较常见的市场风险度度量方法有五种

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1、较常见的市场风险度度量方法有五种:敏感度分析(sensitivityanalysis)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(creditspreads)、股票(equity)价格、汇率、隐含波动

2、率(impliedvolatility)、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(relativechange)、一阶导数以及最佳线性估计(thebestlinearapproximation)。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

3、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

4、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(historicalsimulationmethod)  ⒉方差—协方差法⒊蒙特卡罗模拟法(MonteCarlosimulation)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

5、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

6、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

7、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(CapitalAssetPricingModel简称CAPM)是由美国学者夏普(WilliamSharpe)、林特尔(JohnLintner)、特里诺(JackTreynor)和莫辛(JanMossin)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:

8、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

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