金融风险监管12

1、Chapter 121、第一种观点认为，金融市场风险是指由于金融资产价格的波动，造成投资收益率的不确定性或易变性。一切影响价格波动的因素都是产生市场风险的原因。这种观点认为市场风险就是总风险，包括系统风险与非系统风险。2、第二种观点认为，金融市场风险是由于金融资产价格波动给投资者造成损失的可能性或损失的不确定性。一切影响价格波动的因素并给投资者造成损失时才有风险，不造成损失的任何波动都不应视为风险，这种观点也认为市场风险是总风险，包括系统风险与非系统风险。3、第三种观点认为，市场风险是指由于（证券）市场长期趋势变化而引起的风险（霍文文：证券投资学），而引起市场长期趋势变化的决定性因素是经济周期

2、的变动。它属于系统风险的一种。4、第四种观点认为，市场风险指因市场各种系统性因素（如利率、汇率、通货膨胀率等）变化而导致投资者亏损的可能性。当市场各种因素变化较大或较频繁时，投资者遭受损失的可能性或数额也会变大。它属于系统风险的一种。 总之，两类观点：一种认为市场风险是总风险，一种认为市场风险是系统风险。1、市场风险实质上是价格风险，是由于价格波动给投资者造成损失的可能性；2、其他一些风险可以看成市场风险的子风险，如利率风险、权益价值风险、汇率风险、购买力风险等。 利率风险：由于市场利率的变化给投资者造成损失的风险。权益价值风险：由于权益价格变化给投资者造成损失的风险。 汇率风险：由于汇率的变

3、化给投资者造成损失的风险。方差协方差方法历史模拟法蒙特卡罗模拟法1、该方法好处：简单、不要求资产回报率为正数、不要求计算资产回报率的相关系数或标准差。2、该方法的基本算法收集所有市场变量的日变化数据情形1假定所有市场变量百分比变化等同于第一天该市场变量百分比的变化情形2假定所有市场变量百分比变化等同于第二天该市场变量百分比的变化以此类推假定我们使用了过去n天的历史数据，今天记为第n天令vi为变量在第i天的价值共有n-1个情形市场变量在明天所对应的第i个情形为1iinvvv例题：例12-1 基本数据天数天数日期日期DJLAFTSE100CAC40NIKKEI 22508.7，200611219.

4、582849561515418.811713581849761546428.911076586050251565638.101112458234976156304999.24，20081082550954114121155009.25，2008110225197422612006表12-3显示了市场变量在9月26日对于迁定情形的取值。情形1假设，9月25日至26日的市场价格百分比变化等同于8月7日至8月8日之间的市场价格的百分比变化 ；情形2假设，9月25日至26日的市场价格百分比变化等同于8月8日至8月9日之间的市场价格的百分比变化 ；情形3假设，9月25日至26日的市场价格百分比变化等同于

5、8月9日至8月10日之间的市场价格的百分比变化 ；情形i假设，9月25日至26日的市场价格百分比变化等同于i-1日至i日之间的市场价格的百分比变化例DJLA在25日的取值为11022.06，那么在情形1下的取值 为：11022.06 *( 11173.59 / 11219.59)= 10977.08在情形2下取值为：11022.06 *( 11076.18/11173.59)=10925.97以此类推那么投资组合的价值为4000*（10977.08/11022.06）+3000*(5187.46/5197.0)+1000*(4236.71/4226.81)+2000*(12252.62/120

6、06.53)=10021.502表12-3 9月26日的市场变量的不同情形情形情形DJLAFTSE100CAC40NIKKEI 225组合价组合价值值损失损失（千美（千美元）元）110977518742361225210021-21.502210925523442751215510023-23.3273110705164418611986998514.5224991083150574117120309828171.82650011222530043421189910141-141.826并计算其损失，进行排序损失最糟糕的情形是情形494，一天展望期及99%置信区间上，VaR对就于损失中第5个最

7、糟的情形，为247571美元。那么10天展望期的VaR等于squr(10)*247 571=782 8893、精确度假定概率分布的第q个分位数的估计值为x，这一估计的标准差为f（x）为对应于损失量为x的损失分布的密度函数值，n为观察值的个数nqqxf)1 ()(1假如采用历史模拟法从500个观察数据中求取的99%分位数的估计值为2500万美元采用标准分布来对实证分布进行匹配，假定经验分布服从正态分布，其期望值为0，标准差为1000万美元99%分位数所对应的数值为NORMINV（0.99,0,10）=23.26百万美元，f（x）的数值为NORMDIST（23.26,0,10，FALSE）=0.0027因此估计的标准差为67. 150099. 001. 00027. 01设定权重，使权重随时间回望期的延伸而按指数速度递减将所有观测值由最坏到最好进行排序由损失最坏的情形开始，累积计算每一项权重的和，直到达到某指定分位数界限时为止利用第i天波动率与当前波动率的不同，使用一种更新波动率的模式，并基于在第i天观测到的百分比变化来调整市场变量。市场变量在第i个情