商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR度量方法的概述

摘要：商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量一般采取標(biāo)準(zhǔn)法和內(nèi)部模型法（即VaR模型）?！栋腿麪栃沦Y本協(xié)議》之后，VaR模型逐漸成為商業(yè)銀行主要的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和管理工具。然而VaR模型存在缺陷。本文論述了實(shí)際應(yīng)用中的VaR度量方法及其不足之處。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；VaR

1.引言

市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是因股市價(jià)格、利率變動(dòng)、匯率變動(dòng)等引起的價(jià)值未預(yù)料到的潛在損失的風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)包括權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)以及商品風(fēng)險(xiǎn)。目前，商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的度量主要采取兩種方法算風(fēng)險(xiǎn)，即標(biāo)準(zhǔn)法和內(nèi)部模型法。標(biāo)準(zhǔn)法將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分類，首先分別確定利率、權(quán)益資產(chǎn)、外匯和商品的資本要求，然后對(duì)各類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行加權(quán)匯總，得出銀行總的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

內(nèi)部模型法即指VaR模型。VaR（ValueatRisk）指“風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)值”，在合理的市場(chǎng)外部環(huán)境、給定的固定是時(shí)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(dòng)情況下的最大損失。巴塞爾委員會(huì)運(yùn)用了三個(gè)量化指標(biāo)來(lái)對(duì)VaR模型進(jìn)行設(shè)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(cè)結(jié)果。

2.VaR度量原理和方法

2.1VaR的計(jì)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(cè)度的是銀行資產(chǎn)價(jià)值可能遭受的絕對(duì)損失，以初始價(jià)值作為風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的基準(zhǔn)。而均值VaR是表現(xiàn)的是資產(chǎn)價(jià)值偏離均值的相對(duì)損失，以均值作為風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的基準(zhǔn)。

我們假定W為資產(chǎn)組合的期末價(jià)值，R為計(jì)算期投資回報(bào)率，為初始投資額。假設(shè)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(jià)值下限，對(duì)應(yīng)的投資回報(bào)率為R*。則：為得到資產(chǎn)組合價(jià)值的概率分布情況，可假設(shè)w服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布f（w），則可得置信水平C，和其概率分布f（w）存在如下關(guān)系：dw。將f（w）標(biāo)準(zhǔn)化，以得到標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量，并由此得到均值VaR和零值VaR的表達(dá)式：VA=其中△t為時(shí)間間隔。

2.2 VaR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(cè)試法等；局部估值法包括一個(gè)典型的代表德?tīng)査龖B(tài)法。

不管是采用何種辦法，不管在何種假設(shè)下來(lái)具體計(jì)算Var值時(shí)，都存在著兩個(gè)基本的假設(shè)：（1）過(guò)去的變化對(duì)將來(lái)變化會(huì)產(chǎn)生影響；（2）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(gè)假設(shè)，一是投資組合在持有期內(nèi)并未發(fā)生變化，同時(shí)認(rèn)為過(guò)去的數(shù)據(jù)對(duì)將來(lái)的變化會(huì)產(chǎn)生影響，如果過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)變化直接對(duì)未來(lái)變化構(gòu)成影響，那么我們就可以簡(jiǎn)單的利用歷史數(shù)據(jù)直接計(jì)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(shè)，通過(guò)過(guò)去可以精確地預(yù)測(cè)將來(lái)，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(quán)重，與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)存在較大出入。

2.2.2蒙特卡羅模擬法

蒙特卡羅模擬（MonteCarlo）運(yùn)用一個(gè)模擬的回報(bào)分布來(lái)測(cè)算風(fēng)險(xiǎn)值。這種方法的基礎(chǔ)就是假設(shè)處理的過(guò)程全部都是隨機(jī)的過(guò)程，即是說(shuō)是市場(chǎng)變量的動(dòng)態(tài)模型，特定的價(jià)格的動(dòng)態(tài)模型，并非市場(chǎng)或者是價(jià)格變量變化的所有歷史數(shù)據(jù)。運(yùn)用模擬，我們就可以得到一定時(shí)點(diǎn)上市場(chǎng)變量的估計(jì)值是多少。同時(shí)反反復(fù)復(fù)的進(jìn)行這個(gè)過(guò)程，于是就可以得到一連串的估計(jì)值。一旦重復(fù)的次數(shù)足夠大，得到的值足夠多，那么，模擬出的估計(jì)值最終會(huì)回歸于風(fēng)險(xiǎn)值。這樣進(jìn)行下去，以上面的模擬為基礎(chǔ)，就可以估計(jì)出組合的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)值。

運(yùn)用這種方法和歷史模擬法進(jìn)行比較，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(jì)的方法。它能夠處理肥尾、大幅波動(dòng)和非線性等等現(xiàn)象。同時(shí)，能夠模擬回報(bào)之間的不同分別以及不同的行為，例如雙線性與自回歸等。不同縫補(bǔ)的樣本數(shù)據(jù)也能夠進(jìn)行處理。但是存在的缺點(diǎn)顯而易見(jiàn)：隨機(jī)的數(shù)中存在群聚效應(yīng)，這樣就浪費(fèi)了大量的觀測(cè)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(shí)數(shù)據(jù)，因此導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)果的可能性極大；同時(shí)，計(jì)算的工作量要求比較大，也比歷史模擬法更加的復(fù)雜，同時(shí)模型風(fēng)險(xiǎn)也是另一個(gè)方面。

2.2.3壓力測(cè)試法

在實(shí)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(chǎng)環(huán)境因素都是沒(méi)有辦法準(zhǔn)確的測(cè)量的。突發(fā)事件帶來(lái)的最壞結(jié)果就是直接讓商業(yè)銀行破產(chǎn)。而壓力測(cè)試就是測(cè)量上述風(fēng)險(xiǎn)的一種方法，就是最壞的情況下的風(fēng)險(xiǎn)損失。

壓力測(cè)試有著自己的優(yōu)點(diǎn)，能夠預(yù)測(cè)突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)?？墒且灿腥秉c(diǎn)：壓力測(cè)試的假設(shè)條件帶有很強(qiáng)的主觀性，很有可能會(huì)低估或者是高低某一類風(fēng)險(xiǎn)；另外，有些情況卻不能用單純的最壞情況來(lái)進(jìn)行假設(shè)，比如有些不可測(cè)量但可以量化的因素，它們是需要進(jìn)行判斷性假設(shè)的。

2.2.4德?tīng)査―elta）正態(tài)法

Delta正態(tài)法假設(shè)市場(chǎng)因素的變動(dòng)服從多元正態(tài)分布、投資組合中所有證券的投資回報(bào)率都服從正態(tài)分布。在這些條件下，我們進(jìn)一步假定資產(chǎn)組合P中包含N中證券，為t時(shí)刻第i種證券的投資回報(bào)率，為其在組合中的權(quán)重。則組合的投資回報(bào)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(jiǎn)單，適合用于證券數(shù)目較少時(shí)計(jì)算，一般應(yīng)用于度量線性風(fēng)險(xiǎn)，不能充分度量非線性風(fēng)險(xiǎn)。但無(wú)法預(yù)測(cè)突發(fā)性事件。

3.VaR度量方法的不足

通過(guò)上面的簡(jiǎn)要分析，我們已經(jīng)可以看出VaR用于計(jì)算市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)存在一定的缺陷。Var的計(jì)算包含額很多因素，損失或者收益波動(dòng)率、損失分布和容忍度等等。那么Var的計(jì)算精度就很大程度上面依靠著這些假設(shè)的準(zhǔn)確性。但是實(shí)際上的情況是分布假設(shè)又與現(xiàn)實(shí)狀況存在著一定的差異。例如“尖峰厚尾”現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致VaR值被低估，模型的風(fēng)險(xiǎn)也可能與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)有較大出入，從而影響了VaR的準(zhǔn)確性。

可見(jiàn)，利用VaR模型計(jì)算我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值仍然存在一定的不足。實(shí)際上，有學(xué)者實(shí)證研究指出商業(yè)銀行或銀監(jiān)局在管理模型風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，常用的回顧測(cè)試方法帶有一定的誤導(dǎo)性。因此，VaR方法并不能全面地度量商業(yè)銀行的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。與其他方法相互補(bǔ)充，如敏感度分析、CVaR等具有重要的意義。

參考文獻(xiàn)

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