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1、第14章风险价值VaR计算14.1VaR模型1993年7月，G30国成员曾发表了一个关于金融衍生工具的报告，首次建议用“风险价值系统”(ValueatRiskSystem，VaRS)来评估金融风险。1999年的新巴塞尔协议征求意见稿中,新巴塞尔委员会又极力提倡商业银行用VaR模型度量其所面临的信用风险,在2004年发布的新巴塞尔协议中委员会把风险管理的对象扩大到市场风险、信用风险和操作风险的总和，并进一步主张用VaR模型对商业银行面临的风险进行综合管理。此外，委员会也鼓励商业银行在满足监管和审计要求的前提下,可以自己建立以VaR为基础的内部模
2、型。此后，VaR模型作为一个很好的风险管理工具开始正式在新巴塞尔协议中获得应用和推广，并逐步奠定了其在风险管理领域的首要地位。14.1.1VaR模型的含义VaR(ValueatRisk），通译为“风险价值”，是指正常情况下，在一定时期内Δt内，一定的置信水平的1-α下某种资产组合面临的最大损失。统计学表达为式中：Δp是指在一定的时期Δt内某种资产组合市场价值的变化，1-α为给定的概率。即在一定的持有期Δt内，给定的置信水平1-α下，该资产组合的最大损失不会超过VaR。用VaR进行风险衡量时，首先要确定持有期和置信水平，巴塞尔委员会规定的持有期
3、标准为10天，置信水平为99%，但各个商业银行可以确定自己的标准。如J.P.Morgan公司在1994年的年报中，规定的持有期为1天，置信水平为95%，VaR值为1500万美元。14.2VaR计算方法1.历史模拟法用给定历史时期上所观测到的市场因子的变化来表示市场因子的未来变化；在估计市场因子模型时，采用全值估计方法，即根据市场因子的未来价格水平对头寸进行重新估值，计算出头寸的价值变化(损益)；最后，将组合的损益从最小到最大排序，得到损益分布，通过给定置信度下的分位数求出VaR。2.分析方法利用证券组合的价值函数与市场因子间的近似关系，推断市
4、场因子的统计分布(方差协方差矩阵)，进而简化VaR的计算。3.MonteCarlo模拟方法基本步骤：①选择市场因子变化的随机过程和分布，估计其中相应的参数；②模拟市场因子的变化路径，建立市场因子未来变化的情景；③对市场因子的每个情景，利用定价公式或其他方法计算组合的价值及其变化；④根据组合价值变化分布的模拟结果，计算出特定置信度下的VaR。14.3.1数据提取14.3数据读取MATLAB从Excel中读取数据的程序代码如下：%%ImportdatafromExcel%从Excel中读取数据%文件CSI300.xlsx中有三个表,分别为沪深30
5、0指数成分股价格序列、%沪深300指数成分股权重(股数)、沪深300指数价格%从文件CSI300.xlsx的CSI300中读取数据[num,txt]=xlsread('CSI300.xlsx','CSI300');CSI300Dates=txt(4:end,1);%时间CSI300Tickers=txt(2,2:end);%股票名称CSI300HistPrices=num;%成分股历史价格%从文件CSI300.xlsx的PortfolioPositions中读取数据[num,txt]=xlsread('CSI300.xlsx',2);posi
6、tionsPortfolio=num;%positionsPortfolio股票数量%从文件CSI300.xlsx的CSI300-Index中读取数据[num,txt]=xlsread('CSI300.xlsx','CSI300-Index');PortfoliopricesIndex=num;%指数价格%将时间、股票名称、股票价格、自由流通股本、指数价格等数据存储到CSI300Prices文件中.saveCSI300PricesCSI300DatesCSI300TickersCSI300HistPricespositionsPortfoli
7、oPortfoliopricesIndex14.3.2数据可视化与标准化代码如下：%%Convertpriceseriestoreturnseriesandvisualizehistoricalreturns%将数据转为收益率序列并画出历史收益曲线%清空变量空间,避免以前计算变量影响本次计算clearvariables%如果数据已存储,即非第一次运行,说明当前工作文件夹中已存在CSI300Prices.mat文件load('CSI300Prices.mat')%%Visualizepriceseries%可视化价格序列%标准化价格,初始价格为
8、1.00normPrices=ret2tick(tick2ret(CSI300HistPrices));%绘制选定股票的标准化价格,万科A,潍柴动力,上海能源%选定
