较常见的市场风险度度量方法有五种

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风险模型(新编21世纪风险管理与精算系列教材)

风险模型(新编21世纪风险管理与精算系列教材)

在21世纪,风险管理和精算成为了金融领域中的重要议题。

对于金融机构和保险公司来说,理解和管理风险至关重要,而构建合适的风险模型是实现这一目标的关键步骤之一。

本文将从以下几个方面对风险模型进行探讨。

一、风险模型的定义风险模型是一种数学模型,用于定量评估资产、投资组合或者保险产品的风险水平。

它可以帮助金融机构和保险公司理解他们所面临的各种风险,并且在决策过程中起到指导作用。

常见的风险模型包括市场风险模型、信用风险模型、操作风险模型等。

二、风险模型的分类1. 基于统计方法的风险模型基于统计方法的风险模型主要通过对历史数据的分析和建模来进行风险评估。

常见的统计方法包括方差-协方差方法、历史模拟法和蒙特卡洛模拟法等。

这类模型的优点是简单易行,但是对于特殊事件的预测能力有限。

2. 基于风险度量的风险模型基于风险度量的风险模型主要是通过对风险的度量来进行风险评估。

常见的风险度量方法包括价值-at-风险(VaR)、条件价值-at-风险(CVaR)等。

这类模型可以更好地捕捉特殊事件的风险,但是对于数据要求较高。

3. 基于机器学习的风险模型随着人工智能和大数据技术的发展,基于机器学习的风险模型开始受到关注。

这类模型能够更好地处理大规模复杂数据,并且具有较好的预测能力。

它可以通过监督学习、无监督学习和强化学习等方法来构建风险模型。

三、风险模型的应用1. 风险管理风险模型可以帮助金融机构和保险公司更好地理解和管理所面临的各种风险。

它可以帮助机构量化风险,并通过风险控制和风险转移等手段来降低风险。

2. 决策支持风险模型可以为决策提供数据支持和科学依据。

它可以帮助金融机构和保险公司在投资和产品设计等方面做出更加理性和科学的决策。

3. 监管要求金融监管部门对金融机构和保险公司提出了越来越严格的风险管理要求,风险模型可以帮助这些机构更好地满足监管要求。

四、风险模型的挑战1. 数据不确定性风险模型的建立离不开大量的数据支持,而金融市场和保险业的数据往往具有较强的不确定性和时效性。

市场风险的测度方法Value-at-Risk(VaR)

市场风险的测度方法Value-at-Risk(VaR)

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3、风险的特征
(1) 风险的客观性。 (2) 风险的时限性。 (3) 风险的多面性。 (4) 风险的可测定性。 (5) 风险的潜在性。 (6) 风险的相对性。 (7) 损失和收益的对立统一性。
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二、证券市场投资风险的分类
1、按证券投资风险的来源分类
主观风险和客观风险、市场风险与经营风险、偶然事件风 险、购买力风险、破产风险、流通风险、违约风险、利 率和汇率风险。
第三种观点(即现代决策理论的观点),将风险定义为损 失的不确定性。
第四种观点(即统计学家的观点),将风险定义为实际与
预期结果的偏差。认为可预测的收入变化,不应当是风险,
只有不可预测的收入变化才是真正的风险。
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1、投资风险的基本含义
第五种观点(即信息论的观点),认为风险是信息的缺乏程 度。风险主要来自未来的不确定性,而不确定性则产生于 信息的缺乏,只要对未来有完全的信息,就可清除不确定 性,进而清除风险。
3、投资行为的评估 如果不考虑投资所涉及的风险,就不能评估投资者投资效果
的好坏 。在投资效果评估时,你必须区分确实是好的投资还是 纯粹靠运气。
二、谁需要市场风险的测度指标?
1. Financial Institutions, 2. Regulators 3. Non-financial Corporations,4. Asset Managers
管理风险,甚至可以开发风险。例如,保险业就是对风险 进行开发和经营的行业。
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2、证券市场投资风险基本涵义
第一种观点认为,证券投资风险是指由于证券价格 的波动,造成投资收益率的不确定性或易变性,这 种易变性可用收益率的方差或标准差度量。 第二种观点认为,证券投资风险是由于证券价格波动 给投资者造成损失的可能性或损失的不确定性。该 观点认为只有在价格波动给投资者造成损失时才有 风险,不造成损失的任何波动都不应视为风险。 对风险的认识是一个逐步发展的过程,对风险定义的 不同,将直接影响对风险的计量与控制。

证券风险度量方法的统计分析与应用

证券风险度量方法的统计分析与应用
u e a d t e fn ca n o ain e r e i n ls l . n t e me n l ,t e mo e ma te ik sa d u a s d, n a il i n v t me g n e de s I h a wi h i n o y e h n y rk t r tn s o td y s
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金融风险管理知识点

金融风险管理知识点

金融风险管理知识点金融风险管理是指在金融业务中,通过识别、评估和控制各种风险,采取合适的措施以保护金融机构的资产、维护业务稳定,并确保金融市场的正常运行。

在这篇文章中,我们将介绍一些金融风险管理中的重要知识点。

1. 风险的分类在金融风险管理中,风险可以分为市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等几个主要分类。

- 市场风险是指由于市场行情波动导致的金融损失,包括股票、债券、外汇和商品市场的波动等。

- 信用风险是指在金融交易中,交易对手方无法履行其相关义务所带来的损失。

- 流动性风险是指在市场出现不利情况时,资产无法迅速变现为现金,从而导致资金紧张的情况。

- 操作风险是指由于内部或外部不良行为、过失或系统失效而导致的金融损失。

2. 风险评估和度量风险评估是指定量地对风险进行评估,以确定其可能造成的损失程度。

各种风险的度量方法也各不相同。

- 在市场风险管理中,常用的度量方法包括历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法等。

- 信用风险评估主要依赖于评级机构的信用评级,还可以通过建立内部评级模型对风险进行度量。

- 流动性风险的度量方法包括流动性需求的测试和压力测试等。

- 对于操作风险,常用的度量方法包括损失事件数据的分析和操作风险指标的计算等。

3. 风险控制和管理风险控制是指通过采取各种措施,限制和控制风险的发生和传播。

金融机构可以采用多种方式来控制和管理风险。

- 在市场风险管理中,常见的控制措施包括多元化投资组合、风险对冲和期权交易等。

- 信用风险控制可以通过与信用评级较高的交易对手进行交易、合理设置信用额度和采用信用衍生品等方式来实现。

- 流动性风险的控制可以通过建立合理的流动性监测和管理机制,确保资金流动的畅通。

- 操作风险控制主要包括建立有效的内部控制体系、加强员工培训和提高内部流程的透明度等方面。

4. 风险监管和稳定性金融风险管理的稳定性是金融市场和金融机构能够抵御外部冲击和承担内部风险的能力。

对尾部风险计量的方法

对尾部风险计量的方法

对尾部风险计量的方法尾部风险指的是低概率高风险事件的发生可能性。

这些事件通常具有灾难性,可能对经济、环境或人类生命造成极大伤害。

因此,在金融、保险、投资等领域,对尾部风险的计量方法非常重要。

本文将介绍几种常用的尾部风险计量方法。

1. 极值理论(EVT,Extreme Value Theory)极值理论是一种专门用于计量尾部风险的数理统计理论。

该理论认为,大部分随机事件具有平均性质,而极端事件则表现出独特的非平均特征。

如同正态分布可以用来描述大多数随机事件发生的可能性,极值分布可以被用来描述那些低概率高风险事件的可能性。

极值理论主要有两种类型:广义极值理论和极端值理论。

广义极值理论侧重于描述由各种因素影响而形成的极端值,如温度、降雨量等;而极端值理论则专注于描述在大量数据中,出现最大、最小值的概率分布。

在金融领域中,极值理论可用于计算股市指数的单日最大下跌,通过确定这个概率,投资者可以制定相应的风险管理策略。

极值理论也可以用于评估保险责任,在预测极端情况下保费的规模,以确保公司能够承担相应的赔偿责任。

2. 蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation)蒙特卡罗模拟是一种广泛应用于金融和保险领域的模拟方法,它通常用于模拟风险并预测未来结果。

这种方法是基于概率原理的,通过使用大量的随机数实现预测或计算。

蒙特卡罗模拟通常能够提供更加准确的数字,尤其对于较为复杂的金融和风险问题,其可靠性非常高。

但蒙特卡罗模拟需要消耗大量的计算资源,因此在实际应用中需要选择适当的数据,以及适当的算法,以提高计算效率。

3. 历史模拟(Historical Simulation)历史模拟是一种简单但有效的尾部风险计量方法。

该方法通过收集一段历史数据,并将其用于预测当前和未来事件的可能性。

根据收集的历史数据,可以计算出一组可能的结果并进行概率分析。

通过这种分析,企业可以更好地了解自身风险,并决定如何管理他们的投资组合。

现行金融市场风险度量方法评析

现行金融市场风险度量方法评析
论研 究进 一 步发 展 , 文试 图在 对现 行各 种风 险度 本 量方 法 的核 心 内容进 行 深人研 究 的基 础上 , 这些 对
这 在客 观上对 市场 风 险管理 提 出了更 高 的要 求 。 而
市 场 风 险管 理 的前 提 则 是 风 险 的识 别 和 风 险 的 度 量, 有效 的 市场风 险 管理 建立 在对 市 场风 险 的准 确 的把 握基 础 之上 。 因此 , 市场 风 险 的度 量 在市 场 风 险管 理实 践 中具有 重要 意 义 。 同时 , 场 风险度 量 市
I NNE M0NGOU A F NANC AL RES R I I EARCH
中 青 年 论 坛
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现 仟 金 融 市 场 风 险 度 量
苏经 纬
( 武汉 大学 武汉 407 ) 3 0 2
l 强

内容 摘 要 : 险 度 量 是 风 险认 知 的核 心 , 是 风 险 管理 实践 和 许 多金 融理 论 的基 础 。 长期 以 来 , 多学 产 定价 、 货 及 期权 定 价 理 资 期
论 的基 础 .是 现 代金 融 理论 和 投 资 理论 的核 心 内 容 。因此 , 市场 风 险度 量在 金融 理论 研 究 中也具 有
重要意 义 。
方 法 的优 缺点进 行分 析 、 比较 和评 价 。


方 差 方 法
最 早采 用 数 量 方 法 定 量研 究 金 融 市 场 风 险度 量 问题 的是 Mak wt。他 于 15 ro i z 9 2年 发表 的《 资产 选择》 文 , 论 以及 在 15 9 9年 出版 的《 资产 组 合选 择 : 投 资 的有效 分 散 化 》 著 , 专 开创 了金 融 理论 定 量 化

衡量市场风险的指标

衡量市场风险的指标【篇一:衡量市场风险的指标】系数越高,系统性风险越大,资产要求的风险收益也就越高,相应的期望收益也就越高。

2.在险价值( value-at-Risk)在险价值( value-at-Risk,简称 vaR) 方法自8 8 1中山大学学报( 社会科学版) 2015 年第 6 期20 世纪 90 年代早期提出后,在金融机构得到了广泛运用,已经成为风险管理的国际标准。

vaR的定义为资产( 组合) 在一定的持有期( holding period) ,一定的置信水平( confidencelevel) 1 -下可能的最大损失。

在实践中,通常被设定为 1%或 5%。

例如,如果 =5%,则vaR是在 95% 置信度下金融机构面临的最大损失。

因此,vaR = - q ,其中 q 是金融机构收益率R的分位数:pr R q { } = vaR方法有很多优点,但也有其局限性。

首先,vaR是一个非一致风险测度,不满足次可加性的要求。

其次,对尾部风险的估计不足,vaR无法反映处于分位点下方的尾部损失,而在危机爆发时,尾部损失才是关注的焦点。

最后,vaR忽略了金融机构之间的互相联系和影响,无法捕捉金融机构之间的风险溢出效应。

针对这些缺陷和不足,学者们开发了一些 vaR的变种,包括预期资本不足( expected shortfall,即 es) 和条件风险价值( conditional value at Risk,即 covaR) 等。

3.预期资本不足( es)es 是基于极值理论的一种风险度量工具,自1997 年亚洲金融危机后逐渐成为人们关注的热点。

es 的定义是在正常市场条件和一定的置信水平下,给定时间段内超出 vaR值损失的条件期望值,即最糟的概率下可能发生损失的均值。

es 考察尾部损失的均值而非单一分位点。

es 的模型如下:es = e R|R q { } 阿特兹纳等( artzner et al.,1999) ,阿瑟比、挪迪欧和西尔托里 ( acerbi,nordio &sirtori,2001) ,阿瑟比与塔什( acerbi & tasche,2002) ,亚麦与尤芝( yamai & yoshiba,2005) 等证明了在方法论上,es 优于 va R,并且满足连续函数条件下的次可加性,从而满足风险计量的一致性要求。

5风险衡量

【分析】在这次交易中,用王老板的支出-收入,所得结果即为所求。 【解答】∵ 总付出 79+18+100=197(元)
总收入 100+100(假币)=100(元) ∴ 收支相抵 100-197 = - 97(元)
➢ 在这次交易中,邻居是属于无结果往返元素,交易的 结果与邻居是没有关系的,可以影响结果的元素只有 王老板和年轻人,而王老板损失的钱=年轻人赚到的钱, 邻居没赔没赚,就题目看来,年轻人用100元假钞(废 纸)即零成本,共换取价值18元的礼物和79元的真钞, 总价值97元,所以说王老板亏损了97元。

• 某生产车间50名工人日加工零件数如下(单位:个)。试对 数据进行组距分组。
• 117,108,110,112,137,122,131,118,134,114, • 124,125,123,127,120,129,117,126,123,128, • 139,122,133,119,124,107,133,134,113,115 , • 117,126,127,120,139,130,122,123,123,128, • 122,118,118,127,124,125,108,112,135,121。
频率(%) 6 10 16 28 20 12 8 100
二、损失资料的描述
(一)损失资料的图形描述
通过图形描述可以使通过资料分组获得的数据特征更 为鲜明。
主要有:条形图、柱状图、直方图以及累积频数分布 图。
Hale Waihona Puke ✓ 条形图(Bar chart)
用于显示离散型变量的次数分布
✓ 柱状图
用于显示一段时间内的数据变 化或显示各项之间的比较情况。
• 3、风险衡量是风险管理的重要手段。

金融行业风控模型构建与数据分析方案

金融行业风控模型构建与数据分析方案第1章引言 (3)1.1 风险管理的重要性 (3)1.2 风控模型的发展现状与趋势 (4)第2章金融风险概述 (4)2.1 金融风险的类型 (4)2.2 金融风险的特征 (5)2.3 金融风险的度量 (5)第3章数据获取与预处理 (6)3.1 数据来源及类型 (6)3.1.1 数据来源 (6)3.1.2 数据类型 (6)3.2 数据清洗与整合 (6)3.2.1 数据清洗 (6)3.2.2 数据整合 (7)3.3 数据抽样与特征工程 (7)3.3.1 数据抽样 (7)3.3.2 特征工程 (7)第4章风险度量指标体系 (8)4.1 传统风险度量指标 (8)4.1.1 信用风险度量指标 (8)4.1.2 市场风险度量指标 (8)4.1.3 流动性风险度量指标 (8)4.1.4 操作风险度量指标 (8)4.2 现代风险度量方法 (8)4.2.1 压力测试(Stress Testing) (8)4.2.2 在险价值(Value at Risk, VaR) (8)4.2.3 风险调整后绩效评估(RiskAdjusted Performance Measurement) (9)4.2.4 经济资本与风险预算(Economic Capital and Risk Budgeting) (9)4.3 风险度量指标的选择与优化 (9)4.3.1 风险度量指标的选择原则 (9)4.3.2 风险度量指标的优化方法 (9)4.3.3 风险度量指标体系的构建 (9)第5章风险预测模型构建 (10)5.1 统计学习方法 (10)5.1.1 线性回归模型 (10)5.1.2 逻辑回归模型 (10)5.1.3 survival分析 (10)5.2 机器学习方法 (10)5.2.1 决策树 (10)5.2.2 随机森林 (10)5.2.3 支持向量机 (10)5.3.1 神经网络 (10)5.3.2 卷积神经网络 (10)5.3.3 循环神经网络 (11)5.4 模型评估与选择 (11)5.4.1 评估指标 (11)5.4.2 交叉验证 (11)5.4.3 模型选择 (11)第6章信用风险评估 (11)6.1 信用风险概述 (11)6.1.1 信用风险内涵 (11)6.1.2 信用风险来源 (11)6.1.3 影响因素 (12)6.2 信用评分模型 (12)6.2.1 数据准备 (12)6.2.2 模型选择与构建 (12)6.2.3 模型评估与优化 (13)6.3 信用风险监测与预警 (13)6.3.1 监测指标 (13)6.3.2 预警机制 (13)第7章市场风险评估 (13)7.1 市场风险概述 (13)7.2 市场风险度量方法 (14)7.2.1 历史模拟法 (14)7.2.2 方差协方差法 (14)7.2.3 蒙特卡洛模拟法 (14)7.3 市场风险预测模型 (14)7.3.1 时间序列模型 (14)7.3.2 机器学习模型 (14)7.3.3 集成学习模型 (14)第8章操作风险评估 (15)8.1 操作风险概述 (15)8.1.1 操作风险定义 (15)8.1.2 操作风险分类 (15)8.1.3 操作风险影响因素 (15)8.2 操作风险度量方法 (16)8.2.1 损失分布法 (16)8.2.2 内部衡量法 (16)8.2.3 情景分析 (16)8.2.4 风险矩阵法 (16)8.3 操作风险控制策略 (16)8.3.1 内部控制优化 (16)8.3.2 人员培训与激励 (16)8.3.3 技术风险管理 (17)8.3.5 风险监测与报告 (17)第9章:流动性风险评估 (17)9.1 流动性风险概述 (17)9.1.1 流动性风险的内涵 (17)9.1.2 流动性风险的来源 (17)9.1.3 流动性风险的影响因素 (17)9.2 流动性风险度量方法 (17)9.2.1 静态流动性风险度量方法 (17)9.2.2 动态流动性风险度量方法 (18)9.3 流动性风险预测与应对 (18)9.3.1 流动性风险预测 (18)9.3.2 流动性风险应对策略 (18)第10章综合风险管理 (18)10.1 风险聚合方法 (18)10.1.1 风险分类 (18)10.1.2 风险量化 (19)10.1.3 风险聚合 (19)10.2 风险限额管理 (19)10.2.1 风险限额设定 (19)10.2.2 风险限额监控 (19)10.2.3 风险限额调整 (19)10.3 风险监测与报告 (19)10.3.1 风险监测 (19)10.3.2 风险报告 (19)10.3.3 风险沟通 (19)10.4 风险应对与优化策略 (20)10.4.1 风险应对措施 (20)10.4.2 风险优化策略 (20)10.4.3 持续改进 (20)第1章引言1.1 风险管理的重要性金融行业作为现代经济体系的血脉,其稳健发展对国家经济安全与稳定具有举足轻重的作用。

信用风险的度量方法

信用风险的度量方法信用风险是指借款人或债务人无法按时偿还借款或债务的潜在风险。

对于金融机构、企业或个人投资者而言,度量和评估信用风险是十分重要的,因为它直接影响到债务人的偿付能力和债务性质。

下面将介绍几种常见的信用风险度量方法。

一、传统方法1.基于历史数据的方法:这种方法通过对历史数据进行分析,评估债务人违约的概率和可能的损失。

常见的方法包括损失统计法、敏感性分析法和经济景气周期分析法等。

2.债券评级方法:这种方法是将债券发行人的信用状况进行评级,评级结果用来度量该债券发行人的信用风险。

评级机构会根据债券发行人的财务状况、行业前景等因素进行评级,评级结果通常以字母形式表示,如AAA、AA、A等。

3.信用衍生品方法:这种方法是通过买卖信用衍生品,如信用违约互换(CDS)等来度量信用风险。

投资者可以通过购买信用违约互换来对冲债券或信贷组合的违约风险,从而减少信用风险。

二、结构性方法1.评分卡方法:评分卡是一种通过定量和定性指标对借款人进行评分的方法。

评分卡通常包括财务指标、行为指标和规范指标等,给出一定得分后,根据得分的高低判断借款人的信用风险。

2.支持向量机方法:支持向量机是基于机器学习的一种判断模型,通过对历史数据的学习,可以对未来可能出现的信用风险进行判断和预测。

三、市场方法1.市场数据方法:这种方法是通过对市场价格、交易量、利率等市场数据的分析,来评估债务人的信用风险。

例如,利用股票价格波动来衡量上市公司的信用风险。

2.信用违约互换方法:信用违约互换通常被用来度量债务人的违约风险。

当债务人违约时,信用违约互换可以提供一种补偿,对投资者的损失进行抵消。

总结起来,信用风险的度量方法多种多样,可以根据不同情况和需要选择适合的方法。

其中,传统方法主要依赖于历史数据和统计分析,结构性方法主要依赖于评分卡和支持向量机等模型,市场方法则主要依赖于市场数据和市场行情的分析。

同时,度量信用风险也需要考虑到一系列因素,包括债务人的财务状况、行业前景、市场环境等,综合考虑才能得到更准确、可靠的结果。

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较常见的市场风险度度量方法有五种:敏感度分析(sensitivity analysis)压力测试情景测试资本资产定价模型(CAPM)风险价值(VaR)敏感度分析是一种有效地风险度量方法。

它可以迅速而有效地揭示投资组合价值是如何受到市场因素变化影响的。

敏感度分析是指:如果市场风险因素之一(f)发生了细微变化,那么预期的投资组合的价值(V)的变化有多大。

所谓市场风险因素是指存在于市场中的一些变数,所以金融工具的价值都可以从这些变数中推导出来。

主要的市场风险因素包括利率、信贷信差(credit spreads)、股票(equity)价格、汇率、隐含波动率(implied volatility)、流通产品价格(如黄金和石油)等。

除了这些因素的即期价格之外,还包括它们的远期价格。

考虑敏感度有三种等价的可相互替代的方法:相关性变化(relative change)、一阶导数以及最佳线性估计(the best linear approximation)。

风险价值(VaR)指在市场正常的波动情形下,对金融工具可能损失的一种统计测度。

更为确切的是指,在一定概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。

用公式表示为:Prob(△Ρ 其中Prob表示:资产价值损失小于可能损失上限的概率。

△Ρ表示:某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。

VAR表示:给定置信水平α下的在险价值,即可能的损失上限。

α为:给定的置信水平。

VAR从统计的意义上讲,本身是个数字,是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。

即在给定的置信水平和一定的持有期限内,预期的最大损失量(可以是绝对值,也可以是相对值)。

例如,某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内,置信度为95%,在证券市场正常波动的情况下,VaR 值为800万元。

其含义是指,该公司的证券组合在一天内(24小时),由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5%,平均20个交易日才可能出现一次这种情况。

或者说有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在800万元以内。

5%的机率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度,可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。

VaR模型计算方法:⒈历史模拟法(historical simulation method)⒉方差—协方差法⒊蒙特卡罗模拟法(Monte Carlo simulation)压力测试VaR和ES这样的风险度量都是在正常的市场条件下评价可能的损失,但是可能导致严重损失甚至破产的极端情形也应当被加入到风险评估和管理中来,是一个识别和管理那些可能导致巨大损失的情形的过程。

包括:场景分析,压力试验模型分析,波动率和相关性的灵敏度分析,政策反馈。

场景分析是指在各种极端但又可能发生的状态下对投资组合进行估值。

尤其是包含了关键变量的较大变动,因此,它要求采用完全估值的方法。

早期的应用仅仅考虑了关键变量的连贯变动,但却忽略了相关性。

更一般性的压力测试给出了对金融变量联合运动的描述,而且可以是历史的或是前瞻的,即可以从历史事件或者从合理的经济和政治发展趋势得出。

当压力测试揭露出投资组合某些弱点时,管理层必须采取措施来应对这些辨识出来的风险。

一种解决的办法是抽出足够的资金来吸收这一潜在的巨大损失。

一种替代的办法就是可以改变头寸来减少暴露。

压力测试是为了能够提供一种保护帮助机构得以社工存下去。

压力测试过程首要的已不是场景分析,也就是在模拟组合中关键金融变量很大的运动时,检验对头寸产生的效应(损失)如何。

VaR方法对正态分布的假定难以包括一些极端的情况。

压力测试的目的是辨识出那些不寻常的场景,而这些场景在普通VaR系统中是无法出现的。

重标极差法原理介绍:20世纪初,赫斯特研究古埃及人保留的尼罗河的847年的记录,提出了重标极差法(R/S)的概念及其计算方法,重标极差法不限定时间序列的线性特征,而是对数列本身数值进行结构分析,没有将其与稳定递增的时间标识相关联,以及拟合以线性形式为基本假设的模型进行数据特征的挖掘,重标极差法将原数列按一定比例分段,用逐段讨论与综合分析结合,研究数列的长期关联性和记忆性,重标极差法的思想最终构造出赫特斯特指数来衡量数列的长期性质。

资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model 简称CAPM)是由美国学者夏普(William Sharpe)、林特尔(John Lintner)、特里诺(Jack Treynor)和莫辛(Jan Mossin)等人在资产组合理论的基础上发展起来的,是现代金融市场价格理论的支柱,广泛应用于投资决策和公司理财领域。

假设:CAPM是建立在马科威茨模型基础上的,马科威茨模型的假设自然包含在其中:1、投资者希望财富越多愈好,效用是财富的函数,财富又是投资收益率的函数,因此可以认为效用为收益率的函数.2、投资者能事先知道投资收益率的概率分布为正态分布。

3、投资风险用投资收益率的方差或标准差标识。

4、影响投资决策的主要因素为期望收益率和风险两项。

5、投资者都遵守主宰原则(Dominance rule),即同一风险水平下,选择收益率较高的证券;同一收益率水平下,选择风险较低的证券。

CAPM的附加假设条件:6、可以在无风险折现率R的水平下无限制地借入或贷出资金。

7、所有投资者对证券收益率概率分布的看法一致,因此市场上的效率边界只有一条。

8、所有投资者具有相同的投资期限,而且只有一期。

9、所有的证券投资可以无限制的细分,在任何一个投资组合里可以含有非整数股份。

10、买卖证券时没有税负及交易成本。

11、所有投资者可以及时免费获得充分的市场信息。

12、不存在通货膨胀,且折现率不变。

13、投资者具有相同预期,即他们对预期收益率、标准差和证券之间的协方差具有相同的预期值。

上述假设表明:第一,投资者是理性的,而且严格按照马科威茨模型的规则进行多样化的投资,并将从有效边界的某处选择投资组合;第二,资本市场是完全有效的市场,没有任何磨擦阻碍投资。

计算方法:其中: E(ri) 是资产i 的预期回报率rf 是无风险率βim 是[[Beta系数]],即资产i 的系统性风险E(rm) 是市场m的预期市场回报率E(rm) − rf 是市场风险溢价(market risk premium),即预期市场回报率与无风险回报率之差。

解释以资本形式(如股票)存在的资产的价格确定模型。

以股票市场为例。

假定投资者通过基金投资于整个股票市场,于是他的投资完全分散化(diversification)了,他将不承担任何可分散风险。

但是,由于经济与股票市场变化的一致性,投资者将承担不可分散风险。

于是投资者的预期回报高于无风险利率。

设股票市场的预期回报率为E(rm),无风险利率为 rf,那么,市场风险溢价就是E(rm) − rf ,这是投资者由于承担了与股票市场相关的不可分散风险而预期得到的回报。

考虑某资产(比如某公司股票),设其预期回报率为Ri,由于市场的无风险利率为Rf,故该资产的风险溢价为 E(ri)-rf 。

资本资产定价模型描述了该资产的风险溢价与市场的风险溢价之间的关系 E(ri)-rf =βim (E(rm) −rf ) 式中,β系数是常数,称为资产β (asset beta)。

β系数表示了资产的回报率对市场变动的敏感程度(sensitivity),可以衡量该资产的不可分散风险。

如果给定β,我们就能确定某资产现值(present value)的正确贴现率(discount rate)了,这一贴现率是该资产或另一相同风险资产的预期收益率贴现率=Rf+β(Rm-Rf)。

套利定价模型(APT)是罗斯在1976年提出的,也是有关资本资产定价的模型。

模型表明,资本资产的收益率是各种因素综合作用的结果,诸如GDP的增长、通货膨胀的水平等因素的影响,并不仅仅只受证券组合内部风险因素的影响。

1.套利定价模型的假设APT放松了CAPM的一些假定:(1)投资者无须为风险规避者;(2)不需要一个有效的市场投资组合;(3)投资者无须有相同的预期。

2.套利定价模型对CAPM的拓展套利定价模型(APrr)认为,证券的预期收益并不只对市场组合的风险变化做出反应,而受到经济中许多其他因素的影响,如国际形势、价格指数、政府的金融财政政策等。

A盯模型考虑了诸多因素对证券组合预期收益的影响,认为组合资产的预期收益是对市场上相关因素敏感性的线性组合。

(1)因素模型近年来,当代投资理论循着“资本资产定价模型”的轨迹向前发展,形成了由斯蒂芬‘罗斯首创的套利定价模型。

这个理论与CAPM所不同的一个显著的特点是它认为证券的实际收益并不只是笼统地受对“市场组合”变动的敏感性的影响,而是分别受对经济中许多因素变动的敏感性大小的影响。

如l963年夏普提出了单因素模型,该模型为解决马科维茨模型应用于大规模市场时的计算量问题提供了行之有效的途径。

后来随着计算机技术的发展,计算水平的提高,单因素模型被推广到多因素模型。

因素模型的假设基础仍然是证券之问存在关联性。

但它认为证券之间的关联性是一种或多种因素的变动对不同证券所产生的影响的间接反映。

因素模型正是企图捕捉这些系统影响证券价格的因素,并用一种线性结构来描述这些因素对每种证券收益率的影响。

(2)资本资产套利模型资本资产套利模型所描述的均衡状态,是指不存在这样一种机会:即使投资者不承担风险,又不需要额外资金,也能获得收益。

这种均衡状态可以通过投资者在非均衡状态套利的运用而最终使套利机会消失来实现。

套利理论认为均衡状态是指市场不存在套利机会的状态。

在这里,套利行为是指那些在具有不同的期望收益率之间进行的交易行为,通过套利投资可以在不增加因素风险的前提下获得更高收益。

投资者实现套利机会的手段是建立套利组合,即根据套利理论的特征,一个套利组合应为满足下述三个条件的证券组合:①实施套利组合不需额外资金,即各种证券的权数满足:x.+x:+…+X。

=0;②套利组合不承担因素风险,即对任何因素的敏感性为0,X —b,。

+X,b,i+…+X…b。

i=0(i=1,2,…,K);③套利组合应具有正的期望收益率,即.+墨兄+…+x。

R,。

>0。

通过建立套利组合,投资者原有组合转变为一个新的组合。

新的组合在没有增加额外资金和因素风险的情况下,增加了期望收益率。

套利理论认为当存在这种机会时,投资者会利用这种机会。

当投资者都这样做时,会改变证券价格结构,使这种机会逐渐消失,从而市场达到新的均衡。

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