计算法计算法协方差计算公式协方差计算公式单因素映射计算单因素映射计算多因素映射计算多因素映射计算2023/5/309单一资产的方差单一资产的方差-协方差法协方差法在价格变化幅度服从正态分布情况下，均值在价格变化幅度服从正态分布情况下，均值VaR和零值和零值VaR可以表示为：可以表示为：2023/5/3010方差协方差法的估算流程方差协方差法的估算流程历史数据历史数据期权数据期权数据波动性波动性相关性相关性期权模型期权模型估算协方估算协方差矩阵差矩阵资产组合资产组合单单个个证证券券收收益益的的标标准差准差资资产产组组合合的的标标

5、准差准差VaR2023/5/3012资产组合风险价值的计算：符号定义资产组合风险价值的计算：符号定义v为计算资产组合的为计算资产组合的VaR，我们定义：，我们定义：1.P0为初始投资额；为初始投资额；2.R为计算期间的投资回报率，假设为计算期间的投资回报率，假设R的均值为的均值为，方差为，方差为2；3.Pt为期末资产组合的价值，为期末资产组合的价值，Rt、Wt都是随机都是随机变量；变量；4.c为置信水平。为置信水平。2023/5/3013日绝对风险价值计算公式推导日绝对风险价值计算公式推导把正态分布的收益率标准化为标准正态随机变量2023/5/3014同理可得相对风险价值计算式：同理可得相对风

6、险价值计算式：2023/5/3015资产组合的方差协方差法资产组合的方差协方差法假定资产组合包括假定资产组合包括N种证券，各证券在种证券，各证券在t时刻末时刻末的投资回报率为的投资回报率为Ri，各证券在资产组合中所，各证券在资产组合中所占的比重为占的比重为wi，则在，则在t时刻资产组合的投资回时刻资产组合的投资回报率为：报率为：2023/5/3016资产组合的风险价值计算公式资产组合的风险价值计算公式v基本假设：资产组合中的所有证券的投资回基本假设：资产组合中的所有证券的投资回报率满足正态分布，从而资产组合作为正态报率满足正态分布，从而资产组合作为正态变量的线性组合也满足正态分布。变量的线性组

7、合也满足正态分布。2023/5/3017资产组合的收益率与方差计算资产组合的收益率与方差计算v资产组合的收益期望值：资产组合的收益期望值：v资产组合的方差：资产组合的方差：2023/5/3018资产组合方差的矩阵计算法资产组合方差的矩阵计算法v如果设方差如果设方差-协方差矩阵表达式为：协方差矩阵表达式为：2023/5/3019资产组合方差的矩阵计算式资产组合方差的矩阵计算式v投资组合比重矩阵为投资组合比重矩阵为 v则有：则有：2023/5/30202023/5/3021方差方差-协方差矩阵协方差矩阵的的计算方法计算方法v主要有主要有两类五两类五种：种：v根据协方差的定义，利用超额收益矩阵计算；

8、根据协方差的定义，利用超额收益矩阵计算；v根据相关系数的定义与计算公式，利用相关根据相关系数的定义与计算公式，利用相关系数矩阵及标准差矩阵计算。系数矩阵及标准差矩阵计算。2023/5/3022资产组合的收益率与方差计算资产组合的收益率与方差计算v期权隐含参数法期权隐含参数法v利用单因素模型的简化计算利用单因素模型的简化计算v利用多因素模型的简化计算利用多因素模型的简化计算v三三种种常用的表示、计算方法常用的表示、计算方法：代数式、矩阵代数式、矩阵式、软件实现式、软件实现2023/5/30231、超额收益矩阵法超额收益矩阵法v设区间内有设区间内有m 个交易日，个交易日，分别表示第分别表示第 n只

9、股只股票在第票在第 m期的收益率，由定义可知：期的收益率，由定义可知：2023/5/3024超额收益矩阵法超额收益矩阵法v记超额收益矩阵为记超额收益矩阵为 A，则：，则：方差-协方差矩阵的计算公式为：2023/5/30252 2、相关系数与标准差相乘法相关系数与标准差相乘法由于任意两个资产之间的协方差为两只资产的标准差与它们由于任意两个资产之间的协方差为两只资产的标准差与它们之间相关系数的乘积，所以我们先计算出任何一种资产的标之间相关系数的乘积，所以我们先计算出任何一种资产的标准差以及任意两个资产之间的相关系数，就可以计算出任意准差以及任意两个资产之间的相关系数，就可以计算出任意两个资产之间的

10、协方差。两个资产之间的协方差。设设标准差矩阵标准差矩阵、相关系数矩阵相关系数矩阵为：为：2023/5/3026相关系数与标准差相乘法相关系数与标准差相乘法计算公式为：计算公式为：2023/5/30273、期权隐含参数法、期权隐含参数法v估算协方差矩阵的另一类方法是期权隐含参估算协方差矩阵的另一类方法是期权隐含参数法。数法。v其基本原理是，基于期权包含大量的关于基其基本原理是，基于期权包含大量的关于基础资产价格的风险，利用期权数据计算隐含础资产价格的风险，利用期权数据计算隐含标准差。标准差。2023/5/30284、单单因素因素模型分析模型分析1.单因素模型单因素模型基本方程基本方程模型假设模型

11、假设模型定义模型定义2.单一资产的期望收益率、标准差与协方差单一资产的期望收益率、标准差与协方差3.投资组合的期望收益率、方差投资组合的期望收益率、方差4.单因素模型的组合收益结构推论单因素模型的组合收益结构推论2023/5/30294.1单单因素因素模型分析模型分析单单因素因素模型认为，模型认为，当股市上涨或下跌时，大多数资产价格都会上涨或下当股市上涨或下跌时，大多数资产价格都会上涨或下跌。跌。这说明资产收益彼此相关、协同变动的原因就是对市场变动的共同反应。这说明资产收益彼此相关、协同变动的原因就是对市场变动的共同反应。通过将资产收益与资产市场通过将资产收益与资产市场因素因素收益联系起来，就

12、可以得到相关性指标。收益联系起来，就可以得到相关性指标。如果使用如果使用市场收益作为解释因素的单市场收益作为解释因素的单因素因素模型就称作市场模型模型就称作市场模型（Market Model）。市场模型是从资产收益和市场收益之间的线性关系开始的：）。市场模型是从资产收益和市场收益之间的线性关系开始的：2023/5/30304.2 单单因素因素模型模型v基本方程：基本方程：假设：假设：（1）残差项 的期望值等于0；（2）资产因素收益与超额收益不相关；（3）资产只通过对市场的共同反应而相互关联2023/5/30314.2 单单因素因素模型模型v模型定义模型定义资产收益残差资产收益残差、市场收益率市

13、场收益率的的残差分别为：残差分别为：2023/5/30322、推论推论1：单一资产的期望收益单一资产的期望收益率、标准差与协方差率、标准差与协方差分别是：分别是：2023/5/3033推导：推导：单一资产的期望收益率单一资产的期望收益率2023/5/3034推导：推导：单一资产的标准差单一资产的标准差2023/5/3035推导：推导：单一资产单一资产的的协方差协方差2023/5/30363、推论推论2：投资组合的期望收益率投资组合的期望收益率与与方差方差2023/5/3037推导：推导：投资组合的期望收益率投资组合的期望收益率2023/5/3038推导：推导：投资组合的方差投资组合的方差202

14、3/5/30394.2 单单因素因素模型的推论模型的推论3：2023/5/3040推导：组合的方差推导：组合的方差2023/5/30415、多因素模型1.三个常用的多因素模型三个常用的多因素模型：基本多指数模型基本多指数模型行业指数模型行业指数模型三因素模型三因素模型2.单一资产的收益结构单一资产的收益结构3.资产组合的收益结构资产组合的收益结构2023/5/3042一般多一般多因素因素模型模型1、标准的多标准的多因素因素模型模型：1.1 基本方程为：基本方程为：1.2 模型定义：模型定义：1.2.1 资产的残差方差资产的残差方差 1.2.2 因素因素的方差的方差1.31.3 模型构建：模型构

15、建：1.3.1 零均值零均值 1.3.2 解释变量不相关解释变量不相关 1.3.3 非随机非随机 1.3.4 残差不相关残差不相关v公式为：公式为：2023/5/3043正交转换正交转换v一般的多因素模型，必须将其中任何相关的因一般的多因素模型，必须将其中任何相关的因素转化为不相关因素，得到上述多指数模型的素转化为不相关因素，得到上述多指数模型的标准表达式。标准表达式。2023/5/3044多因素模型多因素模型1：多因素模型：多因素模型v两类：统计要素模型；宏观要素模型两类：统计要素模型；宏观要素模型v影响较为广泛的多因素模型：影响较为广泛的多因素模型：1.基本多指数模型基本多指数模型2.行业

16、指数模型行业指数模型3.三因素模型三因素模型2023/5/3045基本多指数模型基本多指数模型v基本多指数模型是一种将证券收益与宏观经济变量基本多指数模型是一种将证券收益与宏观经济变量相联系的五因素模型。相联系的五因素模型。v伯梅斯特（伯梅斯特（E.Burmeister）和迈克若尔（）和迈克若尔（M.McElroy）(1987)提出了建立在罗斯等人理论上的提出了建立在罗斯等人理论上的多指数模型。他们发现五个变量足以解释证券收益。多指数模型。他们发现五个变量足以解释证券收益。这五个变量的具体定义如下：这五个变量的具体定义如下：2023/5/3046五个变量：五个变量：1、长期政府债券和长期公司债

17、券收益的非预期差异长期政府债券和长期公司债券收益的非预期差异它们的收益差异就是对违约风险的衡量它们的收益差异就是对违约风险的衡量公司债券和政府债券在一个较长时期内的平均月差异公司债券和政府债券在一个较长时期内的平均月差异是是0.5%I1=0.5%+长期（长期（20年）政府债券收益长期（年）政府债券收益长期（20年）年）公司债务收益公司债务收益2023/5/3047长期贴现率与短期贴现率的差异长期贴现率与短期贴现率的差异v贴现率的期限结构，即远期现金流量或近期贴现率的期限结构，即远期现金流量或近期现金流量将使用不同的贴现率。现金流量将使用不同的贴现率。vI2=长期政府债券收益国库券未来每月收益长

18、期政府债券收益国库券未来每月收益2023/5/3048非预期通货紧缩非预期通货紧缩v由于一定程度上投资者关心真实的现金流量由于一定程度上投资者关心真实的现金流量（通货膨胀调整后的现金流量）会根据实际（通货膨胀调整后的现金流量）会根据实际的通货膨胀率调整贴现率，因而通货紧缩的的通货膨胀率调整贴现率，因而通货紧缩的非预期变化会影响到收益。非预期变化会影响到收益。vI3=月初预计的通货膨胀率月末的真实通月初预计的通货膨胀率月末的真实通货膨胀率货膨胀率2023/5/3049公司销售量的增长率的非预期变公司销售量的增长率的非预期变化化v公司销售量的增长率的非预期变化是对其长公司销售量的增长率的非预期变化

19、是对其长期经济利润的非预期变化的衡量指标。期经济利润的非预期变化的衡量指标。vI4=月初预期的销售量的长期增长率月末预月初预期的销售量的长期增长率月末预期的销售量的长期增长率期的销售量的长期增长率2023/5/3050标准普尔标准普尔500指数的非预期收益指数的非预期收益v以上四个变量并未包含所有影响股价的宏观（及心理）因素，以上四个变量并未包含所有影响股价的宏观（及心理）因素，还存在市场本身的影响。伯梅斯特等人使用标准普尔还存在市场本身的影响。伯梅斯特等人使用标准普尔500指指数的非预期收益率衡量市场因素的变化，该变量与前四个变数的非预期收益率衡量市场因素的变化，该变量与前四个变量均不相关。

20、量均不相关。v为得到这个变量，他们用标准普尔指数对前四个变量作时间为得到这个变量，他们用标准普尔指数对前四个变量作时间序列回归分析，得到如下结论：序列回归分析，得到如下结论：2023/5/3051v因此，第五个变量是任意一个月市场的因此，第五个变量是任意一个月市场的超额收益与根据上面时间序列预测的超超额收益与根据上面时间序列预测的超额收益的差：额收益的差：2023/5/3052基本多指数模型的一般表达式基本多指数模型的一般表达式2023/5/3053该模型描述了一个合理的收益产该模型描述了一个合理的收益产生过程。生过程。v让我们分析一下标准普尔让我们分析一下标准普尔500指数和前四个变指数和前

21、四个变量的关系。如前所示，前四个影响因素在标量的关系。如前所示，前四个影响因素在标准普尔变化原因中约占准普尔变化原因中约占25%。此外，每个变。此外，每个变量的系数在量的系数在5%的水平上具有统计显著性，并的水平上具有统计显著性，并具有理论预期特征。具有理论预期特征。2023/5/3054理论预期特征理论预期特征1.先看第一个变量，若先看第一个变量，若I1很大，也就意味着市场要求的风险很大，也就意味着市场要求的风险溢价小，股票收益也应较低，因此溢价小，股票收益也应较低，因此I1的系数应为的系数应为负值负值。2.第二个变量第二个变量I2，若持有更长期限金融工具的溢价更高，市，若持有更长期限金融工

22、具的溢价更高，市场要求的收益率和股票收益也就越高。因此场要求的收益率和股票收益也就越高。因此I2的系数应为的系数应为正值正值。3.类似地，类似地，I3衡量的是通货紧缩，它应与股票收益的增长相衡量的是通货紧缩，它应与股票收益的增长相联系，因此它应为联系，因此它应为正值正值。4.第四个变量第四个变量I4衡量的是对销售量增长率预期的下降，若预衡量的是对销售量增长率预期的下降，若预期在一段时间内下降，股价会下降，期望收益率会提高，期在一段时间内下降，股价会下降，期望收益率会提高，因此它应为因此它应为负值负值。2023/5/3055基本多因素模型的评价基本多因素模型的评价v基本多因素模型基本多因素模型是

23、证券分析中一种最为有用的模型，是证券分析中一种最为有用的模型，因为它既具有单指数模型的简单性，又有全方位分因为它既具有单指数模型的简单性，又有全方位分析风险的能力。析风险的能力。v通过模型，不仅可以将风险和收益率分解为单个可通过模型，不仅可以将风险和收益率分解为单个可分辨的成分，而且强调了市场是投资收益率及风险分辨的成分，而且强调了市场是投资收益率及风险的决定性因素。的决定性因素。2023/5/3056多因素模型多因素模型2：行业行业因素因素模型模型假定：（假定：（1）公司的收益）公司的收益仅仅受市场和几个行业的影响；受市场和几个行业的影响；（2）资产之间的相关性取决于市场效应和行业效应；）资

24、产之间的相关性取决于市场效应和行业效应；（3）每个行业）每个行业因素因素与市场无关，而且与其他行业与市场无关，而且与其他行业因素因素也无关。也无关。则有市场行业则有市场行业因素因素模型：模型：2023/5/3057行业行业因素因素模型模型表示的表示的资产收益结构资产收益结构2023/5/3058多因素模型多因素模型3：三因素模型：三因素模型v1993年，法玛和法兰奇（年，法玛和法兰奇（French）提出了一）提出了一个关于资产定价的三因素模型，通常简记为个关于资产定价的三因素模型，通常简记为FF3。v该模型是对该模型是对CAPM的拓展，是一种基本要素的拓展，是一种基本要素模型。模型。2023/

25、5/3059他们的观点是：他们的观点是：v市场经验证明小公司股票较大公司股票有着更大的风险，市场经验证明小公司股票较大公司股票有着更大的风险，从而要求更高的风险报酬，因此公司的规模影响着股票的从而要求更高的风险报酬，因此公司的规模影响着股票的定价；定价；v投资者普遍地存在投资偏好，这种偏好主要地可分为追逐投资者普遍地存在投资偏好，这种偏好主要地可分为追逐价值型股票或是追逐增长型股票，这也是影响股票定价的价值型股票或是追逐增长型股票，这也是影响股票定价的一个重要因素。一个重要因素。2023/5/3060多因素模型多因素模型3：三因素模型：三因素模型vFF3选择的因素，除了选择的因素，除了CAPM

26、中的市场资产组合风险报酬这一中的市场资产组合风险报酬这一因素之外，还增加了这两个影响股票定价的因素：因素之外，还增加了这两个影响股票定价的因素：v小公司股票的收益率减大公司股票收益率的值（以小公司股票的收益率减大公司股票收益率的值（以SMB表示）；表示）；v价值型股票的收益率减增长型股票的收益率的值（即高面值价值型股票的收益率减增长型股票的收益率的值（即高面值市价比率的股票的收益率减低面值市价比率的股票的收益率，市价比率的股票的收益率减低面值市价比率的股票的收益率，以以HML表示）表示）2023/5/3061多因素模型多因素模型3：三因素模型：三因素模型v法玛和法兰奇的这个模型是根据六种证券投

27、资组合构建的。法玛和法兰奇的这个模型是根据六种证券投资组合构建的。v他们把大、小公司两种规模（以权益市场价值他们把大、小公司两种规模（以权益市场价值ME表示）的表示）的证券和三类不同面值证券和三类不同面值市价比率（市价比率（BE/ME）的证券进行搭配，）的证券进行搭配，构建证券投资组合。构建证券投资组合。2023/5/3062v区分第区分第t年大、小公司股票的界限是第年大、小公司股票的界限是第t年年6月末纽约股票交易所股票市价总额的中值。月末纽约股票交易所股票市价总额的中值。第第t年年6月末的月末的BE/ME等于上一个财政年度等于上一个财政年度（t1年）年末的年）年末的BE除以第除以第t1年年

28、12月的月的ME。v然后，根据股票的权益市场价值（然后，根据股票的权益市场价值（ME）和）和面值市价比率（面值市价比率（BE/ME），将大、小公），将大、小公司分别分为三类。司分别分为三类。2023/5/3063SMBvSMB等于三类小公司股票的证券投资组合的平均收益率减去等于三类小公司股票的证券投资组合的平均收益率减去三类大公司股票的证券投资组合的平均收益率：三类大公司股票的证券投资组合的平均收益率：vSMB=1/3（价值型小公司收益率（价值型小公司收益率+中间型小公司收益率中间型小公司收益率+增增长型小公司收益率）长型小公司收益率）1/3（价值型大公司收益率（价值型大公司收益率+中间型大中

29、间型大公司收益率公司收益率+增长型大公司收益率）增长型大公司收益率）2023/5/3064HMLvHML等于两类价值型股票的证券投资组合的等于两类价值型股票的证券投资组合的平均收益率减去两类增长型股票的证券投资平均收益率减去两类增长型股票的证券投资组合的平均收益率：组合的平均收益率：vHML=1/2（价值型小公司收益率（价值型小公司收益率+价值型大价值型大公司收益率）公司收益率）1/2（增长型小公司收益率（增长型小公司收益率+增长型大公司收益率）增长型大公司收益率）2023/5/3065市场的超额收益率（市场的超额收益率（rmrf）v市场的超额收益率（市场的超额收益率（rmrf）等于所有）等于

30、所有NYSE、AMEX和和NASDAQ上市股票以股票价值为上市股票以股票价值为权数的平均收益率减去权数的平均收益率减去1个月短期国库券的利个月短期国库券的利率。率。2023/5/3066FF3模型评价模型评价vFF3模型在解释有关资产定价的问题时显然要优于模型在解释有关资产定价的问题时显然要优于CAPM，而且它在实践中对那些大型的机构投资者来说，也比而且它在实践中对那些大型的机构投资者来说，也比CAPM有更大的应用价值。有更大的应用价值。v但是，但是，FF3模型长期以来在学术界存在着较大的争议。该模模型长期以来在学术界存在着较大的争议。该模型中包含的不同规模公司收益率差异的风险和价值型股票与型

31、中包含的不同规模公司收益率差异的风险和价值型股票与增长型股票的收益率存在差异的风险，必须是投资者共同承增长型股票的收益率存在差异的风险，必须是投资者共同承担的。担的。2023/5/3067多多因素因素模型描述的模型描述的单一单一资产资产收益收益结构结构2023/5/3068多因素模型计算的投资组合预期收益多因素模型计算的投资组合预期收益率、方差率、方差2023/5/3069方差协方差法的评价方差协方差法的评价v优点：原理简单，计算快捷。优点：原理简单，计算快捷。v缺点：缺点：v一是不能预测突发事件的风险。一是不能预测突发事件的风险。v二是方差协方差法的正态假设条件受到质疑。二是方差协方差法的正

32、态假设条件受到质疑。三是方差协方差法只反映了风险因子对整个组三是方差协方差法只反映了风险因子对整个组合的一阶线性影响，无法充分度量非线性金融工合的一阶线性影响，无法充分度量非线性金融工具（如期权）的风险。具（如期权）的风险。2023/5/3070主要内容v风险价值的计算方法方差-协方差法解析法解析法蒙特卡洛法历史数据模拟法v风险价值的分解计算2023/5/3071分析计算法：解析法分析计算法：解析法vDelta正态近似计算法正态近似计算法vDelta-Gamma正态计算法正态计算法2023/5/3072Delta正态近似法正态近似法Delta类方法是用资产组合价值的类方法是用资产组合价值的Ta

33、ylor一阶展开式对市场风险一阶展开式对市场风险因子变化因子变化的一阶线性近似的一阶线性近似。Delta类方法类方法：（1）Delta-正态正态法法；（2）Delta-加权正态加权正态法法；（3）Delta-混合正态混合正态法法；（4）Delta-GARCH 法法；2023/5/3073Delta正态近似法正态近似法vDelta正态法是针对非线性类金融资产（如期正态法是针对非线性类金融资产（如期权）来设计的。权）来设计的。v假设：假设：1.投资组合的价值函数取一阶近似；投资组合的价值函数取一阶近似；2.市场因子服从多元正态分布市场因子服从多元正态分布；3.投资回报服从一元正态分布。投资回报服从

34、一元正态分布。2023/5/3074Delta-正态法：二因素正态法：二因素v设投资组合的价值函数为二因素函数：设投资组合的价值函数为二因素函数：2023/5/3075根据价格变化服从正态假设，则正态根据价格变化服从正态假设，则正态分位数为：分位数为：v利用利用Delta正态法计算的风险价值：正态法计算的风险价值：2023/5/3076固定收益证券组合的映射v本金：风险因子与组合的平均到期期限对应；v久期：风险因子与组合的久期对应；v现金流：组合的现金流按照期限短进行分组2023/5/3077固定收益投资组合风险价值的固定收益投资组合风险价值的Delta正态近似法计算正态近似法计算v对于固定收

35、益投资组合，delta就是修正久期MD，不考虑时间因素时：2023/5/3078主要内容v风险价值的计算方法方差-协方差法解析法蒙特卡洛法历史模拟法历史模拟法v风险价值的分解计算2023/5/3079风险价值的历史模拟计算法风险价值的历史模拟计算法v历史模拟法是运用历史模拟法是运用当前资产组合中各证券当前资产组合中各证券的权重和各证券的历史数据重新构造资产的权重和各证券的历史数据重新构造资产组合的历史序列组合的历史序列，从而得到重新构造资产，从而得到重新构造资产组合收益率的时间序列，用公式表示为：组合收益率的时间序列，用公式表示为：2023/5/3080历史模拟法历史模拟法v在实际操作中，通常

36、是通过构造的资产组在实际操作中，通常是通过构造的资产组合的历史数据换算成合的历史数据换算成 v这样，就得到现在的资产组合在历史上的这样，就得到现在的资产组合在历史上的假定收益分布，根据收益分布可求得假定收益分布，根据收益分布可求得VaR值。值。2023/5/3081历史模拟法估算历史模拟法估算VaR的流程见图的流程见图资产组合的历史数据资产组合的历史数据全值模拟全值模拟收益率的假收益率的假设分布设分布资产组合资产组合权重权重VaR2023/5/3082历史模拟法的计算步骤历史模拟法的计算步骤v第一，识别风险因子变量，建立证券组合价值与风险因子变量之间的映射关系。2023/5/3083历史模拟法

37、的计算步骤历史模拟法的计算步骤v第二，选取历史数据，模拟风险因子变量未来的可能取值。v第三，计算证券组合未来的可能价值水平或损益分布。v第四，基于损益分布计算置信度c下的VaR。2023/5/3084历史模拟法的评价历史模拟法的评价v历史模拟法克服了方差协方差法的一些缺陷，如考虑了历史模拟法克服了方差协方差法的一些缺陷，如考虑了“肥尾肥尾”现象，能度量非线性金融工具的风险等，而且历史模现象，能度量非线性金融工具的风险等，而且历史模拟法是通过历史数据构造收益率分布，不依赖特定的定价模拟法是通过历史数据构造收益率分布，不依赖特定的定价模型，这样，也不存在模型风险。型，这样，也不存在模型风险。202

38、3/5/3085但历史模拟法仍存在不少缺陷：但历史模拟法仍存在不少缺陷：v首先，风险包含着时间的变化，单纯依靠历史数据进行首先，风险包含着时间的变化，单纯依靠历史数据进行风险度量，将低估突发性的收益率波动；风险度量，将低估突发性的收益率波动；v其次，风险度量的结果受制于历史周期的长度；其次，风险度量的结果受制于历史周期的长度；v再次，历史模拟法以大量的历史数据为基础，对数据的再次，历史模拟法以大量的历史数据为基础，对数据的依赖性强；依赖性强；v最后，历史模拟法在度量较为庞大且结构复杂的资产组最后，历史模拟法在度量较为庞大且结构复杂的资产组合风险时，工作量十分繁重。合风险时，工作量十分繁重。20

39、23/5/3086主要内容v风险价值的计算方法方差-协方差法解析法蒙特卡洛法蒙特卡洛法历史数据模拟法v风险价值的分解计算2023/5/3087风险价值的蒙特卡洛模拟计算风险价值的蒙特卡洛模拟计算蒙特卡洛法分两步进行：蒙特卡洛法分两步进行：第一步，设定金融变量的随机过程及过程参数；第一步，设定金融变量的随机过程及过程参数；第二步，针对未来利率所有可能的路径情景，第二步，针对未来利率所有可能的路径情景，模拟资产组合中各证券的价格走势，从而编模拟资产组合中各证券的价格走势，从而编制出资产组合的收益率分布来度量制出资产组合的收益率分布来度量VaR。2023/5/3088蒙特卡罗模拟法流程蒙特卡罗模拟法

40、流程历史（隐含）数据历史（隐含）数据模型参数模型参数未来利率未来利率路径路径随机模型随机模型全值估计全值估计资产组合权重资产组合权重证券估值模型证券估值模型资产组合收益率分布资产组合收益率分布VaR2023/5/3089蒙特卡洛模拟法的评价蒙特卡洛模拟法的评价v优点包括：优点包括：1.它是一种全值估计方法，可以处理非线性、大它是一种全值估计方法，可以处理非线性、大幅波动及幅波动及“肥尾肥尾”问题；问题；2.产生大量路径模拟情景，比历史模拟方法更精产生大量路径模拟情景，比历史模拟方法更精确和可靠；确和可靠；3.可以通过设置消减因子（可以通过设置消减因子（Decay Factor），使），使得模拟

41、结果对近期市场的变化更快地作出反应。得模拟结果对近期市场的变化更快地作出反应。2023/5/3090其缺点包括：其缺点包括：v对于基础风险因素仍然有一定的假设，存在一定的模对于基础风险因素仍然有一定的假设，存在一定的模型风险；型风险；v计算量很大，且准确性的提高速度较慢，如果一个因计算量很大，且准确性的提高速度较慢，如果一个因素的准确性要提高素的准确性要提高10倍，就必须将模拟次数增加倍，就必须将模拟次数增加100倍以上；倍以上；v如果产生的数据序列是伪随机数，可能导致错误结果。如果产生的数据序列是伪随机数，可能导致错误结果。2023/5/3091市场风险内部模型的评价市场风险内部模型的评价v

42、目前，市场风险内部模型已成为市场风险的主要度量方法。目前，市场风险内部模型已成为市场风险的主要度量方法。v与缺口分析，久期分析等传统的市场风险度量方法相比，市与缺口分析，久期分析等传统的市场风险度量方法相比，市场风险内部模型的主要优点：场风险内部模型的主要优点：1.可以将不同业务、不同类别的市场风险用一个确切的数值可以将不同业务、不同类别的市场风险用一个确切的数值（VaR值）来表示，是一种能在不同业务和风险类别之间进值）来表示，是一种能在不同业务和风险类别之间进行比较和汇总的市场风险度量方法，而且净隐性风险显性化行比较和汇总的市场风险度量方法，而且净隐性风险显性化之后，有利于进行风险的监测、管

43、理和控制。之后，有利于进行风险的监测、管理和控制。2023/5/3092市场风险内部模型法也存在一定的局限性市场风险内部模型法也存在一定的局限性v第一，市场风险内部模型计算的风险水平，不能反映资产组第一，市场风险内部模型计算的风险水平，不能反映资产组合的构成及其对价格波动的敏感性，对风险管理的具体作用合的构成及其对价格波动的敏感性，对风险管理的具体作用有限，需要辅之以敏感性分析、情景分析等非统计类方法；有限，需要辅之以敏感性分析、情景分析等非统计类方法；v第二，市场风险内部模型法未涵盖价格剧烈波动等可能会对第二，市场风险内部模型法未涵盖价格剧烈波动等可能会对银行造成重大损失的突发性小概率事件，

44、需要采用压力测试银行造成重大损失的突发性小概率事件，需要采用压力测试对其进行补充；对其进行补充；2023/5/3093v第三，大多数市场风险内部模型只能度量第三，大多数市场风险内部模型只能度量交易业务交易业务中的市场风险，不能度量非交易业务中的市场风险中的市场风险，不能度量非交易业务中的市场风险。因此，采用内部模型的商业银行应当合理理解和运因此，采用内部模型的商业银行应当合理理解和运用市场风险内部模型的计算结果，并充分认识到内用市场风险内部模型的计算结果，并充分认识到内部模型的局限性，运用压力测试和其他非统计类度部模型的局限性，运用压力测试和其他非统计类度量方法对内部模型方法进行补充。量方法对

45、内部模型方法进行补充。2023/5/3094主要内容v风险价值的计算方法方差-协方差法解析法蒙特卡洛法历史数据模拟法v风险价值的分解计算风险价值的分解计算2023/5/3095风险价值的分解计风险价值的分解计算算2023/5/3096投资组合风险价值的分解分析投资组合风险价值的分解分析1.边际风险价值（边际风险价值（M-VaR）2.增量风险价值（增量风险价值（I-VaR）3.成分风险价值（成分风险价值（C-VaR）2023/5/3097（1）M-VaRv所谓边际所谓边际VaR是指资产组合中资产是指资产组合中资产i 的头寸变的头寸变化而导致的组合化而导致的组合VaR的变化，即的变化，即2023/5/3098（1）M-VaR2023/5/3099VaR的梯度向量，或的梯度向量，或Delta VaR，或或grad VaR。2023/5/30100（2）I-VaR2023/5/30101（3）C-VaRv如果资产组合如果资产组合 中资产中资产i的的VaR（记为（记为C-VaRi）满足满足则称C-VaRi为组合中资产i的成分VaR。2023/5/30102当资产组合的当资产组合的n维收益率向量维收益率向量R服服从从n维正态分布维正态分布N(，)时时2023/5/30103