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    基于方差-協(xié)方差法的VaR測算

    2021-09-10 20:13:49肖成碩
    商業(yè)2.0-市場與監(jiān)管 2021年1期
    關(guān)鍵詞:方差

    肖成碩

    摘要:自J.P.摩根銀行開發(fā)VaR方法以來,VaR這一風(fēng)險管理工具在金融市場的風(fēng)險管理中得到了廣泛應(yīng)用。本文選取筆者自選股中四只股票歌爾股份(002241)、華鑫股份(600621)、哈高科(600095)、福建水泥(600802)組成標(biāo)的資產(chǎn)組合,并采用各股2018年6月19日到2020年6月15日的日對數(shù)收益率數(shù)據(jù),在一定的假設(shè)條件下,采用方差-協(xié)方差法分別建立1-day99%VaR模型并進行測算,并對預(yù)測結(jié)果進行回溯測試,分析方差-協(xié)方差法測算VaR的優(yōu)劣。

    關(guān)鍵詞:VaR;方差-協(xié)方差法;回溯測試

    一、風(fēng)險價值VaR以及測算方法

    風(fēng)險價值(Value at Risk,VaR)試圖對金融機構(gòu)的資產(chǎn)組合提供一個單一風(fēng)險度量,而這一度量恰恰能體現(xiàn)資產(chǎn)組合的整體風(fēng)險。該概念最早由J.P.Morgan公司公開發(fā)表。該方法傳播開后很快得到了金融機構(gòu)和學(xué)術(shù)界的認(rèn)同。在市場正常波動條件下,當(dāng)使用VaR來檢測風(fēng)險時,VaR是指在一定概率下,某一金融資產(chǎn)或金融資產(chǎn)組合的VaR是在未來特定一段時間T內(nèi)的最大可能損失。其數(shù)學(xué)式表達為:

    其中隨機變量?P為金融資產(chǎn)或金融資產(chǎn)組合在風(fēng)險估計期間T內(nèi)的價值變動量。

    VaR的估算關(guān)鍵在于描述投資組合在評估期間收益的概率分布,常用的方法有:歷史模擬法、協(xié)方差矩陣法和蒙特卡羅模擬法。本文使用方差-協(xié)方差法計算VaR。

    方差-協(xié)方差法又稱模型構(gòu)建法,該方法基于馬科維茨對于投資組合管理的理論,由資產(chǎn)組合中的標(biāo)的資產(chǎn)的收益率均值和方差以及各資產(chǎn)之間的相關(guān)性,計算出投資組合的方差及協(xié)方差。假設(shè)組合中的各項資產(chǎn)的收益率變化均服從正態(tài)分布,并且假設(shè)資產(chǎn)組合價值的收益率變化也服從正態(tài)分布,由此根據(jù)公式prob(?P>VaR)=1-X% 結(jié)合正態(tài)分布特性可以很容易的計算出組合的VaR。

    二、 數(shù)據(jù)來源及描述

    本文選取筆者A股股票賬戶自選股中四只股票歌爾股份(002241)、華鑫股份(600621)、哈高科(600095)、福建水泥(600802)組成資產(chǎn)組合。從CSMAR數(shù)據(jù)庫中調(diào)取上述四只股票在2018年6月19日到2020年6月15日期間的一共1490份日收盤價數(shù)據(jù)作為本文所研究的基本樣本數(shù)據(jù)

    假定所持有的交易組合初始交易頭寸的數(shù)量為400萬元,每只股票的頭寸均為100萬元,即各股頭寸權(quán)重相等。定義△xi為資產(chǎn)第i天的回報,投資αi數(shù)量與資產(chǎn)i所產(chǎn)生的的日回報為αi△xi,并且

    公式中,αi,△P以百萬計。

    本文所計算的1-Day 99% VaR針對的是資產(chǎn)組合日收益率變動在置信度為99%下的風(fēng)險價值,故本文所分析的樣本數(shù)據(jù)設(shè)定資產(chǎn)組合的日回報為日對數(shù)收益率,其數(shù)學(xué)表達式為:

    三、方差-協(xié)方差法計算VaR

    (一)方差-協(xié)方差法

    1.基本假設(shè)

    對四只股票的對數(shù)收益率數(shù)據(jù)進行正態(tài)分布模擬可以發(fā)現(xiàn),各股的實際分布與模擬的正態(tài)分布曲線并不相符,同時還存在著尖峰肥尾現(xiàn)象,但由于樣本數(shù)據(jù)足夠大,可以粗略的利用正態(tài)分布來近似處理計算VaR。因而方差-協(xié)方差法可用于計算VaR的一個重要假設(shè)為資產(chǎn)組合的收益率變化服從正態(tài)分布,并且交易組合價值每天的變化也服從正態(tài)分布,該假設(shè)同時還滿足每日回報相互獨立且具有相同的方差,則可以用日波動率σ2來表示。

    同標(biāo)準(zhǔn)差相比,收益率的波動在一個較小區(qū)間內(nèi)變化的期望值相對較小,為了方便計算,假定在展望期上個股i以及投資組合的期望收益率變動△P的期望值為0,并且假設(shè)收益率是一個平穩(wěn)的時間序列。

    2.基本原理

    在設(shè)定上述假設(shè)的情況下,方差-協(xié)方差法計算VaR對由股票組成的資產(chǎn)組合十分適用,其基礎(chǔ)是馬科維茨關(guān)于投資組合管理的先驅(qū)性理論,由資產(chǎn)組合中的標(biāo)的資產(chǎn)的收益率變動均值和方差,以及資產(chǎn)回報之間的相關(guān)性,可以計算出投資組合收益率變動的方差及協(xié)方差矩陣,再根據(jù)正態(tài)分布的特性,在預(yù)設(shè)的置信度下算出分位數(shù),根據(jù)公式(2-1)可以計算出一定展望期下的VaR,其VaR值隨時間長度的平方根增長。則VaR的數(shù)學(xué)表達式為:

    其中z值為預(yù)設(shè)置信度X%下對應(yīng)的臨界值;T為展望期;σp為組合價值日變動標(biāo)準(zhǔn)差

    (二)計算過程

    第一步,計算投資組合的日收益變動ΔP的標(biāo)準(zhǔn)差σp。

    假定σi為第i項資產(chǎn)的日波動率,ρij,為資產(chǎn)i及資產(chǎn)j的相關(guān)系數(shù),則Δxi的標(biāo)準(zhǔn)差σi將ΔP的方差記為σ2p,則σ2p的數(shù)學(xué)表達式為:

    設(shè)定置信度X為99%,展望期T=1天,根據(jù)公式(3-1)則持有的交易組合的價值為P,在交易組合中有4個不同資產(chǎn),投資組合中資產(chǎn)i(1≤i≤4))的數(shù)量為αi,則αi均等于1百萬元,對相關(guān)系數(shù)和波動率進行計算,可使用方差和協(xié)方差,變量i的每日變化的方差vari等于每日變化波動率的平方,變量i和j的協(xié)方差等于i和j每日波動率、相關(guān)系數(shù)ρij,三項乘積。

    則式(5-2)中投資組合ΔP的方差可以表達為:

    根據(jù)第三章中的歷史收益率數(shù)據(jù)對所有數(shù)據(jù)設(shè)定等同權(quán)重,運用EXCEL的數(shù)據(jù)分析功能計算出資產(chǎn)i和j的日對數(shù)收益率的相關(guān)性矩陣和協(xié)方差矩陣,如下表所示:

    由公式(5-3)計算得投資組合的價值變動ΔP方差σ2p=0.008320163,則交易組合收益率變動的標(biāo)準(zhǔn)差σp=0.091214927。

    第二步,計算VaR。

    由VaR計算公式(5-1)計算得1-day 99%VaR=2.33*0.09121=0.212(百萬)得出交易組合在99%的置信度下1天展望期的VaR為21.2萬元。

    (三)回溯測試

    根據(jù)方差-協(xié)方差法測算出標(biāo)的組合的VaR后,對VaR進行回顧測試,檢驗該方差-協(xié)方差模型的表現(xiàn),如果1-day99%VaR的方差-協(xié)方差模型準(zhǔn)確無誤,那么每天的損失超出VaR=21.2萬元的概率p=1%,每天的損失是否超過VaR服從二項分布的性質(zhì),建立兩種對立假設(shè):

    根據(jù)組合加權(quán)平均日收益時序圖,可以發(fā)現(xiàn)在484個觀察日中出現(xiàn)7天的損失超出了根據(jù)模型測算的VaR,選定5%的置信度,通過Excel中BINOMDIST函數(shù)計算在484次獨立實驗中有7天或更多天實際損失超出VaR的概率。通過計算對應(yīng)7次或者更多的例外發(fā)生的概率為1-BINOMDIST(6,484,0.01,TURE),計算數(shù)值為0.214,說明7次或者更多的例外發(fā)生的概率大于5%,不拒絕假設(shè)1。

    四、總結(jié)

    方差-協(xié)方差法總是假定收益率服從一定的分布,如前文就假定了收益率服從正態(tài)分布,這樣計算相對簡便,結(jié)果也很直觀明了,但這種假設(shè)收益率分布所得出的結(jié)果是否有效很大程度上依賴于收益率分布假設(shè)的正確與否,倘若假設(shè)的分布不正確,產(chǎn)生的誤差就很大。然而正如前文中對標(biāo)的資產(chǎn)收益率的分布圖所示,時間序列一般來說并不滿足正態(tài)分布,故用該方法計算出的VaR值可能不夠準(zhǔn)確。而后續(xù)的回溯測試也證明,事實已經(jīng)證明,收益率的分布是厚尾的,因而正態(tài)性的假定會導(dǎo)致對極端事件 VaR 的低估。

    參考文獻:

    [1](加)赫爾著.風(fēng)險管理與金融機構(gòu)[M].原書第三版.北京:機械工業(yè)出版社,2013.04

    [2]賈馨云,蘇應(yīng)生,高春燕.VaR模型在股市風(fēng)險分析中的應(yīng)用及實證分析[J].中國管理科學(xué),2014,22(S1):336-341.

    [3]周革平.VaR基本原理、計算方法及其在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用[J].金融與經(jīng)濟,2009(02):69-71+78.

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