VaR方法在农业银行信用风险管理中的应用_边宽江
基于VaR模型的现代保险业风险管理的研究
基于VaR模型的现代保险业风险管理的研究
王艳荣; 边宽江
【期刊名称】《《中国商贸》》
【年(卷),期】2013(000)006
【摘要】随着经济的不断发展,人们的生活水平在不断提高,保险业作为一项贯穿人们生产生活各个环节的因素,其产品正受到越来越多的关注,与此同时,与保险业未来发展密不可分的风险管理业务也受到了各保险业企业管理者的重视。
而VaR模型作为市场风险度量的经典模型,研究和探索它在保险业风险管理中的应用无疑具有一定的现实性和可行性。
文章主要探讨了保险业企业的管理者应该如何把VaR方法和企业的风险管理联系结合起来,同时强调了在运用此方法时需要注意的几个问题,最后简单介绍了VaR模型的发展。
【总页数】2页(P188-189)
【作者】王艳荣; 边宽江
【作者单位】西北农林科技大学理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F840
【相关文献】
1.保险业对经济增长的贡献及对策研究——基于VAR模型视角 [J], 彭欢
2.我国保险业系统性风险溢出效应研究——基于时变Copula-CoVaR模型 [J], 王培辉;尹成远;袁薇
3.基于VAR模型的货币政策与保险业发展实证研究 [J], 杨锐;朱家明
4.保险业发展、技术进步与全要素生产率的互动关系研究——基于VAR模型的实证研究 [J], 李伊笑; 刘华珂
5.基于VAR模型和脉冲响应函数在保险业中的应用研究 [J], 曹忠威;李家玥
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VaR方法在我国商业银行市场风险管理中的应用
暴露估 计 。
自 ２ 世 纪 ７ຫໍສະໝຸດ 年 代 初 布雷 顿 森林 体 系 崩 溃 以来 ， ０ ０ 浮
动利率制下汇率、利率等金融产品的变动 日趋频繁和无
序 。到 了 ２ 世纪 ９ 年代初 ， ０ ０ 金融衍生 工具 的种 类和交 易 额迅速 增加 ， 资组合 的构 成 日 复 杂 ， 投 趋 已有 的风 险度量 方法越 来越难 以满 足投 资者 和金融 监管 机构 的需要 。与
VaR方法在信用卡风险管理中的应用
言 ，其 直接 利 润 主要 来 自利 差和 年 费收 入 。 利 差收 入 的高低很 大程 度上取 决于 信用卡 用
户对 循环 信用 的使用 程度 。在 美国 ，使用 循 环信 用的 客户 占总用 户的 ５ ％以 上 。麦肯 锡 ０ 的调 研结 果表 明 ，在 中 国仅有 １％的持卡 者 ４ 使用 循环 信用 ，收 费收入 主要 以商 户 回佣和 年费 为主 。中国 目前的商 户回佣率 与欧 美相 比低 ３ ％～５ ％，并且 仍 然面 临着 下降 的压 ０ ０ 力 。利 润减 少 的同时 ，信 用卡 面临 的风 险却 没有 减少 。 信 用卡面 临 的风险 主要有 信 用风 险 、市
ｉ 个客 户 。对 于客 户 ，他 的违 约概率 为 ｄ，违 约损 失为 』 ｉ ． 。
中他 发现 信用 卡市场 对 于发卡 行来 说 ， 有高 利率 、 回报 的 高 特点。 之后 的研 究除 了对信 用卡 利 率过高 现象 进行 分析 外 ，
也对影 响 客户 违约 的 因素 进行 了研 究 。如 （ （ 客户财 务调 查 ） ） （ ｈ ｕ ｖ ｙ ｏ ｏ ｓ ｍｅ ｉ ａ ｃｓ 提供 了关于 客 户财 Ｔ ｅ Ｓ ｒ ｅ ｆ Ｃ ｎ ｕ ｒ Ｆｎ ｎ ｅ ） 务最 全面 也最 具 综合性 的 研 究 ，发 现 发生违 约 的重要 因素 有 ：最 小 必须支 出 、家庭 收入 、 信 用额 度上限 、 到信 用 总 达 额度 的银 行卡 数量等 等 。
用 Ｖ Ｒ可实现对信用卡风险管理的动态管理。为了用 ａ
Ｖａ Ｒ来 度量 银行 Ａ发 行某 一信 用卡 的风险 ，需 要 以下几 个
var方法在中国商业银行风险管理中的应用
文章标题：var方法在我国商业银行风险管理中的应用一、引言在当今金融市场的不确定性和风险不断增加的背景下，风险管理成为金融机构的一项重要工作。
特别是对于我国的商业银行来说，有效的风险管理更是至关重要。
在这种情况下，价值-at-risk（VaR）方法成为了一种广泛应用的风险管理工具。
本文将探讨VaR方法在我国商业银行风险管理中的应用情况，并就其中的关键问题进行深入分析和讨论。
二、VaR方法概述VaR方法是一种衡量风险的标准，它能够在一定置信水平下，测量资产组合的最大可能损失额。
VaR方法适用于各种金融工具和市场，包括股票、债券、外汇和衍生品等。
我国商业银行广泛应用VaR方法，以此来控制和评估自身的风险暴露。
三、VaR方法在我国商业银行的应用情况1. 应用范围的扩大近年来，我国商业银行对于VaR方法的应用范围有了显著的扩大。
在过去，VaR方法主要局限于股票和固定收益证券的风险管理，但是如今，随着金融市场产品的不断创新和多样化，商业银行已将VaR方法应用到了更多的金融工具中，包括衍生品、外汇和期货等。
2. 数据质量的改善在过去，我国商业银行在应用VaR方法时面临着数据质量不高的问题。
但是随着信息技术的不断发展和金融监管的不断加强，商业银行已经能够更加准确地获取和处理相关数据，从而提高了VaR方法的应用效果。
3. 风险管理意识的提升商业银行对于风险管理意识的提升也推动了VaR方法在我国的广泛应用。
在面临着来自金融市场的各种挑战和风险时，商业银行开始更加重视风险管理工具的有效性和可靠性，VaR方法因此成为了风险管理的重要工具之一。
四、VaR方法在我国商业银行风险管理中的挑战和问题1. 风险模型的选择在实际应用中，商业银行需要面对不同的风险模型选择问题。
不同的风险模型可能导致不同的风险评估结果，因此如何选择合适的风险模型成为了一个关键的问题。
2. 风险管理技术的提升尽管我国商业银行已经开始广泛应用VaR方法，但是在风险管理技术的提升方面仍然存在一定挑战。
VaR方法计算原理及在商业银行风险管理中的应用的开题报告
VaR方法计算原理及在商业银行风险管理中的应用的开题报告1. 研究背景和意义风险是商业银行运营过程中不可避免的问题，银行需要采取有效的风险管理方法来控制风险，确保银行的健康运营。
VaR（Value at Risk）是一种广泛应用于金融风险管理中的风险测量方法，VaR计算方法可以为银行提供风险管理决策支持以及评估方法。
因此，研究VaR计算原理及在商业银行风险管理中的应用具有重要的理论和实践意义。
2. 研究内容和目的本文主要探究VaR方法计算原理及在商业银行风险管理中的应用。
具体内容包括VaR概念和计算方法、VaR测量的优缺点、VaR方法在商业银行风险管理中的应用。
通过研究VaR方法在商业银行中的应用，探讨VaR方法在银行风险管理中的合理性、可行性和有效性。
本研究的目的是通过理论研究和实证分析，深入掌握VaR方法的基本原理和实际应用，为商业银行风险管理提供可靠的决策支持。
3. 研究方法和步骤本研究将采用文献资料法和案例分析法进行研究。
文献资料法是通过对相关的文献、书籍、期刊论文、专题报告等进行综合分析和梳理、提炼，总结出VaR方法的基本原理、计算方法和实践应用。
案例分析法是通过研究和分析具体的商业银行案例，深入了解VaR方法在商业银行风险管理中的应用，并验证VaR方法在风险管理中的有效性和可行性。
本研究的步骤包括搜集资料、分析文献、选择案例、搜集数据、分析数据和提出结论等。
4. 研究结论和意义本研究将对VaR方法在商业银行风险管理领域的应用进行深入研究，通过文献资料法和案例分析法，提出VaR方法的计算原理和优缺点，并探究VaR方法在银行风险管理中的应用。
同时，本研究还将对VaR方法在风险管理中的有效性和可行性作出评价和分析。
本研究的意义在于为商业银行风险管理提供科学的理论指导和实践应用建议，为银行风险管理提供有益的参考，促进商业银行的持续、稳定和健康发展。
VaR方法在银行信用风险管理中的应用
［ 关键 词 】ＶＲ方 法 ａ
信 用 计量 模 型
信 用风 险 管 理
的 回收 率 、债 券市 场上 的信 用 风 险价 值 和 收 益 率就 可 能 为 任何 非
评 、 银 行 的 信 用 风 险 ．也 称 违 约 风 险 ．是 指 借 款 人 到 期 不 能 或不 评 级 、 下一 年评 级 发 生 变 化 的 概率 （ 级 转 移 矩 阵 ） 违 约 贷 款 愿 履 行 还 贷付 款 协 议 致 使 银 行遭 受损 失 的 可 能 性 。 信 用 风 险 在 商 业 银 行 的很 多业 务 活 动 如 贷 款 、 贴现 、透 支 中都 广 泛 存 在 ．但 最 交 易 性 贷 款 计 算 出一 组 假 想 的 Ｐ和 ，并 随之 计 算 出一 项 贷 款 的 主 要 、最 经常 的是 存在 于信 贷 业 务 中。 进 入 ２ 世 纪 随 着金 融市 信 用 ＶＡＲ，基 本 步骤 包 括 三步 ： １ 场 的发 展 ．大企 业 进 入 证 券 市 场 变得 更 为容 易 ．这 导 致 银 行信 贷 越 来 越 集 中 的面 对 高 风 险 的 客户 一 中小 企 业 。 因此 对信 用风 险 的 １ 确 定 贷 款信 用 级 别 变 化概 率 信 用级 别 变 化 概 率 是评 价 贷 款 质 量 变 化 的 工具 ，也 就 是 同一
分 析 和 监 控也 显 得 格 外 重 要 。 借 鉴 国 际经 验 ，将 风 险 定 量分 析 的 贷 款 在 ～ 年 后 的质 量 等 级 发 生 不 同 变化 的 概 率 ．通 常 用信 用 用 风险 管 理 中 ， 以降 低 不 良贷 款 率 是金 变 化 矩 阵 来表 示 。对 于 贷 款 组 合 而 言 ．信 用 级 别 变化 概 率 取 决 于 组 合 内不 同贷 款 同 时 发 生信 用级 别 变化 的概 率 。 融 机 构 义 不 容 辞 的义 务 也 是 当 务 之 急 。
金融风险管理中的var模型及其应用
金融风险管理中的var模型及其应用金融风险管理是金融机构在业务运作中面临的一种重要挑战。
为了有效地管理金融风险，金融机构需要采用适当的风险测量模型和工具来评估和控制风险水平。
其中，Value at Risk (VaR) 模型是金融风险管理中最为常用的模型之一。
VaR模型是一种用来衡量金融投资组合或金融机构面临的风险程度的方法。
它可以用来估计在给定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能出现的最大损失额。
VaR模型的核心思想是通过对历史数据的分析，计算出在未来一定时间内资产或投资组合的价值变动的可能范围，从而提供投资者或金融机构制定风险管理策略的依据。
VaR模型的应用十分广泛。
首先，在投资组合管理中，VaR模型可以帮助投资者评估不同投资组合的风险水平，并选择合适的投资策略。
通过计算不同投资组合的VaR值，投资者可以比较不同投资组合的风险敞口，并选择相对较低风险的投资组合来降低整体风险。
在金融机构的风险管理中，VaR模型可以用来评估机构面临的市场风险、信用风险和操作风险等。
金融机构可以通过计算VaR值来确定自身的风险敞口，并采取相应的风险管理措施。
例如，当VaR值超过机构预先设定的风险限制时，机构可以采取风险对冲、减仓或停止某些高风险业务等措施来控制风险。
VaR模型还可以用于金融监管。
监管机构可以要求金融机构报告其投资组合的VaR值，以评估机构的风险水平，并采取相应的监管措施。
同时，VaR模型也可以用于制定宏观风险管理政策，帮助监管机构评估整个金融系统的风险敞口，及时发现和应对系统性风险。
然而，VaR模型也存在一些局限性。
首先，VaR模型基于历史数据，对未来的不确定性无法完全捕捉。
其次，VaR模型假设资产收益率的分布是对称的，忽视了极端事件的可能性。
最后，VaR模型无法提供损失的概率分布，只能给出在一定置信水平下的最大损失额。
为了克服VaR模型的局限性，研究者们提出了许多改进和扩展的模型。
例如，Conditional VaR (CVaR) 模型可以提供在VaR水平以上的损失分布信息，对极端风险有更好的衡量能力。
VaR方法在商业银行信用风险管理中的应用
VaR 方法在商業銀行信用風險管理中的應用上海大學國際工商與管理學院 萬 軍1陳恩全2摘 要：由於當前我國的金融市場還不夠發達，可供選擇的投資工具不多，因此商業銀行的主營業務還主要集中在信貸業務上。
這種現狀決定了我國商業銀行所面臨的風險必然以信用風險爲主。
本文探討了運用VaR 方法建立的CreditMetrics 模型在我國商業銀行信用風險管理中的應用問題。
關鍵字：VaR （風險價值） 信用風險管理一、引言VaR(Value at Risk)方法，又稱風險價值法，是近年來在國外興起的一種以概率論爲基礎、運用現代統計方法定量測量金融風險的管理工具。
Philippe Jorion 指出：VaR （風險價值）是指在正常的市場條件和給定的置信水平下，用於評估和計量任何一種金融資産或資産組合在既定時期內所面臨的市場風險大小和可能遭受的潛在最大價值損失。
其數學運算式爲：C )VaR P (ob Pr t =≤∆∆其中：P ∆表示某一金融資産或資産組合在持有期t ∆內的價值損失，VaR 爲在置信水平C 下的風險價值。
即對某一金融資産或資産組合，在正常的市場條件下，對給定的時間區間t ∆和置信水平C ，該資産組合最大可能的預期損失P ∆不超過VaR 。
例如，在1994年的年報中公佈的時間間隔爲一天交易的VaR ，在95%的置信水平下平均爲1500萬美元。
這意味著因市場波動而每天發生超過1500萬美元損失的概率爲5%，也就是說可以以95%的概率保證其日交易損失不大於1500萬美元。
VaR 方法可以測量和控制金融風險，它在商業銀行的信用風險管理、市場風險管理、業績評價、資訊披露以及銀行監管等方面均具有獨特優勢；而本文著重討論了運用VaR 方法建立的CreditMetrics 模型在我國商業銀行信用風險管理中的應用問題。
二、VaR 方法在我國商業銀行信用風險管理中的應用與國際上發達的金融市場相比，我國的金融市場還不夠發達，可供選擇的金融投資工具不多。
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VaR 方法在农业银行信用风险管理中的应用边宽江,胡海洋*(西北农林科技大学理学院,陕西杨凌712100)摘要 介绍了V a R 法的基本含义和计算方法,提出了该方法在应用中存在的问题,为我国农业银行进行信用风险管理提供了帮助。
关键词 VaR 模型;信用风险;农业银行中图分类号 F 302.6 文献标识码 A 文章编号 0517-6611(2010)31-17916-02App li cation of Va R M ethod i n Cred it Risk Manage m ent of Agr i cultural Banks B I AN K uan jia ng et al (College of Science and Technology ,North west A &F U niversit y ,Y angx i ng ,Shaanx i 712100)Abstract The basi c defi niti on and calcul a ti on m et hod of VAR m et hod were i ntroduced and the existi ng proble ms in t he app li cati on o f thi s m et hod w ere put f or w ard .T hi s provided hel p for credit r i sk manage m ent of Ch i nese agr i cultural banks .K ey words VaR mode;l Credit ri sk ;A gricultural banks作者简介 边宽江(1963-),男,陕西陇县人,硕士,副教授,从事经济数学研究。
*通讯作者。
收稿日期 2010 08 16风险表现为损失的不确定性。
从农业银行自身的角度分析, 三农 业务的风险主要包括:信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、法律风险、其他风险。
信贷业务是目前农业银行的主体业务,信贷资产约占全部资产的70%左右。
信用风险是农业银行最主要的风险。
笔者借鉴国际上先进银行信用风险管理技术,并结合农业银行信用风险评估现状和特殊性,针对农业银行信用风险管理和实施内部评级法提出了一些具有建设性的意见和措施。
1 V a R 度量风险的含义1.1 VaR 的含义 V a R [1]是1976年由J .P .M organ 公司率先提出的,V a R 的一种较通俗的定义为:未来一定时间内,在给定的条件下,该金融资产(投资组合)市场价格的潜在最大损失。
该定义中包含了2个基本因素: 未来一定时间 和 给定的条件 。
前者可以是1、2、7、30d 等,后者可以是经济条件、市场条件、上市公司及所处行业、信誉条件和概率条件等。
概率条件是V a R 中的一个基本条件,也是最普遍使用的条件,它的发布与天气预报的发布相类似。
如 在1d 的时间内,置信水平为80%(概率),所持股票组合的VAR=20000元 。
其涵义就是: 有80%的把握保证明天该股票组合的最大损失不超过20000元 。
即: 明天股票组合最大损失超过20000元的概率只有20% ,Va R 也可采用公式定义如下:P( W >Va R )=1-C(1)式中,C 代表置信水平;VaR 表示损失的最大值; W 为随机变量,表示资产组合价值未来的变化。
1.2 VaR 的计算(1)德尔塔-正态法。
这是一种线性方法,在计算Va R值时最容易实现。
计算中假设在持有期内,贷款价值的变化与借款公司的资产收益率之间呈线性关系,假设借款公司的资产收益率服从正态分布[2]。
该方法的核心问题是计算各个证券回报率的协方差、资产组合方差。
此方法简单易行,也存在不少缺点,如金融序列非正态,存在偏、厚尾现象,这些使得Va R 值低估。
(2)历史模拟法。
这是一种基于经验的方法,简单直观、易于解释。
该方法假设历史会重演,利用当前资产组合中各证券的权重和各证券的历史数据重新构造资产组合的历史序列,继而得到资产组合收益的时间序列,在持有期内确定给定置信水平下资产组合的最低收益水平,推算V a R 值。
(3)蒙特卡罗模拟法。
该方法是一种反复的模拟过程,对每一次的模拟结果进行分析。
由于大量模拟产生数据的分布逼近资产组合价值的真实分布,通过模拟可估计出资产组合在给定置信水平下的Va R 值。
该方法很好的处理了非线性问题,估算精度较高。
随着信息技术的发展,此方法越来越受到金融机构的青睐。
2 农业银行应用Va R 模型的实例分析以农业银行的一个5年期,年利率为6%,金额为100万元,企业的信用等级是BB 的贷款为例计算其信贷资产风险值。
据准普尔等级数据积累表得信用等级转移概率(表1)。
表1 不同级别客户1年期信用转移矩阵Tabl e 1 One-year credit transitio n m atrix of c usto mers at di fferent levels%始评级Initi al level assess m ent 年末评级Level assess m en t at t he en d of t he yearAAA AA A BBB BB B CCC 违约B reach of fai thAAA 90.818.330.680.060.12000AA 0.7090.657.790.640.060.140.020A 0.092.2791.055.520.740.260.010.06BBB 0.020.335.9587.935.301.170.120.18BB 0.030.140.677.7380.538.841.001.06B 00.110.240.437.4883.464.075.20CCC0.2200.221.302.3811.2464.8619.79确定时间段。
一般情况下统计频率时间段定为1年。
确定远期贷款的贴现值。
单个贷款的市场现值等于责任编辑 常俊香 责任校对 李岩安徽农业科学,Jou r n al ofAnhu iAgr.i Sc.i 2010,38(31):17916-17917资产全部现金流在该点的折现值。
V=D+D1+r1+D(1+r2)2+ +D(1+r i)i(2)式中,D为每年的利息;ri为第i年的贴现率。
单个贷款不同信用等级的远期贴现率如表2所示。
表2 单个贷款不同信用等级的远期贴现率Table2 A si ng le lo ng-ter m lo ans of differe n t credit rati ngs dis count ra te%等级Level1年One year2年Two years3年Three years4年Fou r yearsAAA3.604.174.735.12AA3.654.224.785.17A3.724.324.935.32BBB4.104.675.255.63BB5.556.026.787.27B6.057.028.038.52CCC15.0515.0214.0313.52例中1年后贷款仍停留在BB级,该笔贷款的1年期的远期价值为(万元):V BB=6+61.0555+6(1.0602)2+6(1.0678)3+100+6(1.0727)=102.0064运用同样的计算方法,可得到每个信用等级的1年远期价值: V AAA=109.3529 V AA=109.1724 V A=108.6430 V B BB= 107.5309V B=98.0859 V CCC=83.6234 V违约=51.1300进而得到BB级贷款1年后的价值均值BB 和方差BB分别为:B B = PiVi=0.03% 109.3529+0.14% 109.1724+0.67% 108.6430+7.73% 107.5309+80.53% 102.0064+8.84% 98.0859+1.00% 83.6234+1.06% 51.1300=101.4205BB= P i(V i- BB)2=5.88于是,可计算该笔贷款的信用风险估值为:99%置信度的V a R=2.33 V=13.7004(万元)95%置信度的V a R=1.65 V=9.702(万元)所以,在正态分布的假定条件下,该笔贷款在第2年有1%的可能损失超13.7004万元,有5%的可能损失超过9.702万元。
由以上分析可知,农业银行可根据Va R模型精确估计贷款的风险,从而避免相应的风险,或选择好的应对策略进行应对。
3 V a R方法在信用担保风险量化管理应用中存在的问题3.1 收益率的 肥尾 问题 V a R方法假定资产收益率服从 正态分布 ,但在实际中,由于我国信用体系不健全,债务人的信用水平有差异,贷款收益率可能有较大波动,极易出现极端事件等,导致信用贷款收益率的 肥尾 分布[3]。
3.2 历史数据稀少 巴塞尔银监会对V a R使用要求为置信度99%,且依赖于对历史数据的分析,而我国信贷管理系统存在数据库起步晚,信息不全而且不能共享等问题。
3.3 信用评价体系不完善 利用Va R模型可以预测信贷的最大可能损失,这对于信用担保体系来说是非常有用的。
而在实际工作中,Va R计算结果的准确性有赖于信用等级变动概率表数据的准确性。
由于我国各地区、各行业的信用水平等存在很大差异,极易产生错误的评价结果,计算出错误的Va R值[4]。
4 我国农业银行应用Va R方法进行信用风险管理需要解决问题4.1 完善我国商业银行的内部评级制度(1)加强数据统计分析。
违约率、违约后的损失率以及经济资本分配状况和充足率等都是巴塞尔新协议所要求的参数值。
对于不同信用等级和不同行业的这些参数值,银行可以利用标准的统计方法统计出来。
且统计的结果不用来分析静态的情况,在统计过程中涉及到的起关键性作用的参数要进行必要的检测。
(2)实现内外部评级相结合。
目前,对专业评级机构进行评级的这种需求在我国商业银行已表现的很明显。
由于商业银行内部专业人员不足,评级水平不高。
因而商业银行可利用与专业机构共同进行评级的方法,也可把某些重点行业、企业或项目的评级委托给专业机构,从而充分发挥商业银行人员和专业机构人员的各有优势,共享信息、资源和专业技术,进而实现规模效益[5]。
(3)构建各种系统如管理信息系统、风险控制系统和决策支持系统,充实行业、客户数据库。
由于我国信贷管理系统存在数据库起步晚,信息不全而且不能共享等缺点,银行要想提高完善现行客户基础数据库的速度,一方面要考虑行业特点、市场竞争态势、管理水平、经济周期等的影响,另一方面还要考虑盈利能力、资产负债情况和现金流量等因素。