GL公司投資風(fēng)險度量研究

作者簡介：過星（1981-），女，江蘇無錫人，學(xué)歷：碩士，工作單位：無錫科技職業(yè)學(xué)院，助教，研究方向：會計學(xué)。

摘要：隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)面臨不斷變化和極其復(fù)雜的社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境，財務(wù)活動面臨不確定性。本文以GL公司為研究對象，應(yīng)用VaR方法度量GL公司的投資風(fēng)險，對合理使用公司的財務(wù)資產(chǎn)、最大限度地減少財務(wù)損失，提高公司投資效果，促進(jìn)公司的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

關(guān)鍵詞：投資風(fēng)險;風(fēng)險度量;VaR方法GL公司是一家綜合性大型集團(tuán)公司，市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展加劇了公司財務(wù)風(fēng)險產(chǎn)生，提出了加強公司風(fēng)險管理的要求。隨著公司規(guī)模的擴(kuò)張，不同程度地開展了資本運作、對外投資，資金運行風(fēng)險的空間加大，而現(xiàn)有公司財務(wù)管理體制已經(jīng)不能很好地適應(yīng)新的需要，財務(wù)損失呈現(xiàn)逐步上升的趨勢。根據(jù)對GL公司的分析，近五年公司的銀行貸款逐年增多，負(fù)債占公司總資產(chǎn)的比重較同行業(yè)其他公司高，公司財務(wù)風(fēng)險已經(jīng)凸現(xiàn)，投資風(fēng)險呈現(xiàn)上升的趨勢。

一、GL公司的財務(wù)測度的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

通過報表查詢、查閱報告等多種方法取得了該公司實際投資風(fēng)險的基礎(chǔ)統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表1.1。利用SPSS16對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析的結(jié)果見表1.2。

表1.1GL公司投資風(fēng)險統(tǒng)計表項目名稱2007200820092010201120122013平均投資風(fēng)險損失（萬元）1523512015140351436314736157491669414690發(fā)生頻數(shù)（次）3730333936383636平均單項損失額（萬元）412401425368409414464413表1.22007-2013年損失分布分組統(tǒng)計表項目名稱案件數(shù)平均值中位數(shù)最小值最大值損失額（萬元）投資風(fēng)險損失2494132861274356102827根據(jù)以上統(tǒng)計資料可以看出，2007-2013年期間，GL公司投資風(fēng)險損失共發(fā)生損失案件249件，損失總額102827萬元，平均每個案件的損失為413萬元，最小損失案件為127萬元，最大損失案件為4356萬元。從以上數(shù)據(jù)顯示，2007-2013年間，GL公司每年投資風(fēng)險平均損失金額為14690萬元，平均單項損失額基本固定在413萬元左右，說明在2007-2013年間，GL公司對投資風(fēng)險的控制水平?jīng)]有很大的提高。

二、投資風(fēng)險度量模型的構(gòu)建

在風(fēng)險管理過程中，公司的經(jīng)濟(jì)資本往往在VaR和ES之間確定，以VaR為最低經(jīng)濟(jì)資本配置，而ES可作為最高經(jīng)濟(jì)資本配置。當(dāng)然，存在多種因素影響公司財務(wù)風(fēng)險的計量，僅僅依據(jù)VaR及ES來確定經(jīng)濟(jì)資本不夠嚴(yán)謹(jǐn)，必須要改進(jìn)與完善度量方法，最大限度地減少度量誤差，提高公司經(jīng)濟(jì)資本配置的有效性。限于篇幅，僅對度量模型的構(gòu)建過程進(jìn)行重點介紹。

1、VaR的估計

VaR（Value at Risk），又稱為風(fēng)險價值度量法，現(xiàn)已發(fā)展成為一種被廣泛采用并十分有效的風(fēng)險計量的標(biāo)準(zhǔn)方法。它是在一定置信水平和一定持有期限內(nèi)，以某一資產(chǎn)或資產(chǎn)組合所面臨損失的最高期望值為依據(jù)，期望值越低，企業(yè)所承受的財務(wù)風(fēng)險也就越小;反之則越大。若X為某項損益的獨立同分布隨機變量，X≥0表示收益，X<0表示損失，（為給定的置信水平，該項資產(chǎn)在險價值發(fā)生的概率可表示為：

PX<-VaR=α

Allen（1994）最早研究并使用了VaR方法，隨后Beder（1995），Hendricks（1996），Dave and Stahl（1997）等進(jìn)行了較為深入的研究，促進(jìn)了這種風(fēng)險計量方法的完善及廣泛應(yīng)用。經(jīng)過十多年來的發(fā)展，這種方法已經(jīng)形成了獨立的理論與方法體系，并開始滲透到其他理論之中，收到了較好的效果，也因而成為一種發(fā)展趨勢。可以根據(jù)給定的置信水平（和X確定VaR。即有：

α=1-kn·1+·-VaR-u-1/ξ

從中解出VaR，“-”號表示損失值，符號同前，即有公式：

VaR=u+·kn1-α--1

2、ES的估計

ES是Expected Shortfall的縮寫，其基本含義是期望短缺模型，表示計算損失超過VaR時的條件期望，是由Arzner et al（1999）首先提出來并進(jìn)行研究的一種風(fēng)險度量方法。ES是一個理想的一致性風(fēng)險度量。若X為獨立同分布隨機變量，VaR為一定置信水平下的在險價值，（為給定的置信水平，則有公式：

ES=E-X-X>VaR=VaR1-+-u1-

三、投資風(fēng)險度量模型的應(yīng)用

參數(shù)估計完成后，將估計的參數(shù)代入上述這兩個計算公式就可以確定的在險價值和條件風(fēng)險價值。利用極大似然估計確定形狀參數(shù)和尺寸參數(shù)，給定090、095、0975和099四種不同的置信水平，求解方程便可以得到相應(yīng)的計算結(jié)果，確定投資風(fēng)險損失上邊界。詳見表31。

表3.1投資風(fēng)險的在險價值和條件風(fēng)險價值計算結(jié)果表置信水平VaRES0.905.68997.11400.956.13739.61140.9756.892810.84280.997.942911.6965VaR是指處于風(fēng)險狀態(tài)的價值，即風(fēng)險資產(chǎn)在一個給定的置信水平和持有期間條件下，將會面臨的損失的最高期望值，被廣泛應(yīng)用于金融風(fēng)險管理。本文選用0.90，0.95，0.975和0.99的置信水平，一般來說對置信區(qū)間的選擇在一定程度上反映了對風(fēng)險的不同偏好。選擇較大的置信水平意味著其對風(fēng)險比較厭惡，希望能得到把握性較大的預(yù)測結(jié)果，希望模型對極端事件的預(yù)測準(zhǔn)確性較高。

確定上限范圍需要計算在險價值和條件風(fēng)險價值，根據(jù)表3.1數(shù)據(jù)，在置信區(qū)間為0.90的情況下，VaR為5.6899，ES為7.1140，LR為1.8607。代表GL公司以90%的可能性保證，投資風(fēng)險損失的上限是5.6899萬元。根據(jù)GL公司財務(wù)風(fēng)險管理的要求，財務(wù)風(fēng)險的上限不超過公司管理層可能容忍的財務(wù)風(fēng)險最高限額。其一，判斷5.6899萬元是否超過了公司管理層可能容忍的投資風(fēng)險最高限額;其二，若沒有超出預(yù)期限額，可以以5.6899作為投資風(fēng)險預(yù)警的標(biāo)準(zhǔn)，使公司投資風(fēng)險控制在這個邊界之內(nèi)。ES為7.1140，即投資風(fēng)險損失大于VaR值（5.6899萬元）時，投資風(fēng)險損失的最大值為7.1140萬元。ES避免了VaR法只能計算損失期望值，無法計算超出期望值的損失的缺陷。如果投資風(fēng)險再超過該價值（7.1140萬元），那就可能是非人力所能控制的公司投資風(fēng)險損失，此時的投資風(fēng)險無法通過公司內(nèi)部控制來實現(xiàn)。

利用統(tǒng)計方法統(tǒng)計風(fēng)險損失數(shù)額以及發(fā)生風(fēng)險的頻數(shù)，利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和VaR方法計算風(fēng)險形式的在險價值，即最大風(fēng)險損失邊界，從而實現(xiàn)對投資風(fēng)險的有效度量?；谝陨现笜?biāo)的計算，我們能夠比較系統(tǒng)地評估公司投資風(fēng)險損失的狀況，且能夠比較科學(xué)地預(yù)測和估計公司未來投資風(fēng)險的變化趨勢。但以上指標(biāo)的計算確定的是單一風(fēng)險，我們需要進(jìn)一步研究各種風(fēng)險形式的風(fēng)險損失規(guī)律以及相互之間的關(guān)系確定廣義財務(wù)風(fēng)險的總損失邊界。限于篇幅，本文不做深入研究。（作者單位：無錫科技職業(yè)學(xué)院）

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