策略金融论文范文-对于金融风险度量方法演进word版下载

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1、策略金融论文范文:对于金融风险度量方法演进word版下载金融风险度量方法演进论文导读：本论文是一篇关于金融风险度量方法演进的优秀论文范文，对正在写有关于策略论文的写作者有一定的参考和指导作用，论文片段：摘要：风险广泛存在于金融领域的各个方面，因此如何度量风险就成为学术界一直以来的研究重点。梳理了金融风险度量策略的演进脉络，在对早期风险度量策略进行评价的基础上，阐述了VAR策略和CVAR策略的原理以及使用条件，并对其优缺点进行了评价。关键词：金融风险；风险度量；策略1673-291X(2012)30-0104-03引言随着现代金融理论与信息技术的迅速发展，全球金融

2、市场也表现出迅猛的发展势头。金融市场的发展，在带来巨大利益的同时，也带来了前所未有的风险，银行业面对着巨大的金融风险，作为风险管理基石的风险度量，也已成为当今世界银行业风险管理制约的焦点所在。最初的风险管理策略认为，金融资产的风险就等于金融资产的价值本身，这种策略被称为绝对量法(NominalAmount),但是这种策略提出了一个风险测量的基本框架一一风险来源于投资组合价值的可能损失。由于这一开拓性的概念，绝对量法被称为风险测量策略的鼻祖。随着统计学和计量技术在经济金融领域应用的Fl渐广泛，对金融资产价格和收益的波动性的研究日益得到了学术界的重视，也被称为波动性

3、分析法。绝对量法的基本指标是方差，用来表示资产价格的平均波动程度。然而，只凭期望值和方差并不能完整的刻画随机变量的概率分布情况。况且，风险是指资产价格或者收益率低于平均值的程度，而方差则既反映低于平均值又反映高于平均值的情况，因此这种测量策略并不准确。在此基础上，在险价值（VAR）策略被提出来用于解决波动性法无法解决的理由。相对与波动性法，VAR策略得到的是可能损失的一个实际的值，而不是波动的幅度，因此它比波动性分析法更直观和有效。然而每一种策略都只能更好，却总不是完美的。根据对历史数据的观察，金融资产的波动并不是平稳和一成不变的，它有着明显的聚集效应和尖峰厚尾

4、的特点，而这些特点往往是由某一个极端事件导致的，VAR并没有对此做出解释。这就给了学术界提出CVAR策略的动力和要求。可以用下图表示风险测量策略的演进过程。一、早期风险度量的主要策略回顾1•绝对量法。从严格作用上来讲，绝对量法从来没有被作为风险测量的手段。它的作用在于提出了风险的概念，即损失来源于金融资产的价值，那么如何衡量可能发生的损失的大小以及与此相关的概率呢？绝对量法告诉我们要从损失的来源一一也就是金融资产价值的特性中去寻找。2.敏感性分析法。敏感性法假定市场因素的变化是解释变量，金融资产价格的波动是被解释变量，通过考察被解释变量随着解释变量变化的规律，我

5、们能够知道解释变量每变化一个单位，被解释变量所变化的幅度。例如要想金融资产价值的波动程度，只要知道市场因素的变化程度以及该资产对于该市场因素的敏感度，就可以求出这个金融资产受到市场因素影响所变化的程度。然而，市场环境的变化非常复杂，在绝大多数情况下，投资组合价值的波动并不仅仅是一个市场因素作用的结果。在这种情况下，资产的价格并不能由市场因素的线性函数来刻画。因此，敏感性分析法最大的局限在于它的解决办法只能在市场不发生巨大变化的前提下才能发挥作用，当市场发生巨大的变化时，得出的结论就不再成立了。敏感性分析法在分析具有不同价格特征的资产时需要建立不同的模型和分析框架

6、。例如：对于债券的分析使用的是久期和凸性，对于股票的分析使用的是贝塔系数，对于金融衍生品的分析工具有德尔塔、伽马和维佳等。然而金融资产一般由多种金融工具组成，对于这种资产组合，敏感性分析法除了考虑每种工具不同的测量策略外，还要考虑各种工具之间的相互影响，这使得敏感性分析法不但更加的复杂和难以理解，甚至有可能无法进行分析。敏感性法得到的是一个相对的指标，这个指标乘以市场因素的变化才得到资产价值的变化，然而由于市场因素变化的不可预测性，使得我们要得出一个完整结论的过程变得极其困难。基于以上的缺点，引发了学术界对于风险测量手段另一个角度的深思。3•波动性分析策略。随着

7、研究的深入，学者们提出了各种各样的波动性分析策略，这些不同的分析策略各自适用于不同的数据类型。因为金融市场的长期表现是正态分布，在分析长期的历史数据时,多使用移动平均法。移动平均法的基本思路是这样的，选取一定长度的历史数据并计算其平均值，然后保持数据长度不变，将历史数据逐渐平移并用同样的策略计算。然后将这一平均值序列用来计算波动性和相关性，这样得到的波动性指标比较平滑、稳定。最后，考虑到时间因素的影响一一时间比较久远的数据的影响偏小，在移动平均模型中加入衰减因子，我们就得到了一个较为全面的模型一一加权移动平均模型。波动性分析法是伴随着统计学和计量工相关具在金融中

8、的应用而产生的，波动性分