郑振龙金融工程17

风险管理是现代金融的支柱之一，也是金融工程的核心。本章介绍了风险的定义与风险管理过程的三个组成，并着重对在险值与信用风险管理进行了讨论与分析。1Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008金融学是一门研究人们在不确定环境下如何进行稀缺资源（资金）跨时间配置的学科”。这个对现代金融的经典定义凸显了风险在现代金融中的核心地位。2Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008风险定义：•风险是未来损失的可能性•风险是未来结果对期望的偏离•风险是未来结果的不确定性•风险与收益是金融的核心，它们始终是相伴相生的•损失是一个事后的概念而风险则是事前的概念•现代风险管理的全过程可以大致分为风险识别、风险度量与风险管理控制三个环节3Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008根据性质不同，风险可分为经济风险、政治风险、社会风险、自然风险与技术风险等；根据发生的范围不同，风险可分为系统性风险与非系统性风险；根据诱发原因不同，金融风险主要可分为市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等。其中最重要的是第三种风险分类与识别。4Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008市场风险又称为价格风险，是市场价格波动而引起的风险。市场风险可以进一步分为利率风险、汇率风险、股票价格风险和商品价格风险等。5Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008信用风险又称违约风险，是指债务人或交易对手未能履行合约所规定的义务或信用质量发生变化给债权人或金融产品持有者所带来的风险。具体来看，信用风险可以进一步分解为两个部分：一是对方违约或信用状况发生变化的可能性大小；二是对方违约造成的损失多寡。6Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008一般认为存在两类流动性风险：市场流动性风险和资金流动性风险。前者是指由于市场交易量不足无法按照当前的市场价格进行交易所带来的风险；后者是指现金流不能满足支付义务，往往迫使机构提前清算。其中资金收支的不匹配包括数量上的不匹配和时间上的不匹配。7Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008操作风险指因为欺诈、未授权活动、错误、遗漏、效率低、系统失灵或是由外部事件引致损失的风险。此项风险潜藏于每个商业机构，涉及问题的层面很广。8Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008一般来说，一个较为完整的市场风险度量体系至少包括三个组成部分：敏‍感性分析（SensitivityAnalysis）、在险值（ValueatRisk，VaR）、情景分析（ScenarioAnalysis）与压力测试（StressTest）。9Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008敏感性分析是指在保持其他条件不变的前提下，研究单个市场风险因子的变化对金融产品或资产组合的收益或经济价值产生的可能影响。最常见的敏感性指标包括衡量股票价格系统性风险的β系数、衡量利率风险的久期和凸性以及衡量衍生产品风险的希腊字母等。特点：计算简单、便于理解、应用广泛；一般使用线性近似处理，无法反映整体风险10Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008在险值（VaR）是指‍在一定概率水平（置信水平）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。VaR为金融市场风险管理中的主流方法和主要指标，是市场风险管理中最重要的方法之一。11Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008情景分析是指假设多种风险因子同时发生特定变化的不同情景，计算这些特定情景下的可能结果，分析正常市况下金融机构所承受的市场风险。压力测试则可以被看作一些风险因子发生极端不利变化情况下的极端情景分析。在这些极端情景下计算金融产品的损失，是对金融机构极端风险承受‍力的一种估计。情景分析与压力测试被认为是VaR的重要补充，能够帮助金融机构更全面地了解市场风险状况。12Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008信用风险的度量包括两个方面：第一，违约概率（ProbabilitiesofDefault，PD）和信用状况发生变化的概率，其中以违约概率的度量为主；第二，违约损失率（LossGivenDefault，LGD）的估计。其中，违约概率的估计一直是信用风险度量的重点。13Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008根据金融资产实现流动性的价格（即交易成本）、数量、时间等性质，可以把市场流动性测度方法分为价格度量法、交易量度量法、价量结合度量法以及时间度量法。如买卖价差、换手率、Amihud指标等。14Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,20081.流动性比率/指标2.流动性缺口分析3.现金流预测表17-1流动性缺口分析表到期时间少于10天10天至3个月3个月至6个月6个月至1年1年至5年5年以上和资本总额资产1015128600105负债与资本502020258105净现金流出（资产－负债）-40-5-8655-80累积净流出-40-45-53-4780015Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,20081.风险分散：通过多样化的投资来分散与降低风险2.风险对冲：又称套期保值，指针对金融资产所面临的风险，利用特定资产或工具构造相反的风险头寸，以减少或消除其潜在风险3.风险转移：通过购买某种金融资产或是其他的合法措施将风险转移给其他经济主体4.风险规避：选择退出市场或只承担有限风险；风险头寸限额管理5.风险补偿与准备：事前对所承担的风险要求较高的风险回报16Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008VaR回溯测试17Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008在险值（VaR）是指‍在一定概率水平（置信水平）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。Prob100%VaR（17.1）VaR实际上是分布的100%分位数。图17.2VaR示意图18Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,20081.时间长度N的选择：1天/10天/1个月2.置信水平α的选择:99%/95%/90%3.投资组合未来价值变动的分布特征:①历史模拟法（HistoricalSimulationMethod）:直接用历史上真实的价格变动来估计的分布②模型设定法（ModelBuildingMethod）:事先假设的分布a.参数正态法b.蒙特卡罗模拟法19Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008第一步，确定影响目标投资组合价值的市场因子。常见的因子有利率、汇率和股票价格等。但投资组合比较小时，有时也直接把组合内的各自资产直接作为因子。第二步，收集这些因子在过去一定天数内的变动信息。常见的数据窗口为250天或500天。第三步，以各因子的当前值与第二步中得到的变动率为基础，计算250种或500种可能场景下的因子变化后的值，并据此计算出目标投资组合的价值变化。第四步，将第三步中得到的组合价值变化从小到大排序，得到的频度分布，然后通过给定置信水平下的分位数求出VaR值。20Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008假设投资组合未来1天内的价值变动服从均值为零的正态分布，然后利用历史数据计算出该分布的方差，运用正态分布分位数与标准差之间的关系估计出特定置信水平下的VaR值。21Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008标准差的换算单一资产的VaR估计252,5,52yeardayweekdayyearweek10VaR-(1%)dayN22Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008资产组合的线性VaR模型1122112i1VaR(1%)(1%)2VaR2VaRVaRnniiijijijiijiMijijiijNN23Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008资产组合的非线性VaR模型1.Delta近似法2.Delta－Gamma近似法222112nniiiiijjijijiijiSSSi11112nnniiijijijiijSxSSxx24Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008第一步，将投资组合解构为风险因子，并确定投资组合和各风险因子的初始价值；第二步，假设各风险因子服从联合正态分布，并运用历史数据估计均值与方差矩阵；第三步，从多变量正态分布中进行抽样，模拟计算下一日各风险因子的值；第四步，利用这些模拟的风险因子值，根据给定的组合定价公式计算算得到的一个样本值第五步，不断重复第二步到第四步，就能得到的模拟概率分布。VaR值就是这个模拟概率分布的一个合适的分位数25Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008历史模拟法：较低模型风险；直观；受数据限制；无法反映结构变化；按市场因子分类时也会导致模型风险。参数正态法：易于操作；模型风险蒙特卡罗模拟法：功能较强、应用较灵活；对所确定的随机过程过于依赖，并且需要功能强大的计算机设备，所需计算时间较长。26Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008•可以用一个数字来简单明了地表示整体风险的基本状况•不仅能够计算单个金融工具的风险，还能计算分层次投资组合的风险•无法反映与其他风险的相关关系•不能预测到投资组合的确切损失程度•主要应用于风险管理和业绩评估，已经成为一种揭示金融市场风险的标准方法27Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008•违约概率的估计：专家判断法、信用评分法和违约概率模型•现代违约概率模型分为结构模型（StructureModel）与简化模型（Reduced-formModel）两大类28Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008结构模型是在1974年罗伯特•默顿提出的公司债期权分析框架的基础上发展起来的。公司的债务可以视为同等条件的无风险债券和基于公司价值V、执行价为K、到期日为T的欧式看跌期权空头的组合。非常符合经济直觉，但实用性不够强。2ln(ln())2VtVTVKVTtPDPVKNTt29Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008•将无风险利率期限结构模型中的无风险利率替换为经过违约调整（或者加上流动性风险调整）的短期利率，然后采用与无风险资产相类似的方法为有违约风险的资产定价。ˆ,TsttttttdsttttUUtUPtTEeCFrLGDl30Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong,2008在实际估计时，研究者常常运用市场价格信息进行违约过程的参数估计：从信用风险债券的市场价格估计出ϒ，从而得到信用价差，如果假设LGD确定已知，即可得到违约密度的值或其遵循的特定随机过程，或直接从信用价差中分离得到违约密度与LGD。简化模型的优点在于表达形式简单，可以比较容易地直接运用于金融资产尤其是衍生产品的定价中。同时，简化模型中的参数能够通过市场数据进行估计和校正，以适应市场的变化，因而其应用性高于结构模型31Copyright©ZhengZhenlong&ChenRong