商業(yè)銀行市場風險的VaR度量方法的概述-

商業(yè)銀行市場風險的VaR度量方法的概述商業(yè)銀行市場風險的VaR度量方法的概述

摘要：商業(yè)銀行市場風險的度量一般采取標準法和內(nèi)部模型法。?巴塞爾新資本協(xié)議?之后，VaR模型逐漸成為商業(yè)銀行主要的風險評價和管理工具。然而VaR模型存在缺陷。本文論述了實際應用中的VaR度量方法及其缺乏之處。

關鍵詞：商業(yè)銀行；市場風險；VaR

1.引言

市場風險是因股市價格、利率變動、匯率變動等引起的價值未預料到的潛在損失的風險。市場風險包括權益風險、匯率風險、利率風險以及商品風險。目前，商業(yè)銀行市場風險的度量主要采取兩種方法算風險，即標準法和內(nèi)部模型法。標準法將市場風險分類，首先分別確定利率、權益資產(chǎn)、外匯和商品的資本要求，然后對各類風險進行加權匯總，得出銀行總的市場風險。

內(nèi)部模型法即指VaR模型。VaR指“風險資產(chǎn)的價值〞，在合理的市場外部環(huán)境、給定的固定是時間段內(nèi)和置信水平下金融產(chǎn)品或者是組合在今后面臨波動情況下的最大損失。巴塞爾委員會運用了三個量化指標來對VaR模型進行設置：十天內(nèi)的潛在損失、99%的置信區(qū)間和一年以上的數(shù)據(jù)觀測結果。

2.VaR度量原理和方法

2.1VaR的計算原理

VaR模型有零值VaR和均值VaR兩種不同的類型。零值VaR模型測度的是銀行資產(chǎn)價值可能遭受的絕對損失，以初始價值作為風險測度的基準。而均值VaR是表現(xiàn)的是資產(chǎn)價值偏離均值的相對損失，以均值作為風險測度的基準。

我們假定W為資產(chǎn)組合的期末價值，R為計算期投資回報率，為初始投資額。假設R服從均值為u，方差為的正態(tài)分布，為資產(chǎn)組合在置信水平C下的價值下限，對應的投資回報率為R*。那么：為得到資產(chǎn)組合價值的概率分布情況，可假設w服從標準正態(tài)分布f，那么可得置信水平C，和其概率分布f存在如下關系：dw。將f標準化，以得到標準正態(tài)變量，并由此得到均值VaR和零值VaR的表達式：VA=其中△t為時間間隔。

2.2VaR的度量方法

VaR的度量方法，包括全值估值法和局部估值法兩種大的類型，全值估值法包括歷史模擬法、蒙特卡羅模擬法和壓力測試法等；局部估值法包括一個典型的代表德爾塔正態(tài)法。

不管是采用何種方法，不管在何種假設下來具體計算Var值時，都存在著兩個根本的假設：過去的變化對將來變化會產(chǎn)生影響；投資組合在持有期內(nèi)也是保持不變的

2.2.1歷史模擬法

歷史模擬法包括兩個假設，一是投資組合在持有期內(nèi)并未發(fā)生變化，同時認為過去的數(shù)據(jù)對將來的變化會產(chǎn)生影響，如果過去的歷史數(shù)據(jù)變化直接對未來變化構成影響，那么我們就可以簡單的利用歷史數(shù)據(jù)直接計算VaR。

歷史模擬法可以用于任何非正態(tài)分布。但是歷史模擬法的假設，通過過去可以精確地預測將來，這與顯示的情況之間存在著很大的偏離，另外，全部的歷史數(shù)據(jù)都具有相同的權重，與現(xiàn)實經(jīng)濟存在較大出入。

2.2.2蒙特卡羅模擬法

蒙特卡羅模擬運用一個模擬的回報分布來測算風險值。這種方法的根底就是假設處理的過程全部都是隨機的過程，即是說是市場變量的動態(tài)模型，特定的價格的動態(tài)模型，并非市場或者是價格變量變化的所有歷史數(shù)據(jù)。運用模擬，我們就可以得到一定時點上市場變量的估計值是多少。同時反反復復的進行這個過程，于是就可以得到一連串的估計值。一旦重復的次數(shù)足夠大，得到的值足夠多，那么，模擬出的估計值最終會回歸于風險值。這樣進行下去，以上面的模擬為根底，就可以估計出組合的真實風險值。

運用這種方法和歷史模擬法進行比擬，我們發(fā)現(xiàn)模特卡羅法更加的精確也更加可靠，它是一種分值估計的方法。它能夠處理肥尾、大幅波動和非線性等等現(xiàn)象。同時，能夠模擬回報之間的不同分別以及不同的行為，例如雙線性與自回歸等。不同補綴的樣本數(shù)據(jù)也能夠進行處理。但是存在的缺點顯而易見：隨機的數(shù)中存在群聚效應，這樣就浪費了大量的觀測值，是模擬的效率得到了降低；其次產(chǎn)生的數(shù)據(jù)序列可能并非真實數(shù)據(jù)，因此導致錯誤結果的可能性極大；同時，計算的工作量要求比擬大，也比歷史模擬法更加的復雜，同時模型風險也是另一個方面。

2.2.3壓力測試法

在實際的的情況下，包括匯率、利率以及股票指數(shù)這些影響金融市場環(huán)境因素都是沒有方法準確的測量的。突發(fā)事件帶來的最壞結果就是直接讓商業(yè)銀行破產(chǎn)。而壓力測試就是測量上述風險的一種方法，就是最壞的情況下的風險損失。

壓力測試有著自己的優(yōu)點，能夠預測突發(fā)事件的風險。可是也有缺點：壓力測試的假設條件帶有很強的主觀性，很有可能會低估或者是上下某一類風險；另外，有些情況卻不能用單純的最壞情況來進行假設，比方有些不可測量但可以量化的因素，它們是需要進行判斷性假設的。

2.2.4德爾塔正態(tài)法

Delta正態(tài)法假設市場因素的變動服從多元正態(tài)分布、投資組合中所有證券的投資回報率都服從正態(tài)分布。在這些條件下，我們進一步假定資產(chǎn)組合P中包含N中證券，為t時刻第i種證券的投資回報率，為其在組合中的權重。那么組合的投資回報率為：；組合的期望收益值為：；組合的收益方差為：。其中。

Delta正態(tài)法原理簡單，適合用于證券數(shù)目較少時計算，一般應用于度量線性風險，不能充分度量非線性風險。但無法預測突發(fā)性事件。

3.VaR度量方法的缺乏

通過上面的簡要分析，我們已經(jīng)可以看出VaR用于計算市場風險存在一定的缺陷。Var的計算包含額很多因素，損失或者收益波動率、損失分布和容忍度等等。那么Var的計算精度就很大程度上面依靠著這些假設的準確性。但是實際上的情況是分布假設又與現(xiàn)實狀況存在著一定的差異。例如“尖峰厚尾〞現(xiàn)象會導致VaR值被低估，模型的風險也可能與現(xiàn)實經(jīng)濟有較大出入，從而影響了VaR的準確性。

可見，利用VaR模型計算我國商業(yè)銀行的風險價值仍然存在一定的缺乏。實際上，有學者實證研究指出商業(yè)銀行或銀監(jiān)局在管理模型風險時，常用的回憶測試方法帶有一定的誤導性。因此，VaR方法并不能全面地度量商業(yè)銀行的市場風險。與其他方法相互補充，如敏感度分析、CVaR等