金融市场风险的量演示

金融市场风险的度量ppt课件现在是1页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理22学习目标

通过本章学习，您可以了解或掌握：1.金融市场风险度量方法的发展与演变；2.灵敏度方法的基本原理及应用；3.波动性方法的基本原理及应用；4.VaR方法的基本原理及应用；5.基于历史模拟法的VaR计算方法；6.基于MonteCarlo模拟法的VaR计算方法；7.基于Delta、Gamma灵敏度指标的VaR计算方法；8.压力试验和极值理论。现在是2页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理33主要内容第一节金融市场风险度量方法的演变第二节灵敏度方法第三节波动性方法第四节VaR方法第五节基于历史模拟法的VaR计算第六节基于MonteCarlo模拟法的VaR计算第七节基于Delta、Gamma灵敏度指标的VaR计算第八节压力试验第九节极值理论现在是3页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理44第一节金融市场风险度量方法的演变现在是4页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理55一、名义值度量法1.名义值度量法(NotionalAmounts)的基本思想：

将资产组合的价值作为该组合的市场风险值。方法评价优点：方便简单缺点：只是粗略估计，一般会高估市场风险的大小现在是5页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理66二、灵敏度方法1.灵敏度方法(SensitivityMeasures)的基本思想可以通过基于Taylor展示式的资产组合价值随市场因子变化的二阶形式来展现：

现在是6页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理77三、波动性方法1.波动性方法(VolatilityMeasure)的基本思想：

利用因市场风险因子变化而引起的资产组合收益的波动程度来度量资产组合的市场风险。2.波动性方法实则统计学中方差或标准差的概念在风险度量中的应用。

现在是7页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理88四、VaR方法

1.VaR(ValueatRisk)的定义：指市场处于正常波动的状态下，对应于给定的置信度水平，投资组合或资产组合在未来特定的一段时间内所遭受的最大可能损失。VaR的应用领域金融风险度量确定内部经济资本需求设定风险限额绩效评估金融监管

现在是8页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理99五、压力试验和极值理论1.压力试验(StressTesting)的核心思想：通过构造、模拟一些极端情景，度量资产组合在极端情景发生时的可能损失大小。2.极值理论(ExtremeValueTheory)的核心思想：应用极值统计方法来刻画资产组合价值变化的尾部统计特征，进而估计资产组合所面临的最大可能损失。现在是9页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1010六、集成风险或综合风险度量1.集成风险或综合风险的定义：在各种风险“共同作用”

下金融机构所面临的整体风险。集成风险或综合风险的度量——基于Copula函数的度量方法，其基本思想和步骤简要介绍如下：(1)将引致集成风险的所有不同类型的风险驱动因子组成一个联合随机向量；(2)得到单个风险因子的边缘分布函数；(3)引入Copula函数，利用边缘分布函数获得随机向量的联合分布函数；(4)基于联合分布函数，运用VaR等方法度量集成风险。现在是10页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1111第二节灵敏度方法现在是11页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1212一、简单缺口模型1.

简单缺口模型(SimpleGapModel)主要考察经营者所持有的各种金融产品的缺口或净暴露情况以及市场因子变动的幅度。几个相关概念正暴露：有可能获得额外收益的金融产品的暴露；负暴露：有可能遭受损失的金融产品的暴露；净暴露：正暴露与负暴露之差的绝对值。现在是12页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1313一、简单缺口模型(续)

简单缺口模型的评价：没有考虑期限对风险的影响，或者说没有考

虑正暴露和负暴露的期限结构对风险的影响。现在是13页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1414二、到期日缺口模型利用到期日缺口模型度量金融风险的基本公式：

GRSG×∆R其中，

GRSG：敏感性总缺口

∆R：某市场因子的变动幅度现在是14页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1515二、到期日缺口模型(续)

评价

(1)优点计算简单，便于实施。

(2)缺点没有考虑资产和负债所面临的市场风险；以经营者的资产负债表为基础，不能体现表外项目的市场风险；考察期的划分不可避免地存在着误差。现在是15页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1616三、久期(一)久期的概念债券定价的基本公式

(3.2.1)2.一阶泰勒展式

(3.2.2)

现在是16页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理17现在是17页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理18现在是18页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1919三、久期

——(一)久期的概念(续)3.Macaulay久期由(3.2.1)式和(3.2.2)式，得Macaulay久期

(3.2.4)

现在是19页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2020三、久期

——（一）久期的概念(续)4.离散形式的久期公式

（）现在是20页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2121三、久期

——（一）久期的概念(续)5.调整久期或修正久期

（）

资产的利率风险一般被表述为资产价格变动的百分比对到期收益率变动的敏感性。现在是21页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2222三、久期

——（一）久期的概念(续)6.有效久期(EffectiveDuration)针对结构更为复杂的产品，提出有效久期的概念，定义如下：

现在是22页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2323三、久期(续)(二)久期的性质

性质1零息债券的久期是其到期期限，息票债券

久期的上限是相应的永久债券的久期。性质2息票债券的久期与息票率之间呈反向关系。

性质3久期与贴现率之间呈反向关系。性质4债券到期日与久期之间呈正向关系。性质5债券组合的久期是该组合中各债券久期的

加权平均。现在是23页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2424三、久期(续)(三)久期的缺陷对不同期限的现金流采用了相同贴现率，这与实际常常不符；仅仅考虑了收益率曲线平移对债券价格的影响，没有考虑不同期限的贴现率变动的不同步性；仅仅考虑了债券价格变化和贴现率变化之间的线性关系，只适用于贴现率变化很小的情况。现在是24页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理25修正久期越大，收益率上升所引起的债券价格下降幅度就越大，而收益率下降所引起的债券价格上升幅度也越大。同等要素条件下，修正久期小的债券比修正久期大的债券抗利率上升风险能力强，但抗利率下降风险能力较弱。当利率水平存在上升可能，则集中投资于短期品种、缩短债券久期；当利率水平有可能下降，则拉长债券久期、加大长期债券的投资，这就可以帮助我们在债市的上涨中获得更高的溢价。广泛应用债券的投资组合。一个长久期的债券和一个短久期的债券组合一个中等久期的债券投资组合，增加某一类债券的投资比例则使该组合的久期向该类债券的久期倾斜。当进行大资金运作时，准确判断利率走势后，然后确定债券投资组合的久期，确定后，灵活调整各类债券的权重，达预期效果。

现在是25页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2626四、久期缺口模型(一)基本公式

(3.2.9)

其中，称为久期缺口(DurationGap)。现在是26页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2727四、久期缺口模型(续)(二)评价1.优点：考虑了每笔现金流量的时间价值，避免了到期日缺口模型中因时间区间划分不当而有可能带来的的误差，从而比到期日缺口模型更加精确。缺点：

计算较为复杂，对小规模的金融机构可能不够经济；

作为模型基础的久期概念存在一些不足。现在是27页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2828五、凸性(一)凸性的定义1.二阶泰勒展式

（）结合二阶泰勒展式和久期公式，得其中称为凸性

现在是28页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理2929五、凸性

——(一)凸性的定义(续)3.有效凸性对于内含期权以及其他现金流不确定的利率衍生产品，可以定义有效凸性如下：现在是29页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3030五、凸性(续)(二)凸性的性质性质1贴现率增加会使得债券价格减少的幅度比久期的线性估计值要小，而贴现率减少会使得债券价格增加的幅度比久期值估计值要大；而且凸性越大，上述效应越明显。性质2收益率和久期给定时，息票率越大，债券的凸性越大。

现在是30页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3131五、凸性

——(二)凸性的性质(续)

性质3通常债券的到期期限越长，债券的凸性越大，并且债券凸性增加的速度随到期期限的增加越来越快。

性质4债券组合的凸性是组合内各种债券凸性的加权平均。现在是31页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理32应用举例假设息票债券的面值为100元，年息利率为8%，到期期限为10年，每年支付一次利息。假设收益率曲线是水平的并且仅仅发生平行移动。我们考虑收益率曲线由原来的8%水平向上平移1%到达9%，经过计算得到债券的价值在收益率变化前后分别是100元和93.58234元。现在是32页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理33现在是33页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理341/(1+0.08)^48/(1+0.08)^4现在是34页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3535六、β系数和风险因子敏感系数(一)β系数与资本资产定价模型1.β系数的公式表示

根据CAPM，在证券市场处于均衡状态时，（）其中，即为β系数。β系数是由Sharpe（1964）等人提出的资产资产定价模型（CAPM）中给出的。CAPM模型表明，在证券市场处于均衡状态时，单个证券的超额期望收益率（也称为风险升水）等于市场组合的超额期望收益率的β倍。

现在是35页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3636六、β系数和风险因子敏感系数

——(一)β系数与资本资产定价模型(续)2.β系数的理解

βi系数实际上反映了证券i的超额期望收益率对市场组合超额期望收益率的敏感性；当β系数取正值时，说明所考察的证券与市场组合的走势刚好一致，反之则反是；β系数满足可加性。现在是36页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3737六、β系数和风险因子敏感系数(续)

(二)风险因子敏感系数和套利定价模型1.风险因子敏感系数来源于Ross于1976年提出的套利定价理论（APT）。2.套利定价理论的一般形式

(3.2.15)

其中，称为第k个风险溢价因子的风险

因子敏感系数。

现在是37页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3838七、金融衍生品的灵敏度测量1.金融衍生品的价格F可以表示成下面的形式

F=F（S,t,r,

）（）其中：S表示标的物资产的当前价格，t表示当前时间，r表示无风险利率，表示标的物资产价格的波动率。

现在是38页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理3939七、金融衍生品的灵敏度测量(续)2.金融衍生品定价公式的泰勒展式（）

现在是39页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理40灵敏度指标

公式

含义δ(Delta)反映金融衍生品价格对其标的物资产价格的线性敏感性γ(Gamma)反映灵敏度系数δ对标的物资产价格S的灵敏性θ(Theta)反映金融衍生品价格对时间变化的敏感性Λ(Vega)反映衍生证券价格对其标的物资产价格波动率的线性敏感性ρ（Rho）反映金融衍生品价格关于利率的线性敏感性40七、金融衍生品的灵敏度测量(续)3.金融衍生品灵敏度指标的含义解析

现在是40页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理41灵敏度指标无收益资产组合的远期合约不付红利的欧式看涨期权Delta1Gamma0ThetaVega0Rho相互关系41七、金融衍生品的灵敏度测量(续)远期合约和期权的灵敏度指标

现在是41页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4242八、灵敏度度量法评述主要特点：简明直观；应用方便；最适合于由单个市场风险因子驱动的金融工具且市场因子变化很小的情形。现在是42页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4343八、灵敏度度量法评述(续)

2.不足：可靠性难以保证；难以定义受多个市场风险因子影响的资产组合的灵敏度指标；无法对不同市场因子驱动的风险大小进行横向比较；不能给出资产组合价值损失的具体数值；一阶灵敏度方法一般不考虑风险因子之间的相关性。现在是43页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4444第三节波动性方法现在是44页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4545一、单种资产风险的度量假设某种金融资产收益率r为随机变量，该资产的风险可用收益率标准差σ即波动系数来度量。

σ越大说明该资产面临的市场风险越大，反之则反是。现在是45页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4646一、单种资产风险的度量(续)

2.当无法准确知道资产收益率的概率分布时，可利用随机变量r的若干个历史样本观测值来估计r的数学期望和标准差：期望：标准差：现在是46页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4747二、资产组合风险的度量(一)基本思路

用收益率的方差或标准差来度量资产组合的风险。(二)相关的计算公式数学期望(3.3.3)方差

（）相关系数(3.3.5)

现在是47页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理4848三、特征风险、系统性风险与风险分散化(一)资产组合收益率方差

令,且所有单个资产的风险相同,则可得

资产组合收益率的方差为(二)讨论

1.若,则，从而。

2.若,则现在是48页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理49风险分散现在是49页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5050四、波动性方法的优缺点评述1.优点：含义清楚，应用也比较简单。2.缺点：对资产组合未来收益概率分布的准确估计比较困难;仅描述资产组合未来收益的波动程度，并不能说明资产组合价值变化的方向;无法给出资产组合价值变化的具体数值。现在是50页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5151第四节VaR方法现在是51页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5252一、VaR方法的基本概念(一)VaR的定义

指市场处于正常波动的状态下，对应于给定的置信度水平，投资组合或资产组合在未来特定的一段时间内所遭受的最大可能损失。用数学语言可表示为

(3.4.1)

现在是52页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5353一、VaR方法的基本概念现在是53页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理54５%W*相对VaRW绝对VaRVaR的计算现在是54页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5555一、VaR方法的基本概念(续)(二)VaR的基本特点：仅在市场处于正常波动的状态下才有效，无法准确度量极端情形时的风险；VaR值是一个概括性的风险度量值；VaR值具有可比性(Comparable)；时间跨度越短，假定收益率服从正态分布计算的VaR值越准确、有效；置信度和持有期是影响VaR值的两个基本参数。

现在是55页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理56现在是56页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5757一、VaR方法的基本概念(续)(三)置信度和持有期的选择和设定持有期的选择和设定需考虑以下因素:

(1)考虑组合收益率分布的确定方式;

a:直接假定（正态）分布，持有期越短，计算值越有效、可靠;b:历史样本数据来模拟收益率的概率分布。持有期越长，数据历史跨度就越长，问题困难就越多。（数据难获得；数据处理计算模拟复杂，操作成本高；时间越久数据包含的信息越少）因此选择较短的持有期。

现在是57页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5858一、VaR方法的基本概念(续)(2)考虑组合所处市场的流动性和所持组合头寸交易的频繁性。

计算VaR时一般假定持有期内组合的头寸保持不变，无视持有期内组合头寸的变化而得到的VaR值是不可靠的。为保证var值的可靠性应选择较短的持有期。若市场流动性较差，投资着调整头寸的频率和可能性比较小，则宜选择较长的持有期。1997年底生效的巴塞尔委员会的资本充足性条款，将内部模型使用的持有期设定为10个交易日。现在是58页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理5959一、VaR方法的基本概念

——(三)置信度和持有期选择和设定(续)2.置信度的选择和设定需考虑以下因素：

(1)考虑历史数据的可得性、充分性；为保证可靠性，稳定性需要设置较高置信度，对应VaR值就越大，历史样本数据就越多。但过高置信度使损失超过VaR的历史数据就越少，有效性和可靠性无法保证。所以置信度的选择必须考虑历史数据的可得性。(2)考虑VaR的用途；比较or确定资本99%

(3)考虑比较的方便。利用VaR对不同的金融机构的风险进行比较分析，但不同置信度下的VaR值的比较没有意义。现在是59页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6060二、VaR的计算(一)VaR的计算方法概括计算VaR值的核心问题是估计资产组合未来损益ΔP的概率分布。

现在是60页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6161二、VaR的计算

——(一)VaR的计算方法概括(续)

3.VaR计算方法的分类(根据ΔP分布确定方法划分)收益率映射估值法：直接应用组合中资产的投资收益率来确定ΔP分布。（历史数据确定概率分布）(2)

但当组合包含的资产种类和数量较多时，很难得到所有金融工具的历史数据风险因子映射估值法：将组合价值表示成风险因子的函数，然后通过风险因子的变化来估计组合的未来损益分布。进一步分为：风险因子映射估值模拟法风险因子映射估值分析法现在是61页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6262二、VaR的计算(续)(二)基于收益率映射估值法的VaR计算1.绝对VaR和相对VaR的概念(1)以组合的初始值为基点考察持有期内组合的价值变化即

ΔPA=P-P0=P0R(3.4.3)由此求得的VaR称为绝对VaR，记为VaRA。(2)以持有期内组合的预期收益为基点考察持有期内组合的价值变化，即ΔPR=P-E(P)=P0(R-μ)

(3.4.4)由此求得的VaR称为相对VaR，记为VaRR。现在是62页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6363二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

2.组合的投资收益率服从正态分布的日VaR计算假设初始价值为P0，日投资收益率R服从正态分布，期望收益率与波动率分别为μ和σ，于是在置信度c下分别得到日绝对VaRA现在是63页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理64现在是64页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6565二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

2.组合的投资收益率服从正态分布的日VaR计算假设初始价值为P0，日投资收益率R服从正态分布，期望收益率与波动率分别为μ和σ，于是在置信度c下分别得到日绝对VaRA

和日相对VaRR：(3.4.6)(3.4.7)

现在是65页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6666二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

3.组合中资产的投资收益率服从正态分布的日VaR计算假设组合由n种资产构成，n种资产的日投资收益率向量服从n维正态分布现在是66页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6767二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

当以组合的初始值为基点考察组合的日价值变化时，资产i的日损益，组合的日损益率为根据正态分布的可加性得R服从正态分布现在是67页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6868二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

在置信度c下资产组合的日绝对VaR：

现在是68页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理6969二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

同理当组合中资产的日预期价值为基点时，资产i的日损益，于是组合的日损益为服从正态分布可直接验证

现在是69页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7070二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

4.关于资产组合的VaR计算资产组合的初始价值，在置信度c下资产组合的日绝对VaR和日相对VaR分别为：日绝对VaR：日相对VaR：

现在是70页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7171二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

5.关于VaR的时间加总问题(1)基本思路：当求出1单位的VaR，可直接利用时间加总公式求出持有期为Δt的VaR。(2)计算公式根据独立同分布随机变量和的分布特征可知，组合在Δt日的投资收益率服从正态分布，于是Δt日的绝对VaR和相对VaR分别为绝对VaR:相对VaR:现在是71页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7272二、VaR的计算

——(二)基于收益率映射估值法的VaR计算(续)

收益率映射估值法优缺点评述优点：原理简单，尤其在正态分布假设下应用更加方便。

(2)缺点：组合中金融工具之间相关系数的确定常常比较困难，计算量大;克服方法：其一为风险因子映射估值法；其二采用主成分分析正态分布的假设常常与实际中的尖峰厚尾现象不符合。克服方法：极值理论现在是72页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理73（三）计算VaR的一般步骤

(1)建立映射关系；把组合中每一项资产头寸的价值表示为投资收益率或风险因子的函数表达式。

(2)建模；利用投资收益率或风险因子的历史数据，结合统计的方法刻画出投资收益率或风险因子的分布特征或动态变化规律。

(3)给出估值模型和VaR值。现在是73页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7474三、边际VaR、增量VaR和成分VaR由于实际中的投资者或组合管理者进一步了解构成组合的每项资产头寸以及每项资产头寸的调整变化对整个组合风险的影响。引入了边际VaR、增量VaR、成分VaR。

现在是74页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7575三、边际VaR、增量VaR和成分VaR(一)边际VaR(MarginalVaR，简记为M-VaR)

设资产组合，所谓的边际VaR是指资产组合中资产的头寸变化而导致的组合VaR的变化，即(3.3.14)

现在是75页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理76现在是76页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7777三、边际VaR、增量VaR和成分VaR(续)(二)增量VaR(IncrementalVaR，简记为I-VaR)

投资者或组合管理者通常都需要考虑是否在原来的资产组合中增加或剔除一项或几项资产，也就要考虑增加或剔除资产后资产组合风险状况的变化，为此我们引入了增量VaR的概念。现在是77页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7878三、边际VaR、增量VaR和成分VaR(续)(二)增量VaR(IncrementalVaR，简记为I-VaR)

假设在原来资产组合的基础上，新增加另一个资产组合，并将调整后的资产组合的VaR记为VaR(w+dw)。于是，dw的VaR，即增量VaR被定义为

I-VaR(dw)＝VaR(w+dw)－VaR(w)(3.4.17)现在是78页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理7979三、边际VaR、增量VaR和成分VaR(续)(三)成分VaR(ComponentVaR，简记为C-VaR)定义

若资产组合中资产i的VaR(记为)满足

则称为该资产i的成分VaR。

现在是79页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8080三、边际VaR、增量VaR和成分VaR

——(三)成分VaR(续)C-VaR的四个特性：组合中所有资产的成分VaR之和恰好等于组合的VaR；资产i的成分VaR恰好为资产i对组合VaR的贡献份额；现在是80页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8181三、边际VaR、增量VaR和成分VaR

——(三)C-VaR(续)若某资产的成分VaR为负，则该资产可对冲组合其余部分的风险，且对冲量为成分VaR；当资产组合的n维收益率向量R服从n维正态分布时，资产i的成分VaR为：

现在是81页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8282四、VaR方法的优缺点评述

1.VaR方法的三个优点：VaR方法可以测量不同风险因子、不同金融工具构成的复杂资产组合以及不同业务部门所面临的总体风险；VaR方法提供了一个概括性的且具有可比性的风险度量值；VaR方法能更加体现出投资组合分散化对降低风险的作用。

现在是82页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8383四、VaR方法的优缺点评述(续)VaR方法的八个局限性：

(1)决定组合价值变化的风险因子在未来的发展变化同过去的行为一致的隐含假定与实际不符；(2)正态性假设不能准确刻画资产收益率分布经常出现的尖峰、厚尾、非对称等分布特征；

(3)基于同样的历史数据，运用不同方法所计算的VaR值往往差异较大；(4)不能准确度量金融市场处于极端情形时的风险；现在是83页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8484四、VaR方法的优缺点评述(续)(5)可能不满足次可加性(Sub-additive)；(6)对组合损益的尾部特征的描述并不充分，从而对风险的刻画也不完全；

(7)VaR方法得到的是统计意义上的结论，对个体所得结论并不确定；(8)计算VaR时对历史数据的搜集、处理一般比较繁杂，而且有时还无法获得相应的历史数据；同时，计算复杂，计算量也比较大。现在是84页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8585第五节基于历史模拟法的VaR计算现在是85页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8686引言1.历史模拟法(HistoricalSimulation，有时简记为HS)包括：标准历史模拟方法(StandardHistoricalSimulation，简记为SHS)加权历史模拟法(WeightedHistoricalSimulation)滤波历史模拟法(FilteredHistoricalSimulation)

现在是86页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8787一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤(一)基本原理1.将各个风险因子在过去某一时期上的变化分布或变化情景准确刻画出来，作为该风险因子未来的变化分布或变化情景；2.在上述基础上通过建立风险因子与资产组合价值之间的映射表达式模拟出资产组合未来可能的损益分布；3.计算给定置信度下的VaR。现在是87页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理88

标准历史模拟法不需要假设市场风险因子服从某种概率分布，而是直接用风险因子过去的变化分布表示未来的变化分布，所以标准历史模拟法不需要进行参数估计，因而是一种非参数全值估计法。一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤现在是88页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理8989一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤(续)(二)一般计算步骤1.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；2.用历史数据模拟风险因子未来可能取值；3.计算证券组合未来价值水平或损益分布；4.基于损益分布计算置信度c下的VaR。现在是89页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理90一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤现在是90页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理91一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤现在是91页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理92现在是92页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理93根据标准历史模拟法的假定，即风险因子变量的未来变化完全等同于过去，于是可以用风险因子变量过去已经发生的T种变化作为风险因子未来可能出现的T种变化，从而风险因子变量未来的可能取值为一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤现在是93页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理94现在是94页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理9595一、基于标准历史模拟法计算VaR的

基本原理和实施步骤(续)(三)举例1.假设某美国公司于1998年12月31日持有一份三个月后到期、以16.5百万美元交换10百万英镑的远期合约。用标准历史模拟法计算这家美国公司于1998年12月31日持有该合约在c=95%置信度下的日VaR值。

现在是95页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理96962.定义以下符号：S：以美元表示的英镑的即期价格；K：货币远期合约中的约定价格，K=1.65；f：远期合约的市场价值；r：用年化的百分率表示的3个月的美元利率；r*：用年化的百分率表示的3个月的英镑利率；τ：合约的到期期限，τ=92/365年；

：3个月的美元折现因子；

：3个月的英镑折现因子。

一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是96页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理9797分四步计算第一步确定风险因子，分别为即期汇率S、美元利率r以及英镑利率r*；再建立远期合约的市场价值与上述市场风险因子之间的函数表达式，即

一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是97页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理9898(2)第二步，选取市场风险因子从1998年8月10日至拟考察的日期12月31日之间101个交易日的连续历史数据，并对应地计算出即期汇率S的值，见后面的表格。

一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是98页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理9999t日期（1998年）r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）012月31日4.93755.96881.6637－112月30日4.9686.9671.6108－212月29日5.0076.9891.6087－312月28日4.9947.0161.60855－412月25日4.9746.9821.61005……………

一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是99页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理100100(3)第三步计算S、r和r*在1999年1月4日的100个可能取值，此时T=100；并对应计算出远期合约价值和损益值在1999年1月4日的100个可能取值，具体的计算结果见后面的表格。

一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是100页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理101101t风险因子可能值r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）14.9074.97061.716624.89855.94681.665834.95055.94181.6638544.95756.00281.662254.93755.94881.66315一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是101页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理102102t风险因子可能值r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）14.9074.97061.716624.89855.94681.665834.95055.94181.6638544.95756.00281.662254.93755.94881.66315r(1)＝r(0)＋Δr(-1)

＝r(0)＋r(0)－r(-1)=4.9375+4.9375-4.968一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)r(4)＝r(0)＋r(-3)－r(-4)＝r(0)＋Δr(-4)现在是102页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理103103t风险因子可能值r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）14.9074.97061.716624.89855.94681.665834.95055.94181.6638544.95756.00281.662254.93755.94881.66315S(4)＝S(0)＋ΔS(-4)=S(0)＋S(-3)－S(-4)一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是103页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理104104第四步将远期合约在1999年1月4日的100个损益值的可能取值从大到小排列，可得到远期合约在1999年1月4日的损益分布；计算出95%置信度下的分位数为[Tc]=[100×95%]=95，则第[Tc]+1=96个数值26408.2977美元，即为美国公司持有该合约在95%置信度下的日VaR值。具体结果见后面的表格。

一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是104页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理105105t风险因子可能值远期合约价值f的可能取值（美元）远期合约损益值Δf的可能取值（美元）r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）14.9074.97061.7166655265.6353561684.635324.89855.94681.6658113592.00320011.00334.95055.94181.6638596672.741763091.74175544.95756.00281.662278235.15927-15345.840754.93755.94881.6631588969.37713-4611.62287Δf2＝f2－f0=113592.003-93581一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是105页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理106106Kt风险因子可能值远期合约价值f的可能取值（美元）远期合约损益值Δf的可能取值（美元）r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）934.87655.90781.661672894.64051-20686.3595944.93455.99581.661671680.40446-21900.5955954.91856.05581.661971572.65537-22008.3446964.90855.92281.6609567172.70234-26408.2977974.86155.98281.6613566802.61306-26778.3869Δf从大到小排列一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是106页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理107107Kt风险因子可能值远期合约价值f的可能取值（美元）远期合约损益值Δf的可能取值（美元）r（%/年）r*（%/年）S（美元/英镑）934.87655.90781.661672894.64051-20686.3595944.93455.99581.661671680.40446-21900.5955954.91856.05581.661971572.65537-22008.3446964.90855.92281.6609567172.70234-26408.2977974.86155.98281.6613566802.61306-26778.3869

95%置信度下的分位数：[Tc]=[100×95%]=95VaR=Δf(k[Tc]+1)=Δf(96)一、基于标准历史模拟法计算VaR的基本原

理和实施步骤——(三)举例(续)现在是107页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理108108二、计算VaR的标准历史模拟法评述

(一)优点直观、简单、便于理解，计算过程容易掌握；非参估计，减少参数估计风险和模型风险；不用假定市场风险因子未来变化的分布形式，可以处理非对称和尖峰厚尾等问题；能够处理非线性问题；原理简单而实用，所以容易与计算VaR的其他方法相融合，从而也容易被改进和推广。

现在是108页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理109109二、计算VaR的标准历史模拟法评述(续)(二)不足风险因子的未来变化等同于历史数据变化的基本假设与现实不符；风险因子历史数据在未来时刻等概率出现的假设，与现实也经常不符；获取大量连续历史数据并非易事；得到的VaR值的波动性较大，稳健性较差；第三节所言有关VaR方法的一些缺陷仍然存在。

现在是109页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理110110三、计算VaR的标准历史模拟法

的修正及扩展(一)时间加权历史模拟法假设风险因子在过去第t期的变化值Δfi

(-t)、可能价值V(t)和可能损益值ΔV(t)在未来出现的可能性(权数)都是2.根据置信度c计算分位数时，即求满足的最大值m，于是损益分布中所对应的第m个值ΔV(km)即为置信度c下的VaR。现在是110页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理111现在是111页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理112采用时间加权历史模拟法可以得到比标准历史模拟法更好的VaR值但是时间加权历史模拟法仍没有考虑市场风险因子波动性在不同时期的差异对市场风险因子的影响。三、计算VaR的标准历史模拟法

的修正及扩展(续)现在是112页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理113113三、计算VaR的标准历史模拟法

的修正及扩展(续)(二)波动率加权历史模拟法根据历史数据建立风险因子时间序列模型；模拟风险因子在历史数据选用区间中的波动率以及未来时期的波动率(t=1,2,…,T)和；用下式对历史数据权重加以调整再选择标准历史模拟法或者时间加权历史模拟法计算VaR。现在是113页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理114波动率加权历史模拟法的主要改进在于通过建立风险因子时间序列模型来判别是否需要对选定的历史数据进行调整并提出调整方法。若历史数据选用区间的波动率明显高于或低于未来时期风险因子的波动率，那么借助于标准历史模拟法或时间加权历史模拟法，不加调整地直接用历史数据选用区间的数据计算得到的VaR将会高估或者低估资产组合未来的实际风险。三、计算VaR的标准历史模拟法

的修正及扩展(续)现在是114页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理115例如，当由新模型预测的未来波动率值大于历史数据选用区间的波动率值时，利用调整后的数据显然会放大原始数据，因为

此时就不会因为在历史数据选用区间中缺少极端历史数据而及大地低估未来风险，反之则反是。三、计算VaR的标准历史模拟法

的修正及扩展(续)现在是115页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理116116第六节基于MonteCarlo模拟法的VaR计算现在是116页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理117117一、MonteCarlo模拟法(一)基本原理与实施步骤1.解决问题时如果没有实际数据，则无法借助随机抽样统计分析方法对总体进行推断，怎么办?在美国研制原子弹的“曼哈顿计划”中，需要计算中子进入反应堆屏障的随机性运动，但无法获得实际数据。解决办法：运用计算机产生随机数。冯•诺伊曼（VonNeumann）借用赌城——MonteCarlo来为这种方法命名。现在是117页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理118118一、MonteCarlo模拟法

——(一)基本原理与实施步骤(续)2.MonteCarlo模拟法的应用领域：求解确定性问题积分的数值计算；各类方程的求解等。求解随机性问题运筹学中的库存问题；随机服务系统中的排队问题；金融资产价格的变化问题等。现在是118页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理1191193.本文通过MonteCarlo模拟法计算资产组合VaR所涉及到的有关金融问题几乎都是随机性的，求解随机性问题的MonteCarlo模拟法的成功实施主要取决于三个基本要素：用以模拟随机变量未来变化路径的随机模型的准确性；每次模拟的独立性；足够多的模拟次数。

一、MonteCarlo模拟法

——(一)基本原理与实施步骤(续)现在是119页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理120布朗运动

布朗运动（BrownianMotion）起源于英国植物学家布郎对水杯中的花粉粒子的运动轨迹的描述。

120现在是120页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理121现在是121页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理122现在是122页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理123现在是123页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理124现在是124页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理125现在是125页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理126现在是126页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理127布朗运动

127

对于标准布朗运动来说：设代表一个小的时间间隔长度，代表变量z在时间内的变化，遵循标准布朗运动的具有两种特征：特征1：和的关系满足：

=其中，代表从标准正态分布（即均值为0、标准差为1的正态分布）中取的一个随机值。特征2：对于任何两个不同时间间隔，的值相互独立。现在是127页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理128股票价格的变化过程市场有效理论与随机过程

1965年，法玛（Fama）提出了著名的效率市场假说。该假说认为，证券价格对新的市场信息的反应是迅速而准确的，证券价格能完全反应全部信息。1、弱式效率市场假说2、半强式效率市场假说3、强式效率市场假说

根据众多学者的实证研究，发达国家的证券市场大体符合弱式效率市场假说。一般认为，弱式效率市场假说与马尔可夫随机过程（MarkovStochasticProcess）是内在一致的。因此我们可以用数学来刻画股票的这种特征。有效市场三个层次128现在是128页\一共有232页\编辑于星期二山东财经大学金融风险管理129设,