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时间:2018-04-30
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1、基于VaR模型的政府担保或有负债计量摘要:政府担保是政府或有负债的主要内容,而或有负债是政府财政风险的主要。本文借鉴国际通用的风险计量方法VaR模型,对政府担保或有负债的计量进行了研究,提出了政府担保的计量方法,为政府担保决策提供了理论依据。关键词:VaR模型政府担保或有负债随着我国经济的快速发展,资金需求不断上升,仅依靠财政投入已远不能弥补资金缺口。为解决这一矛盾,我国引入了市场化的融资体制,政府在其中充当担保者的角色。伴随该体制引进而来的是政府承担的或有负债不断增加,而我国政府尚未建立起对或有负债的计量体系,使得财政风险逐渐加剧,欧美政府债务
2、危机更是为我国敲响了警钟。目前我国政府资产负债表并未反映或有负债相关的内容,主要原因在于或有负债的计量较为困难。如果能够合理地计量政府担保或有负债的价值,便可为其信息披露提供基础。一、政府担保与或有负债的涵义政府担保是指政府为了吸引国内外财团、公司企业以及组织等非政府投资主体投资于公共设施建设,对其在向金融机构贷款时提供担保。或有负债是指来自过去事件的可能负债,其存在将仅能由不受完全控制的一项或多项不确定的未来事件的发生或不发生而确定。从上述对担保与或有负债的定义来看,政府担保与政府或有负债之间存在着有内在的联系。担保人对债权人的债务清偿具有不确
3、定性,清偿行为是否发生及程度如何依赖于债务人未来对担保契约的履行程度。因此,对担保人而言,在提供担保时便形成了一项或有负债,此项或有负债将持续至被担保人到期偿还债务后才可能消失。政府担保作为一种契约承诺关系,共涉及担保者即政府、债权人和债务人三方面当事人。在担保当事人关系图中,担保者与债权人的债务清偿关系以及与债务人的债务追索关系均利用虚线箭头表示,其含义为该结果的发生具有不确定性。只有当债务人违约时,担保关系才会真正地生效;若债务人未曾违约,则担保者无需承担此项债务。国际货币基金组织财政事务部撰写的《修订的财政透明度手册》中,对政府担保与或有负
4、债的关系进行论述时也明确提出,或有负债的一个常见例子是政府担保的贷款,在提供担保时政府并未形成负债,然而,如果发生违约行为,贷款人便可行使担保的权力,政府将有义务偿还尚未偿还的贷款。此时,或有负债将成为政府的实际负债,并且必须支付。可见,政府担保是政府或有负债的主要内容,而或有负债是造成政府财政风险的重要隐患。目前国际上通常采用VaR的风险定价模型衡量担保风险,这为信用担保机构开展业务及向借款企业收取合理的担保费用提供了理论依据。政府担保和私人担保具有较多的相似之处,二者的区别在于,政府担保一般不收取担保费用,可将政府提供担保所产生的风险视为政府
5、的一项或有负债。因此,借鉴担保公司的担保定价理论对政府提供贷款担保的风险进行计量具有可行性。二、VaR模型的主要内容风险价值(ValueatRisk,简称VaR)是一种能够量化资产投资组合风险的方法。VaR指在市场正常波动的情况下,给定置信水平,某一金融资产或投资组合在未来的特段时间内可能遭受的最大损失值。其数学定义式为:Prob(ΔP>VaR)=1-c,其中,Prob为资产价值损失发生的概率;ΔP为资产在持有期内的损失;VaR为资产投资组合处于风险中的价值;1-c为置信度(给定的概率)。这种计算方法能够反映不同概率水平下分析对象的最大可能损失情
6、况,因此,J.P.Morgan等公司成功地将其引入了信用风险管理领域。(一)一般分布下的VaR计算假设P0为资产组合的初始价值,R为持有期内的投资回报率,最低回报率为R*,投资回报率的期望回报和波动性分别为μ和σ,则资产组合的最低价值为P﹡=P0(1+R﹡)。根据VaR的概念,可将相对于资产组合价值均值的VaR定义为:VaRR=E(P)-P﹡=-P0(R﹡-μ),计算VaR相当于计算其最小值或最低回报率。资产组合的未来回报是一个随机的过程,假定其未来回报的概率密度函数为f(P),则对于某一置信水平c下的资产组合最低值P*,有C=f(P)dP或。如
7、果假定分布服从正态分布,则可简化VaR的计算,将一般的分布变换成标准正态分布φ(ε),最低回报率表示为-
8、R*
9、,上式便可转化为:,其中-Zα=(-
10、R*
11、-μ)/σ,即标准正态偏离。因此,VaR的计算过程即为找出一个偏离Zα使得上式成立。在标准正态分布下,给定一个置信水平,便可计算出相应的最小回报R*和VaR。根据最低回报率和标准正态偏离的关系,最小回报可以表示为:R﹡=-Zασ+μ,相对于资产组合价值均值的VaR为:VaRR=-P0(R﹡-μ)=P0σZα。由此可见,VaR是分布的标准差与由置信水平确定的乘子的乘积,其中所有的不确定性均体现在
12、σ中,不同的分布将会得到不同的Zα值。(二)基于“CreditMetrics”的非上市交易金融资产的VaR计算VaR法用于可交易金融资产
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