商业银行市场风险的var度量方法的概述

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1、商业银行市场风险的VaR度量方法的概述　　摘要：商业银行市场风险的度量一般采取标准法和内部模型法（即VaR模型）。《巴塞尔新资本协议》之后，VaR模型逐渐成为商业银行主要的风险评价和管理工具。然而VaR模型存在缺陷。本文论述了实际应用中的VaR度量方法及其不足之处。　　关键词：商业银行；市场风险；VaR　　1.引言　　市场风险是因股市价格、利率变动、汇率变动等引起的价值未预料到的潜在损失的风险。市场风险包括权益风险、汇率风险、利率风险以及商品风险。目前，商业银行市场风险的度量主要采取两种方法算风险，即标准法和内部模型法。标准法将市场风险分类，首先分别确定利率、权益资产、外汇和商品的资本

2、要求，然后对各类风险进行加权汇总，得出银行总的市场风险。　　内部模型法即指VaR模型。VaR（ValueatRisk）指“风险资产的价值”，在合理的市场外部环境、给定的固定是时间段内和置信水平下金融产品或者是组合在今后面临波动情况下的最大损失。巴塞尔委员会运用了三个量化指标来对VaR模型进行设置：十天内的潜在损失、99%的置信区间和一年以上的数据观测结果。　　2.VaR度量原理和方法　　2.1VaR的计算原理　　VaR模型有零值VaR和均值VaR两种不同的类型。零值VaR模型测度的是银行资产价值可能遭受的绝对损失，以初始价值作为风险测度的基准。而均值VaR是表现的是资产价值偏离均值的相

3、对损失，以均值作为风险测度的基准。　　我们假定W为资产组合的期末价值，R为计算期投资回报率，为初始投资额。假设R服从均值为u，方差为的正态分布，为资产组合在置信水平C下的价值下限，对应的投资回报率为R*。则：为得到资产组合价值的概率分布情况，可假设w服从标准正态分布f（w），则可得置信水平C，和其概率分布f（w）存在如下关系：dw。将f（w）标准化，以得到标准正态变量，并由此得到均值VaR和零值VaR的表达式：VA=其中△t为时间间隔。　　2.2VaR的度量方法　　VaR的度量方法，包括全值估值法和局部估值法两种大的类型，全值估值法包括历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和压力测试法等；局部估值

4、法包括一个典型的代表德尔塔正态法。　　不管是采用何种办法，不管在何种假设下来具体计算Var值时，都存在着两个基本的假设：（1）过去的变化对将来变化会产生影响；（2）投资组合在持有期内也是保持不变的　　2.2.1历史模拟法　　历史模拟法包括两个假设，一是投资组合在持有期内并未发生变化，同时认为过去的数据对将来的变化会产生影响，如果过去的历史数据变化直接对未来变化构成影响，那么我们就可以简单的利用历史数据直接计算VaR。　　历史模拟法可以用于任何非正态分布。但是历史模拟法的假设，通过过去可以精确地预测将来，这与显示的情况之间存在着很大的偏离，另外，全部的历史数据都具有相同的权重，与现实经济

5、存在较大出入。　　2.2.2蒙特卡罗模拟法　　蒙特卡罗模拟（MonteCarlo）运用一个模拟的回报分布来测算风险值。这种方法的基础就是假设处理的过程全部都是随机的过程，即是说是市场变量的动态模型，特定的价格的动态模型，并非市场或者是价格变量变化的所有历史数据。运用模拟，我们就可以得到一定时点上市场变量的估计值是多少。同时反反复复的进行这个过程，于是就可以得到一连串的估计值。一旦重复的次数足够大，得到的值足够多，那么，模拟出的估计值最终会回归于风险值。这样进行下去，以上面的模拟为基础，就可以估计出组合的真实风险值。　　运用这种方法和历史模拟法进行比较，我们发现模特卡罗法更加的精确也更加

6、可靠，它是一种分值估计的方法。它能够处理肥尾、大幅波动和非线性等等现象。同时，能够模拟回报之间的不同分别以及不同的行为，例如双线性与自回归等。不同缝补的样本数据也能够进行处理。但是存在的缺点显而易见：随机的数中存在群聚效应，这样就浪费了大量的观测值，是模拟的效率得到了降低；其次产生的数据序列可能并非真实数据，因此导致错误结果的可能性极大；同时，计算的工作量要求比较大，也比历史模拟法更加的复杂，同时模型风险也是另一个方面。　　2.2.3压力测试法　　在实际的的情况下，包括汇率、利率以及股票指数这些影响金融市场环境因素都是没有办法准确的测量的。突发事件带来的最坏结果就是直接让商业银行破产。

7、而压力测试就是测量上述风险的一种方法，就是最坏的情况下的风险损失。　　压力测试有着自己的优点，能够预测突发事件的风险。可是也有缺点：压力测试的假设条件带有很强的主观性，很有可能会低估或者是高低某一类风险；另外，有些情况却不能用单纯的最坏情况来进行假设，比如有些不可测量但可以量化的因素，它们是需要进行判断性假设的。　　2.2.4德尔塔（Delta）正态法　　Delta正态法假设市场因素的变动服从多元正态分布、投资组合中所有证券的投资回报率都服从正