金融风险管理学生试验报告

京外速本科生实验报告实验课程 《金融风险管理》 学院名称 管理科学学院 专业名称 工商管理 学生姓名 ®** 学生学号 3201407040科 指导教师 马上 实验地点 6C*** 实验成绩 学生实验心得指导教师^语学生实验心得指导教师^语不知不觉，几周的金融实验课程已经结束了。实验的过程中，内容丰富，让我感触颇丰。在每个环节的学习中都能让我有所收获。在上机实际操作中，通过上网下载证券交易行情软件，如大智慧、银龙等，在这些证券交易软件上，了解了相关证券的信息，如期货、普通股、国债、转债、权证、基金等各类证券。通过在交易行情软件上获取的相关信息和数据，来学习了正太分布进行验证方法，熟悉了基于收益率映射估值法下的VaR的计算过程，而且也熟悉了标准历史数据模拟法的VaR的计算。本来在课本上的理论知识太难理解，当通过实验，具体的了解VaR的计算，来大概确定风险损失的程度，这样就能深刻的对理论知识的进一步掌握。学生（签名）：201年月日成绩评定：指导教师（签名）：年月日金融风险管理实验报告摘要随着金融一体化和经济全球化的发展，金融风险日趋复杂化和多样化，金融风险管理的重要性愈加突出。金融风险管理包括对金融风险的识别、度量和控制，其目的是在识别和衡量风险的基础上，对可能发生的金融风险进行控制和准备处置方案，以防止和减少损失，保证货币资金筹集和经营活动的稳健进行。在以下的报告中，将具体解释以下金融工具的特性，以及使用可靠的，有用的信息和数据通过收益率映射估值法和标准历史数据模拟法来分析怎样来计算VaR的取值。关键词：金融工具，VaR目录TOC\o"1-5"\h\z\o"CurrentDocument"第一章 金融工具基本特征 1\o"CurrentDocument". 金融工具的定义 1\o"CurrentDocument".金融工具的基本特征 1\o"CurrentDocument"第二章基于收益率映射估值法的VaR的计算 2\o"CurrentDocument"第三章基于标准历史数据模拟法的VaR的计算 4\o"CurrentDocument"第四章 两种方法的比较及各自特点 5\o"CurrentDocument".收益率映射估值法 5\o"CurrentDocument".标准历史数据模拟法 5参考文献 7第一章金融工具基本特征.金融工具的定义金融工具是指在金融市场中可交易的金融资产。金融工具指的是人们可以用它们在市场中尤其是在不同的金融市场中发挥各种工具作用，以期实现不同的目的。比如：企业可以通过发行股票、债券达到融资的目的。.金融工具的基本特征期限性。期限性是指金融工具一般有约定的偿还期，即规定发行人届时必须履行还本付息的义务。债券一般有明确的还本付息期限，以满足不同筹资者和投资者对融资期限和收益率的不同要求。债券的期限性具有约束力，是对融资双方权益的保护。金融理财市场上还存在零期和无限期的金融工具，活期存款可视为零期金融工具，而股票、永久债券则可视为无期金融工具。收益性。收益性是指持有金融工具可以获得一定的报酬和金融工具本身的价值增值，这是投资者转让资本所有权或使用权的回报。金融资产的收益表现为它的股息收入、利息收入和买卖差价收入。衡量收益水平的指标是收益率，即净收入和本金的比率。影响收益水平的主要因素是金融工具的票面利率、股息率、市场利率、金融工具的期限及价格水平。2.3.流动性。流动性是指金融工具能在金融市场上简便快捷地转让变现而不致遭受损失的特性。金融工具的期限性约束了投资者的灵活偏好，但它的流动性以变通的方式满足了投资者对现金的随机需求。金融工具的流动性通过承兑、贴现、再贴现、买卖交易而实现。影响金融工具流动性的因素主要有金融工具的期限、发行人的资信水平、金融市场的完善程度和投机性等。风险性。风险性是指金融工具的持有人面临预期收益不能实现，甚至连本金也遭受损失的可能性。风险性是未来经济状况的不确定性带来的。在现代社会经济条件下，未来的经济变化有些是可预测的，有些是不可预测的，这些变化会影响金融工具发行人的经营状况和盈利能力，使金融工具具有预期收益不确定的风险。金融工具的风险性不仅取决于发行人的资信水平、经营能力和盈利能力，还受宏观经济状况、金融市场完善程度等因素的影响。第二章基于收益率映射估值法的VaR的计算从证券交易行情软件下载有关数据来计算VaR。具体计算步骤如下：第一步：计算股票的收益率。将下载的交易数据只留下日期及收盘价，其他删除；在此基础上利用至少一年以上的交易数据236个数据计算每天该股票的收益率，公式为：也可以计算对数收益率：计算结果如下表1：收盘价情景收益率序号73.84178.610.070611311277.6o0.050841635376.40.045642317476.940.04434968076.610.042647221675.910.O3063928S«!*«»I-4»"1«*♦♦»<■«230106.09-0.029425287231108.25-0.03184777223210S.04-0.034627379233108.08-0.03601213231107.8-0.044245905235109.51-0.064756096236103.S5-0.068170611第二步：画出直方图首先，用计算的收益率数据按大小排序根据（为了方便计算，可把收益率扩大100倍，可以剔除一些异常值，所谓异常值是显著低于或高于正负10%的收益率）。如280个收益率数据做直方图，先找到最大值和最小值，计算分20个组的每组组距，组距二最大值-最小值组数二最大值-最小值组数。接着计算每组的上下限，第一组下限二最小值-组距，第一组上限二乙第一组下限+组距，第二组下限二第一组上限，第二组上限二第二组下限+组距，依次类推，可以得到20个组的组界限位。然后在excel中用统计中的FREQUENCY函数统计出每组的频数，得到频数分布表。最后根据频数分布表插入收益率的直方图，直方图的形状类似正态分布。最后选择组界限位及频数，插入图表，就可以得到该数据下的直方图，从直方图可以看出数据符合正太分布的程度。越是接近正太分布，该方法下计算得到的VaR值越有效。如表2和表3.表2表2接收频率-7.164015950-6.4701063382-5.7761967270-5.0822871150-4.3883775031-3.6944678920-3.000558283-2.3066486689-1.6127390576-0.91S82944523-0.224919834450.4O89E9778601.16289939.-1.85650900192.050718613183.244628225g0.693909612171.3S7819233100.69390961201.3878192230表4列L0.001515936标准误差0.001103646中位数0.000370233标准差0.016918370.0002862382.997100931-00220510760.138781922最小值-0.068170611最大值0.0706113110.356345074观测数235最大⑴007061131L最小⑴-0.068170611置信度(95.0%)0.002174352V.U30386174闻33第三步：利用Excel生成收益率的标准差。如表4第四步：利用公式VaR二 :一「计算得到基于收益率映射估值法下的VaR。如表4（因为之前收益率数据放大了100倍，则用这组数据生成的标准差在这里要缩小100倍还原。）第三章基于标准历史数据模拟法的VaR的计算同样使用以上数据。第一步：计算股票每天的情景收盘价，P情景二P今日（1+情景收益率）。P今日表示所下股票数据最后一天的收盘价，收益率是参数法计算出的收益率。在excel中计算得到237个情景收盘价。第二步：计算每天收盘价的变动△P,AP二P情景-P今日。第三步：将4P从大到小排序，找出VAR。如果计算的是99%的置性度下的VaR,则排序后倒数第二个（237义1%=2.37'2）4P取绝对值就是99%的置性度下的VaR。在表5中，倒数第二个数值7.04870122即就是这组数据的99%的置性度下的VaR。序号情景价格股价变动△口1116.53604127.686041192114.354112d.5341119893113.81816624.9681662474113.731B87G4,«492151.642150039g113.17126754.3212674761112.8244146■97441460oIl♦■*■♦a«4231105.6470575-3.202942529232105.3833701-3.46662994a233105.0808098-3.769190236234104.9300796-3.919920394235104.0338332-4.816166773236101.8012988-7.04870122237101.4296289-7.420371055表5第四章两种方法的比较及各自特点.收益率映射估值法优点通常假设未来收益满足正态分布，这个假设更具有合理性。因为（1）风险因子的短期表现如股票收益率、利率变动等可以用联合正态分布近似表达。（2）大多数资产都可以表示为风险因子的线性组合，便于使用。（3）正态分布的任意线性组合仍是正态分布，因此一个组合的预期收益分布还是正态分布。缺点缺点只在于波动性，用此方法来计算VaR值最重要的是对标准差的估计，标准差代表金融资产的波动性，所以风险测量的关键是价格波动性的估计和预测。但是因为收益可以是由一个具有常数有限无条件均值和方差的平稳随机过程产生，收益就会呈现均值回归的趋势，而价格的波动是随机游走的，将不利于统计分析。.标准历史数据模拟法优点标准历史模拟法直观、简单、便于计算，计算过程也比较容易掌握和实施。由于标准历史模拟法是一种非参数估计方法，不需要对市场风险因子等变量建立数学模型，自然也就不需要估计注入波动性和相关性等有关风险因子参数，同时也不需要利用数学模型去假设或模拟市场风险因子未来的分布形式或动态行为特征，所以可以减少参数估计风险和模型风险。由于不需要假定市场风险因子未来变化从诸如正态分布等某种特定的概率分布，所以该法可以处理一些非对称问题。作为一种非参数完全估值法，标准历史模拟法自然也能够用以处理市场风险度量过程中的一些非线性问题。缺点历史模拟法对样本选择的长短十分敏感。样本期越长，收益分布曲线就越精确，但是历史模拟法对市场条件的变化就越不敏感。对于很多资产来说，可得的历史收益率序列往往都是比较短的，因此很难在较高得置信水平下度量丫2区历史模拟法假设收益分布是稳定的，也就是假设收益的波动率和相关性都不会随着时间的改变而改变。这与经验证据相矛盾，事实