10.VaR方法在金融租赁资产信用风险管理中的应用

ＲＩＳＫＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴ风险管理·综合２０１１年第１期（中）表5类别影响引起损失发生概率影响程度风险程度风险水平投资风险542高20人力资源515低5安全环保326中6工程建设524高10生产风险232中6税收风险316较低3资产风险525高10法律事务137较低3表2事件发生的频率每年发生多次每半年发生一次第季度发生一次事件发生的概率123事件发生的频率每月发生一次每月发生多次事件发生的概率45表3事件发生引起的损失损失额≤50万元50万元≤损失额≤100万元100万元≤损失额≤300万元300万元≤损失额≤500万元500万元＜损失额损失标准12345表4R 值范围10≤R 5＜R ≤103＜R ≤51＜R ≤3风险范围高中低较低或相关性将其分为几个大的类别，然后对每个类别估计其发生可能性及对企业的影响程度，以这二者作为两个维度划出坐标图，最后根据风险程度将全部类别划分为ＡＢＣ进行相应管理。

具体如下：（限于篇幅，以部分风险要素为例）风险概率评定标准如表２所示：风险损失评定标准如下表３所示：确定风险水平Ｒ＝风险发生的概率Ｘ风险损失标准风险水平标准如下表４所示：以０～１０之间的某一个数作为权值，０代表没有风险，１０代表风险最大。

把各个风险的权值加起来进行比较，区分影响程度；对企业的风险因素识别结果如表５所示：根据风险坐标图法图４，工程建设风险和生产风险的影响程度均在４以下，风险水平均在１０以下，处在Ａ区。

这二者对企业的运作不构成风险，企业可以把大量时间和精力放到其他的风险因素上。

Ｂ区域的风险因素较多，是企业密切关注的对象。

这些因素风险水平较高，同时对企业的影响程度也较大，一旦出现企业不可控因素，对企业造成的损失将不可估量。

因此，企业把投资风险、人力资源、安全环保税收风险、资产风险、法律事务等因素作为风险管理的重中之重。

参考文献：［1］彭志国、刘琳：《企业内部控制和全面风险管理》，中国时代经济出版社2009年版。

金融风险管理中的VaR模型应用及改进研究研究问题及背景金融风险管理是金融市场中异常重要的议题之一，而VaR（Value at Risk）作为金融风险管理中的一种经典模型，广泛应用于金融机构和投资者对投资组合的风险度量、风险控制和决策制定。

然而，VaR模型在应用中存在一些缺陷，如缺乏考虑市场风险的非线性特征、不能完全应对极端事件等。

因此，本研究旨在探讨VaR模型在金融风险管理中的应用及其改进，以提高其风险预测的准确性和可靠性。

研究方案方法本研究将采用混合研究方法，即定性和定量相结合的方法，来回答研究问题。

首先，通过文献综述，梳理金融风险管理和VaR模型的相关研究，了解当前研究状况和存在的问题。

然后，结合实际案例，分析VaR模型应用于金融风险管理中的实际情况，包括应用场景、风险度量方式和结果分析等，从而识别出VaR模型在实际应用中的问题。

接下来，针对VaR模型在金融风险管理中的问题，本研究将提出若干改进措施。

首先，考虑引入条件异方差模型（ARCH/GARCH）来捕捉金融市场的非线性特征。

其次，通过考虑极端事件，引入扩展的VaR模型来提高风险预测的准确性。

此外，本研究还将对多种改进方法进行对比分析，以确定最佳的模型改进方式。

数据分析与结果呈现在本研究中，将选取一家金融机构的投资组合数据作为样本数据，以研究VaR模型的应用和改进。

首先，对原始数据进行清洗和预处理，消除异常值和缺失值的影响。

然后，将原始数据应用于传统的VaR模型，并进行相关性和稳定性分析。

接着，将引入改进的VaR模型，包括引入ARCH/GARCH模型和扩展的VaR模型。

通过与传统VaR模型进行对比，比较不同模型的预测效果和准确性。

利用回归分析等统计方法，评估模型的预测能力和有效性。

结论与讨论通过本研究，我们的目标是提高金融风险管理中VaR模型的应用和改进。

通过对比分析和统计检验，我们将评估不同的改进方法在风险预测中的效果，找到最佳的改进策略。

文章标题：var方法在我国商业银行风险管理中的应用一、引言在当今金融市场的不确定性和风险不断增加的背景下，风险管理成为金融机构的一项重要工作。

特别是对于我国的商业银行来说，有效的风险管理更是至关重要。

在这种情况下，价值-at-risk（VaR）方法成为了一种广泛应用的风险管理工具。

本文将探讨VaR方法在我国商业银行风险管理中的应用情况，并就其中的关键问题进行深入分析和讨论。

二、VaR方法概述VaR方法是一种衡量风险的标准，它能够在一定置信水平下，测量资产组合的最大可能损失额。

VaR方法适用于各种金融工具和市场，包括股票、债券、外汇和衍生品等。

我国商业银行广泛应用VaR方法，以此来控制和评估自身的风险暴露。

三、VaR方法在我国商业银行的应用情况1. 应用范围的扩大近年来，我国商业银行对于VaR方法的应用范围有了显著的扩大。

在过去，VaR方法主要局限于股票和固定收益证券的风险管理，但是如今，随着金融市场产品的不断创新和多样化，商业银行已将VaR方法应用到了更多的金融工具中，包括衍生品、外汇和期货等。

2. 数据质量的改善在过去，我国商业银行在应用VaR方法时面临着数据质量不高的问题。

但是随着信息技术的不断发展和金融监管的不断加强，商业银行已经能够更加准确地获取和处理相关数据，从而提高了VaR方法的应用效果。

3. 风险管理意识的提升商业银行对于风险管理意识的提升也推动了VaR方法在我国的广泛应用。

在面临着来自金融市场的各种挑战和风险时，商业银行开始更加重视风险管理工具的有效性和可靠性，VaR方法因此成为了风险管理的重要工具之一。

四、VaR方法在我国商业银行风险管理中的挑战和问题1. 风险模型的选择在实际应用中，商业银行需要面对不同的风险模型选择问题。

不同的风险模型可能导致不同的风险评估结果，因此如何选择合适的风险模型成为了一个关键的问题。

2. 风险管理技术的提升尽管我国商业银行已经开始广泛应用VaR方法，但是在风险管理技术的提升方面仍然存在一定挑战。

金融风险管理中的VaR模型应用研究随着金融领域的快速发展，金融机构的风险管理变得越来越重要。

VaR（Value at Risk）模型是目前金融领域风险管理中最流行的方法之一，它能够量化风险，并帮助金融机构制定更好的风险管理策略。

VaR模型是一种计算某个投资在未来一段时间内可能遭受的最大亏损的方法。

这个模型可以对投资组合中的每种投资进行分析，通过计算市场波动性和收益的历史数据，得出风险水平。

VaR模型的计算结果通常是一个数字，表示投资组合在一个给定的置信水平下的最大可能亏损。

例如，一个100万美元的投资组合在95%的置信水平下可能遭受10万美元的亏损，这就是VaR模型的计算结果。

VaR模型的应用非常广泛，经常被用于评估金融机构的信用风险、市场风险和操作风险。

在信用风险方面，VaR模型可以帮助金融机构评估用户的违约概率，从而计算出可能的损失水平。

在市场风险方面，VaR模型可以评估投资组合在未来一定时间内可能遭受的损失。

在操作风险方面，VaR模型可以识别用户的操作错误或欺诈行为，从而减少机构的损失。

虽然VaR模型在风险管理中有着重要作用，但它并不是完美的。

VaR模型存在一些缺点，最主要的是它假设市场波动性保持不变，实际情况中市场波动性可能会出现大幅度变化，从而导致VaR模型的计算结果存在偏差。

此外，VaR模型只能计算可能的最大亏损，无法计算可能的最大收益。

因此，为了更好地评估风险，VaR模型通常会和其他风险管理方法结合使用。

例如，金融机构可以使用Stress testing（压力测试）方法来检测市场波动性变化对VaR模型计算结果的影响。

此外，一些机构还会将VaR模型的计算结果和其他指标相结合，例如Expected Shortfall（预期损失），以便更好地评估风险。

在实际应用中，金融机构和其他投资者也需要注意VaR模型的一些其他问题。

首先，VaR模型需要大量的数据，并要求数据的质量非常高。

其次，VaR模型的计算非常复杂，需要专业的人员进行计算和分析。

2011年第1期下旬刊（总第433期）时 代 金 融Times Finance NO.1，2011（CumulativetyNO.433）一、引言随着经济全球化及金融自由化，金融创新的不断涌现，金融市场得到了前所未有的发展，催生了许多金融衍生工具。

但这也使得金融市场的波动日益加剧，金融机构的运作也面临更为复杂的风险。

如何有效地控制风险，成为金融机构所面临的现实问题。

市场风险管理的关键在于测量风险，即将风险的特性定量化。

在这样的背景下，VaR方法应运而生了。

二、VaR 的基本原理及计算方法（一）基本原理VaR 即Value at Risk，又称风险价值，是指在市场正常波动下,在给定的置信水平下,某一金融资产或投资组合在未来特定的一段时间内( 1天、1周或10天等)可能遭受的最大损失值。

其数学定义为: p rob (ΔP >VaR) = 1 -α其中，ΔP投资组合在持有期Δt内的损失，VaR为置信水平α下处于风险中的价值。

可由图1简单地表示如下： 图1 VaR的图示（二）计算方法1. 历史模拟方法历史模拟法是一个简单的和非理论的方法，它对潜在市场因素的标准分布不做假定。

它借助于计算过去一段时间内的资产组合风险收益的频率分布，通过找到历史上一段时间内的平均收益，以及既定置信水平下的最低收益水平，推算VaR 的值。

2.蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是基于历史数据或既定分布假定下的参数特征，借助随机方法模拟出大量的资产组合数值，从中推出VaR 值。

它可以较好地处理非线性、非正态问题。

其主要思路是反复模拟决定金融工具价格的随机过程，每次模拟都可以得到组合在持有期末的一个可能值，如果进行大量模拟，那么组合价值的模拟分布将收敛于组合的真实分布，且估算精度好。

3.方差—协方差法方差—协方差法是计算VaR 时常用的方法，其核心是基于对资产报酬的方差—协方差矩阵进行估计。

其中最具代表性的是J.P.Morgan 银行的Risk Metrics TM 方法，它的重要假设是线性假设和正态分布假设。

金融风险管理中的var模型及其应用金融风险管理是金融机构在业务运作中面临的一种重要挑战。

为了有效地管理金融风险，金融机构需要采用适当的风险测量模型和工具来评估和控制风险水平。

其中，Value at Risk (VaR) 模型是金融风险管理中最为常用的模型之一。

VaR模型是一种用来衡量金融投资组合或金融机构面临的风险程度的方法。

它可以用来估计在给定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能出现的最大损失额。

VaR模型的核心思想是通过对历史数据的分析，计算出在未来一定时间内资产或投资组合的价值变动的可能范围，从而提供投资者或金融机构制定风险管理策略的依据。

VaR模型的应用十分广泛。

首先，在投资组合管理中，VaR模型可以帮助投资者评估不同投资组合的风险水平，并选择合适的投资策略。

通过计算不同投资组合的VaR值，投资者可以比较不同投资组合的风险敞口，并选择相对较低风险的投资组合来降低整体风险。

在金融机构的风险管理中，VaR模型可以用来评估机构面临的市场风险、信用风险和操作风险等。

金融机构可以通过计算VaR值来确定自身的风险敞口，并采取相应的风险管理措施。

例如，当VaR值超过机构预先设定的风险限制时，机构可以采取风险对冲、减仓或停止某些高风险业务等措施来控制风险。

VaR模型还可以用于金融监管。

监管机构可以要求金融机构报告其投资组合的VaR值，以评估机构的风险水平，并采取相应的监管措施。

同时，VaR模型也可以用于制定宏观风险管理政策，帮助监管机构评估整个金融系统的风险敞口，及时发现和应对系统性风险。

然而，VaR模型也存在一些局限性。

首先，VaR模型基于历史数据，对未来的不确定性无法完全捕捉。

其次，VaR模型假设资产收益率的分布是对称的，忽视了极端事件的可能性。

最后，VaR模型无法提供损失的概率分布，只能给出在一定置信水平下的最大损失额。

为了克服VaR模型的局限性，研究者们提出了许多改进和扩展的模型。

例如，Conditional VaR (CVaR) 模型可以提供在VaR水平以上的损失分布信息，对极端风险有更好的衡量能力。

ＶａＲ模型在风险管理中的应用VaR技术是目前市场上最为有效的风险管理技术。

此方法建立在科学的基础上，为人们提供了一种关于市场风险的综合性度量。

通过该方法，银行可以使用同一单位（如美元）去测度银行可以承受的风险底线。

与传统的风险衡量方法相比，VaR提供一种考虑杠杆、相关性和当前头寸的组合风险的整体观点。

因此，这的确是一种有远见的风险衡量方法。

一、何谓VaR美国加州大学金融学教授菲利普乔瑞指出：VaR是一定时期内的最大损失，它使得实际损失超过这个值的概率小于一个我们预先设定的值。

换言之，VaR是指在正常的市场条件和给定的置信水平下，一种金融资产或资产组合在既定时期内所面临的最大潜在市场价值损失额。

其数学定义如公式为：Prob(Δp>VaR)=1－c。

其中，c为置信水平，Δp为金融工具或其组合在风险持有期间内的实际损失。

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%，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（24小时）内，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，或者说，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%。

二、VaR的优点银行风险管理过程中难度最大的工作就是风险的测算问题，只有对市场风险进行精确量化，才能使商业银行风险管理者能够实现对风险的把握，提高银行对市场风险的控管理水平，避免类似巴林银行倒闭事件的再次发生。

与过去传统的市场风险管理方法相比，VaR方法在对市场风险的衡量方面具有明显的优点，是一种更有效的市场风险衡量方法。

首先，VaR把对预期未来损失的大小和该损失发生的可能性结合起来，不仅让投资者知道可能损失的规模，而且知道其发生的可能性。

在前面我们所介绍的商业银行风险价值的计算过程中，我们可以看到不管是采用哪一种估算方法，最后所计算出来的VaR值都是和一定的置信水平相联系的。

而且，不同置信水平之上的VaR值还可以相互转换，这不仅使管理者能更清楚地了解商业银行在不同可能程度上的风险状况，而且方便了不同的管理需要。

ＶａＲ方法在银行信用风险管理中的应用风险价值（VaR）是目前国际金融风险管理领域广泛使用的工具，也是度量信用风险的一种新的技术标准。

本文介绍了V AR度量风险的含义，并通过借鉴信用计量模型（Credit Metrics），指出Credit Metrics模型在我国的应用前景以及应用VaR方法强化信用风险管理建议和措施。

标签：VaR方法信用计量模型信用风险管理银行的信用风险，也称违约风险，是指借款人到期不能或不愿履行还贷付款协议致使银行遭受损失的可能性。

信用风险在商业银行的很多业务活动如贷款、贴现、透支中都广泛存在，但最主要、最经常的是存在于信贷业务中。

进入21世纪，随着金融市场的发展，大企业进入证券市场变得更为容易，这导致银行信贷越来越集中的面对高风险的客户－中小企业。

因此对信用风险的分析和监控也显得格外重要。

借鉴国际经验，将风险定量分析的V AR方法应用于日常信用风险管理中，以降低不良贷款率，是金融机构义不容辞的义务，也是当务之急。

一、VaR度量风险的含义1.VaR的含义VaR作为一种市场风险测量和管理的新工具，是由J.P摩根银行最早在1994年提出。

VaR的含义是“处于风险中的价值”，是指在市场正常波动条件下，在一定概率水平下，某一金融资产或金融资产组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失。

上述定义可表示为：Prob(△P≤V AR))= α（0<α<1）2.VaR的计算假设：一上市公司的股票市值为每股50美元，每天价值变动的标准差σ为10美元，在99％的置信水平下要计算日V AR（股票价值遭受的最大损失额）。

假设市价变动函数呈正态分布，根据正态分布函数的特点，可知第二天，股票价格有1％的概率超过73.3美元（50美元+2.33σ），也有1%的可能性会低于26.7美元（50美元－23.3σ）。

也就是说，该股票持有人价值损失少于23.3美元（50-26.7）的概率为99％，即置信水平为99％的情况下，该股票的风险价值为V AR＝2.33σ＝23.3。

■现代管理科学■2009年第7期随着金融创新的不断涌现和金融交易的全球化，金融市场得到迅猛发展，这也使得金融市场的波动日益加剧，金融机构的运作也面临更为复杂的风险。

随着金融市场的波动更加剧烈，并且出于风险分散的需要,金融衍生工具应运而生并迅速发展，但也孕育了更大的风险。

由于管理金融市场风险成为严峻的问题，VaR（Value at Risk）应运而生了。

一、VaR的基本思想VaR是指在一定的持有期及置信水平下，某一金融资产所面临的最大潜在损失（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一天内，置信度为95%，证券市场正常波动的情况下，VaR值为200万元。

其含义是指，该公司的证券组合在一天内,由于市场价格变化而带来的最大损失超过200万元的概率为5%，平均20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%的几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方法的核心在于描述金融时间序列的统计分布或概率密度函数。

讨论VaR计算的一般性原理：考虑一个证券组合，假定P0为证券组合的初始价值，R是特有期内的投资回报率，在期末证券组合的价值为P=P0（1+R）。

若在某一置信水平α下，证券组合的最低价值为P*=P0（1+P*）则根据VaR的定义—在一定置信水平下，证券组合在未来特定一段时间内的最大可能损失为：VaR=P0-P*=P0R*由此可见计算VaR就相当于在一定置信水平下计算最小的P*或最低回报率R*。

由于指数日回报行为为随机过程，假定概率密度函数为f（p），则对于一定置信水平α下的证券组合最低值P*，有：α=+∞P乙f（p）dp。

即该组合未来价值低于P*的概率为1-α。

二、VaR计算的主要方法1.历史模拟法。

历史模拟法是个简单的和非理论的方法，它对潜在市场因素的标准分布不做假定。