VAR在银行风险管理中的应用和局限性分析
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VAR在银行风险管理中的应用和局限性分析
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试析VaR在银行市场风险管理中的应用
姓名：怡颖
所在部门:风险与内控管理委员会办公室
申报资格:高级经济师
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4 内容提要
近年来，市场风险在银行风险管理中的地位愈显突出，VaR就是以规范的统计技术全面衡量和控制市场风险的方法。它简要地给出了在一定的置信水平下与一定的目标水平之上预期的最大损失,从而为市场风险管理确立了基本框架。然而,和其它统计分析技术一样,VaR也有其局限性，并不能解决市场风险管理中的所有问题.建设银行在引入VaR模型管理技术时，必须树立包含市场风险在内的全面风险管理的理念，把VaR模型纳入风险内控管理体系中,研究以VaR限额管理为核心的市场风险管理策略，并且要尽早开展数据采集和整理工作，开发更适用于建设银行的VaR模型体系，同时作好现有VaR指标的整合工作，并综合使用其它风险管理技术和手段，共同构建全面高效的市场风险管理体系.
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5 风险是银行金融活动的基本属性之一，风险管理是银行经营管理的一项重要内容。近年来，市场风险在银行风险管理中的地位愈显突出，VaR就是适应当前有效市场风险管理需求而产生的，以规范的统计技术全面衡量和控制市场风险的方法。VaR的出现为银行市场风险管理带来了深刻变化，对建立科学高效的银行风险管理体系具有深远意义。
一、 市场风险管理工具的发展
(一）市场风险的概念和演变
根据1996年1月巴塞尔银行监管委员会颁布的《资本协议市场风险补充规定》的定义，市场风险就是因市场价格波动而导致表内和表外头寸损失的风险。根据导致市场风险因素的不同可以将市场风险划分为利率风险、汇率风险、股票风险和商品风险。
在全球银行业发展的相当长的一段时期里,信用风险一直作为最主要的风险形式，主要原因：一是存贷款利差是传统商业银行的主要收入来源，利率水平长期以来受各国政府管制而相对稳定，因此利率风险并不突出；二是多数国家实行分业管理模式，商业银行极少涉足以市场风险为特征的证券业务，其风险构成以传统信贷业务带来的信用风险为主；三是一直到20世纪70年代布雷顿森林体系崩溃以前,国际货币体系都实行固定汇率制度，汇率在各国政府和国际货币基金组织的严格管理下非常稳定,因而给国际经济活动带来的汇率风险也很小. 个人收集整理 勿做商业用途
6 20世纪80年代以来，国际金融市场发生了以金融自由化、金融全球化、融资证券化为特征的深刻变革，各国利率管制逐步取消,布雷顿森林体系崩溃，利率、汇率等市场因素的波动明显加剧了.衍生金融工具市场的发展更使银行面临的市场风险被具有杠杆性质的衍生产品成倍放大，几起震惊世界的银行和金融机构危机大案（如巴林银行、大和银行等事件）引起了人们对市场风险的普遍关注.
（二）市场风险管理工具的发展
风险衡量是整个风险管理过程中最重要的一个环节.银行转移和控制风险的各种活动必须以恰当的风险衡量为基础。相对于其他风险种类而言，市场风险的衡量技术是比较丰富的,也带来了市场风险管理手段的不断发展.首先是持续期和凸性概念被引入银行资产负债管理，使得银行管理利率风险的传统资产负债管理方法更为科学；其次，随着衍生金融工具和金融工程技术的发展，对冲风险管理使市场风险管理的形式更加多样；最后，VaR和压力测试等全面综合衡量市场风险的方法以及各种风险衡量和管理模型更是在主导当今风险管理的新潮流。
二、VaR的概念和应用
（一)VaR的概念
近年来,在市场风险管理的各种方法中,VaR方法最为受到普遍关注。这一方法最早是由J。P.摩根针对以往市场风险衡量技术不足而提个人收集整理 勿做商业用途
7 出的，以规范的统计技术全面衡量和控制市场风险的方法。
VaR（Value—at—Risk)一般被翻译为“风险价值”或“受险价值"，是指在给定的置信水平和目标时段下预期发生的最大的意外损失。它可以把银行的全部资产组合的风险概括为一个简单的数字，并以美元（或其它货币）计量单位来表示风险管理的核心，即潜在亏损。VaR实际上就是回答了在概率给定的情况下,银行的资产组合价值在下一阶段最多可能损失多少.
例如，一家银行持有5000万美元的美元/英镑隔夜敞口头寸，历史上美元/英镑日均变动服从正态分布：
● 均值为1英镑兑1.5245美元
● 标准差是0.035（日波动性)
● 均值+2.34个标准差=1英镑兑1。6054美元(单尾置信水平99％）
如果银行假设在未来24小时维持历史波动性不变,则可以预计在99％置信水平上,头寸价值下跌不会超过226。9万美元。对银行来说，这就是VaR。换句话说，1％的情况下，即差不多一年中有3天，预计损失会超过226.9万美元。
（二）VaR的测算
目前而言，国际银行业度量市场风险VaR数值的方法主要有两种:一是方差/协方差矩阵法,另一种是模拟法。
方差/协方差矩阵法的基本假设是，金融资产组合收益率的分布为个人收集整理 勿做商业用途
8 多因素的正态分布。因此资产组合的标准差与置信度所对应的乘数因子的乘积就是资产可能发生的价值损失,即VaR。
JP摩根推出的RiskMetrics是这类模型的典型代表。其基本程序是将资产组合映射分解为单个的现金流量，然后通过以下步骤测算出整个组合的标准差:首先，每一个现金流量以到期期限为标准分别归入16个既定的时间区段。考虑到实际现金流量的到期期限与这些时间标准存在细微差异，RiskMetrics同时还提供了一种方法,以便将现金流量进一步分别归入最为接近的两个标准时间区段（进行上述分解调整是十分必要的,因为在RiskMetrics文件中,只用16个标准时间区段的方差、协方差数据可以从JP摩根直接获取);其次，将16个标准时间区段的现金流量加总后与对应的方差/协方差矩阵相乘,所得结果即是既定组合的标准差。在此基础上,标准差与组合资产现金流量的乘积再经过置信度乘数的调整就是银行资产组合的VaR数值。
模拟法是对一种具有相似性质的系统进行类推运算的统计方法。通过建立同态模型，模拟方法可以凭借对熟知系统的把握来推测未知系统行为模式的相关信息。与方差/协方差矩阵不同，模拟方法是依靠模拟的方法，而不是以正态分布为假设来对市场变量的未来行为模式进行描述。因此在计算VaR数值时,模拟法采用的是充分估值的方式，即以市场参数变化组合下的资产价值V与原有的资产价值V0的差值来确定资产组合的VaR.
根据模拟所依据的原生系统的不同,模拟法又可分为历史模拟和蒙个人收集整理 勿做商业用途
9 特卡罗模拟.历史模拟发是以“历史可以在未来重复自身"为假设前提,直接根据风险因子收益的历史数据来模拟风险因子收益未来变化。在这种方法下，VaR值直接取自于投资组合收益的历史分布，而组合收益的历史分布又来自于将组合中每一金融工具的盯市价值（marked—to—the-market）表示为风险因子收益的函数。因此，风险因子收益的历史数据是该VaR模型的主要数据来源。正是因为这个原因,历史模拟法的一个重要缺陷就是VaR的估计值对所选用的历史样本期间比较敏感。为数不多的几个极端值就决定了VaR值,在不同的样本期限中，这些极端值可能变化较大，因而使VaR值变化也很大.例如,在样本空间中选入了1997年亚洲金融危机间外汇市场的数据将对包含有该市场外汇产品的组合的VaR模型的预测值产生非常大的影响。蒙特卡罗模拟则是用计算机模拟出金融变量的随机价格走势，并以此来近似揭示该金融变量的市场特征。
要建立VaR模型，必须首先确定以下三个系数：
第一个系数是确定持有期限或目标期限.持有期限是指衡量回报波动性和关联性的时间单位。也是取得观察数据的频率，如所观察数据是日收益率、周收益率，还是月收益率等。持有期限应该根据组合调整的速度来具体确定.调整速度快的组合，如有些银行所拥有的交易频繁的头寸，应选用较短的期限，如一天;调整相对较慢的可用较长的期限，如一个月，甚至更长.巴塞尔银行监管委员会出于风险审慎监管的需要，选择了两个星期（10个交易日）的持有期限。此外，持有期限个人收集整理 勿做商业用途
10 的选定通常会受到观察期间的选定的影响.在既定的观察期间内（如一年），选定的持有期限越长（如一个月），在观察期间所得的数据越少（只有12个）,进而会影响到VaR模型对投资组合风险反映的质量.
第二个系数是观察期间，即整个数据选取的时间范围。例如选择对某资产组合在未来6个月还是一年的观察期间内考察其周回报率的波动性（风险).观察期间也并不是越长越好.巴塞尔银行监管委员会目前要求的观察期为一年。
第三个系数是置信水平的选择.置信水平过低,损失超过VaR值的极端事件发生的概率过高,这使得VaR值失去意义;置信水平过高,损失超过VaR值的极端事件发生的概率可以得到降低，但统计样本中反映极端事件的数据也越来越少，这使得VaR估计的准确性下降.信孚银行使用99％的置信水平，大通—曼哈顿银行使用97.5%的置信水平,花旗银行使用95。4％的置信水平,美洲银行使用95％的置信水平。置信水平越高，意味着VaR的数值越大。巴塞尔银行监管委员会选择的置信水平是99%。
除了要确定VaR模型的三个关键因素外,另一个关键问题是确定银行或资产组合在既定的持有期限内的回报的概率分布。这需要有足够的历史数据进行估算.然而，实践中在银行的资产组合拥有多种金融工具的情况下,要取得所有金融工具的收益分布几乎是不可能的.目前解决的办法是不再试图直接寻求组合中每一种金融工具本身收益的概率分布，而是将这些工具的收益转化为若干风险因子（risk factors）的
