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资产组合的DEAR计算.ppt

1、金融风险管理,第五章 市场风险,Market Risk:,市场风险可以被定义为金融机构收入的不确定性。这种不确定性由市场条件,如资产价格,利率,市场波动等等因素的改变引起。可计量一段时期内的不确定性,最短一天,最长一年。可用绝对值,如以美元计量的风险敞口数量; 或用相对值,以某个基点为基准的相对数来定义.,Market Risk Measurement,市场风险测量的重要性:管理信息设定限额资源分配业绩评估监管,Calculating Market Risk Exposure,市场风险度量关注的是当发生不利情形时的潜在损失。VaR 方法 VaR:处在风险中的价值 其含义指在市场正常波动下,某一

2、金融资产或证券组合的最大可能损失。 通常在一定的概率(置信)水平下,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: Prob (P VaR ) = C 其中, Prob为资产价值损失小于可能损失上限的概率; P为某一金融资产在一定持有期t的价值损失额; VaR为置信水平 下的风险价值可能的损失上限 C 为给定的概率,假定某公司2010年置信度为99%的月VaR值为500万美元。根据VaR定义,其含义指: 该公司可以99%的可能性保证,2010年每一特定时点上的金融资产组合在未来的30天之内,由于市场价格变动而带来的损失不会超过500万美元。两个重要参数,持有期和置信水平

3、。 对参数的不同选择会导致不同的VaR值。,三种主要的市场风险模型JPM 风险度量方法 (或方差/ 协方差法)历史或后向模拟法蒙特卡罗模拟法,JP Morgan 风险度量模型,市场风险=不利环境下估计的潜在损失日风险收益 = 头寸的市值(美元) 该头寸的价 格敏感性 收益率潜在的不利变动 DEAR = 头寸的市值(美元) 价格波动性,固定收入证券的市场风险,日价格波动性=对收益率的价格敏感性 不利的日收益率变动 = (-MD) 不利的日收益率变动 其中, MD = D/(1+R)假定收益率变动服从正态分布,对资产的收益率拟合一个正态分布,从而得到一个不利的收益率变动大学的估计值。 在正态分布下

4、,该区域的95%将落在平均数1.65 范围内。,固定收入证券的市场风险,假定一家金融机构有一笔100万美元市值的零息债券头寸,7年到期,目前年收益率为7.243%。 如果其下一天收益率的变动将超过给定不利变动的概率为5%。在正态分布下,该区域的95% 将落在1.65 范围内。 假定在上一年全年7年期的零息债券日收益率的标准差 为10个基点(即0.001)。 1.65 即为16.5个基点。 在考虑不利环境为利率上升的情形,意味着,在上一年, 7年期零息债券的日收益率正的波动全年有5%的可能性超过16.5个基点。,价格波动性 = (-MD) 收益率潜在的不利变动 = (-6.527) (0.001

5、65) = -1.077% DEAR(日风险收益率) =头寸的市值(美元) 价格波动性 = ($1,000,000) (.01077) = $10,770 如果明天发生不利情形,100万美元头寸潜在的日损失额为$10,770,计算N天的市场风险价值:VAR = DEAR N例如: 假设N为5天, VAR = $10,770 5 = $24,082,外 汇,外汇: DEAR 的计算与固定收入证券相同 DEAR = 头寸的市值(美元) 价格波动性,股 票,股票: 总风险 = 系统性风险 + 非系统性风险 在充分分散化的资产组合中, DEAR = 头寸的市值(美元) 股票市场回报的波动性,资产组合的

6、 DEAR 计算,不是简单的将各个资产的DEAR相加.要计算总资产组合的DEAR需知道各资产之间的相关系数,列出相关性矩阵. 如前的三种资产:DEAR 资产组合 = DEARa2 + DEARb2 + DEARc2 + 2rab DEARa DEARb + 2rac DEARa DEARc + 2rbc DEARb DEARc1/2,历史(或后向模拟)法,基本思想: 获得资产的当前市场组合,并以这些资产过去存在过的实际价格(回报)为基础来评估其价值。通常以过去500天的每天价格为基础。 选择5%最坏的情形,即500天中,资产组合价值最低的第25天。即,根据以往的汇率变化、股价变化和利率变化等情况,500天中,仅有25天内,或该段时间的5%之内,资产组合的价值将低于这个数值。,历史(或后向模拟)法,优点:简单不要求资产回报率为正态分布不要求计算资产回报率的相关系数或标准差。,历史(或后向模拟)法,缺点: 从统计角度出发,500 天的观测值不够多。.如果增加更多天的观测值,时间上越往后,对预测的VaR相关性越低。解决办法:对过去的观测值给予不等的权数。,蒙特卡罗模拟法J.P.Morgan RiskMetrics ,

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