VaR及其在券商风险管理中的应用.doc

资源描述

VaR及其在券商风险管理中的应用.doc

《VaR及其在券商风险管理中的应用.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《VaR及其在券商风险管理中的应用.doc（15页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。

VaR及其在券商风险管理中的应用.doc

VaR及其在券商风险管理中的应用

报告要点：

1.VaR模型近年来在国外兴起，并被全球各主要的银行、券商和其他金融机构所接受，用来计量和管理所面临的市场风险。

2.证券公司面临的主要风险包括市场风险、流动性风险、信用风险以及操作风险等，公司整体风险等于上述风险汇总。

券商的风险限额体系可分为三个层次：

即公司总的风险限额，承销、自营及资产管理部门的风险限额和各部门内各交易员的风险限额。

3.证券公司利用VAR方法进行营运资金的管理，制定投资策略，通过对所持有资产风险值的评估和计量，及时调整投资组合，以分散和规避风险，提高资产运营质量和运作效率。

4.为了分析公司所面临的风险，我们首先需要确定收益率所具有的分布，然后根据VaR模型，对风险作出整体评估。

在利用VaR模型的具体操作过程中，首先必须确定以下三个基本的参数：

时间范围、观察期间以及置信水平。

作者：

徐向阳

电话：

0755-82130833

e-mail:

ccerpk@

报告编号：

2011053

完成时间：

2011-7-25

独立声明：

本报告所采用的信息及数据均来源于公开可得到的资料。

联系地址：

广东省深圳市红岭中路国际信托大厦23楼1105房，邮编：

518001

博士后工作站专题报告

摘要 II

1. 引言 3

2. VaR研究方法 3

3. 证券公司面对的风险 5

3.1市场风险 5

3.2信用风险 6

3.3流动性风险 6

3.4操作风险 7

4. 基于VaR的券商风险管理 8

5. 基于VaR构建证券公司动态风险监测系统 10

免责声明 13

参考文献 14

摘要

VaR指“处于风险之中的价值”，其定义表述是：

在给定的置信水平和目标时段下预期的最大损失（或最坏情况下的损失）。

VaR模型近年来在国外兴起，并被全球各主要的银行、券商和其他金融机构所接受，用来计量和管理所面临的市场风险。

自从1993年G30发表《衍生产品的实践和规则》的研究报告并竭力推荐各国银行使用VaR风险管理技术后，巴塞尔委员会于1995年4月发布文件《关于市场风险资本要求的内部模型法》（1995），具体介绍了VaR模型及运用于银行市场风险管理的合理性。

同年12月，美国SEC也要求美国公司将VaR模型用于衍生交易活动信息披露。

由于我国金融衍生品市场尚不发达，可以投资的资产种类并不多，因此我国券商面临的风险没有海外发达市场那么大。

但由于我国券商在风险管理上缺乏经验，面对海外券商的竞争和金融交易工具的不断增加，证券公司将面临越来越多的风险。

VAR方法是证券公司进行投资决策和风险管理的有效技术工具。

证券公司利用VAR方法进行营运资金的管理，制定投资策略，通过对所持有资产风险值的评估和计量，及时调整投资组合，以分散和规避风险，提高资产运营质量和运作效率。

以摩根斯坦利公司为例，公司利用各种各样的风险规避方法来管理它的头寸，包括风险暴露头寸分散化、对有关证券和金融工具头寸买卖、种类繁多的金融衍生产品（包括互换、期货、期权和远期交易）的运用。

公司在全球范围内按交易部门和产品单位来管理与整个公司交易活动有关的市场风险。

关键词：

VaR证券公司风险管理

1.引言

VaR指“处于风险之中的价值”，其定义表述是：

在给定的置信水平和目标时段下预期的最大损失（或最坏情况下的损失）。

VaR模型近年来在国外兴起，并被全球各主要的银行、券商和其他金融机构所接受，用来计量和管理所面临的市场风险。

同年12月，美国SEC也要求美国公司将VaR模型用于衍生交易活动信息披露。

VaR既是一种对风险概率的描述，又是一种应用最广泛的风险度量方法，在国际金融理论和实业界得到了广泛认可。

根据Holton（2002），VaR的理念可以溯源到1922年，当纽约证券交易所首先提出根据交易成员的头寸比例计算资本要求，实际上就是VaR中有关资本充足度计算的雏形；1945年Leavens第一次给出了量化计算投资组合价值的例子。

Guill（2007）指出，上世纪70年代中期，美国信孚银行（BankersTrust）的资源管理部门出于风险与资源管理的需要，提出了风险调整资本收益率（Risk-AdjustedReturnonCapital，即RAROC）模型。

80年代中后期，随着计算机功能的日益强大，BankersTrust逐步将RAROC模型推广应用于内部各种产品的分析与决策过程，一些商业咨询公司开始把RAROC打包然后作为独立的产品推向市场，一些金融机构也开始采用类似的模型计算风险与资产。

JP摩根的风险管理部门采纳了RAROC模型的思想，但对其做了进一步发展与完善，内部取名为VaR，作为供自己内部使用的一种对任意资产组合进行市场风险计量的模式，并且每天将有关数据分析汇总后呈交给摩根的高层，使其得以掌握公司的最新风险动态。

VaR真正的广泛应用应归功于巴塞尔银行监管委员会，后者在1996年为进一步完善《巴塞尔资本协议》而提出的《市场风险修正案》里正式确定将这一方法作为全球银行界标准的风险度量工具，VaR模型因而逐渐成为金融风险管理的主流方法。

2.VaR研究方法

从数学的角度来看，VaR比较准确的定义是：

VaR是这样的一个变量，由于市场风险因素发生不利变化而引起某个金融工具或组合的市场价值在特定的风险期间内发生的损失超过这个量的概率在一定的承受水平之内。

例如，图1表示收益率为负的概率不大于5%。

图1：

VaR图示

考虑一个投资组合的初始价值为，收益率为R，则其目标期末的价值为。

令R的期望值与波动性分别为和，在给定置信水平下该投资组合的最小值为：

。

在险价值定义为相对于平均值的损失，即

若引入m年，则

考虑一种简单情形，即投资组合的未来回报率和未来价值服从正态分布，那么VaR值计算可以极大地简化为求该投资组合的标准差的计算。

设R服从均值和方差分别为和的正态分布，即，则

服从均值为0，方差为1的标准正态分布。

利用正态分布表，当给定置信水平C，可得到标准正态的一个上分位点，使得

由于

，

故

，

从而得到

设置信度为95%，需求出使得，即，由标准正态分布表可查得时，，若标准差为920，则95%的VaR=1.65×920=1508。

3.证券公司面对的风险

3.1市场风险

市场风险指因市场的波动而导致公司某一头寸或组合遭受损失的可能性，这些因素包括证券价格、利率、汇率等。

证券公司的经营状况与证券市场景气程度高度相关,而证券市场行情受宏观经济周期、宏观调控政策、汇率、利率、行业发展状况、投资者心理、其它国家或地区证券市场行情等多种因素共同影响，具有较强的周期性和较大的不确定性。

市场风险全面影响着证券公司各项业务的损益，当证券市场景气度下滑，公司的经纪、承销、自营、资产管理等业务都将受到不利影响，存在未来收入和利润下滑的风险。

市场风险是证券公司最经常面对的一种风险，是风险管理中的重点内容。

市场风险给证券公司带来损失的例子比比皆是，美国奥兰治县的破产突出说明了市场风险所带来的危害。

该县司库将“奥兰治县投资组合”大量投资于所谓“结构性债券”和“逆浮动利率产品”等衍生性证券，但当利率上升时，衍生金融产品的收益和这些证券的市场价值随之下降，从而导致奥兰治县投资组合出现了17亿美元的巨额亏损。

3.2信用风险

信用风险（CreditRisk）是指合同的一方不履行义务的可能性，包括贷款、互换、期权交易及在结算过程中因交易对手不能或不愿履行合约承诺而使公司遭受的潜在损失。

从现有的业务情况看，证券公司发生信用风险的合约和义务包括融资融券协议、债券回购协议、担保协议、委托交易协议、承销协议、委托中介机构协议、资产管理业务协议等。

此外公司提供的诸多金融服务均建立在相关方诚信自律的基础上，如果业务相关方有隐瞒或虚报事实、违约、信用等级下降等情形，而公司未能及时发现并有效处置，则可能会对公司财务状况和经营成果造成不利影响。

通过风险管理控制以及要求对手保持足够的抵押品、支付保证金和在合同中规定净额结算条款等程序，可以最大限度降低和规避信用风险。

信用风险问题在许多美国银行中有所暴露。

例如，由于亚洲金融风暴，J.P.摩根不得小将其约6亿美元的贷款因借款者无法履约而划为不良资产，该银行1997年第4季度的每股盈利为1.33美元，比上年的2.04美元减少了34.8%，比市场预期的每股收益1.57美元也要低15.29%.

3.3流动性风险

流动性风险（LiquidityRisk）是指证券持有者不能以合理的价格迅速地卖出或将该工具转手而导致损失的风险，包括不能对头寸进行冲抵或套期保值的风险。

在目前的政策制度下，证券公司的融资渠道较为有限。

在公司业务经营中，若受宏观政策、市场情况变化、经营不力、信誉度下降等因素的影响，或因资产负债结构不匹配，资产周转速度过低，可能发生投资银行业务大额包销、自营业务投资规模过大、长期投资权重过高等事项，上述事项一旦发生，会导致资金周转不灵、流通堵塞，如果不能及时获得足额融资款项，将会给公司带来流动性风险，如果公司发生流动性风险却不能及时调整资产结构，使得公司风险控制指标超过监管机构的标准范围，则将导致公司受到监管机构的处罚，严重时可能失去一项或多项业务资格，给业务经营及声誉造成严重的不利影响。

我们可以用Askin管理公司在1994年3月损失6亿美元的案例加以说明。

Askin管理公司擅长投资于按揭保证债务工具，这些工具因具有很高的信用和利率风险而在华尔街被称为“有毒垃圾”。

当利率猛升时，这些债务工具的交易停止，因为没有交易对手，Askin公司无法以接近当初购买的价格脱手。

此外，Kidder.Peabody公司因贷款给Askin公司从事上述交易也损失了2550万美元。

3.4操作风险

操作风险（OperationalRisk）是指因交易或管理系统操作不当或缺乏必要的后台技术支持而引致的财务损失，具体包括：

1.操作结算风险，由于定价、交易指令、结算和交易能力等方面的问题而导致的损失；2.技术风险，由于技术局限或硬件方面的问题，使公司不能有效、准确地搜集、处理和传输信息所导致的损失；3.公司内部失控风险，由于超过风险限额而未被觉察、越权交易、交易部门或后台部门的欺诈（例如账簿和交易记录不完整、缺乏基本的内部会计控制）、职员业务操作技能的不熟练以及不稳定并易于进入的电脑系统等原因而造成的风险。

1995年2月，巴林银行的倒闭突出说明了实行操作风险管理及控制的重要性。

英国银行监管委员会认为，巴林银行倒闭的原因是新加坡巴林期货公司的一名职员越权、隐瞒衍生工具交易带来的巨额亏损，而管理层对此却没有丝毫察觉。

该交易员同时兼任不受监督的期货交易、结算负责人的双重角色。

巴林银行未能对该交易员的业务进行独立监督，并且未将前台和后台职能进行严格分离等，正是这些操作风险导致了巨大损失并最终毁灭了巴林银行。

操作风险可以通过正确的管理程序得到控制，主要包括：

完整的账簿和交易记录，基本的内部会计控制，强有力的内部审计部门（独立于交易和收益产生部门），清晰的人事限制和风险管理及控制政策。

如果管理层监控得当，并采取分离交易职能和后台职能的基本风险控制措施，巴林银行的损失也许就不会发生，至少损失可以大大减少。

4.基于VaR的券商风险管理

由于我国金融衍生品市场尚不发达，可以投资的资产种类并不多，因此我国券商面临的风险没有海外发达市场那么大。

但由于我国券商在风险管理上缺乏经验，面对海外券商的竞争和金融交易工具的不断增加，证券公司将面临越来越多的风险。

海外投行在风险管理方面已走在了前面，以UBS为例，海外投行所采取的风险管理体系以十分完善。

UBS包含了投资银行部、财富管理部、瑞士银行、全球财富管理以及公司总部等，每个部门都设置了特定的VaR，公司总体VaR由各部门的风险汇总得出。

下图显示了UBS所面临的风险。

Forthequarterended31.12.09

Forthequarterended30.9.09

瑞士法郎

Min.

Max.

Average

31.12.09

Min.

Max.

Average

30.9.09

部门

投资银行

财富管理与瑞士银行

财富管理（美洲）

全球资产管理

公司总部

分散化效应

（6）

（7）

（5）

TotalmanagementVaR

分散化效应t（%）

（10）

（11）

（9）

（8）

图2：

UBSValueatRisk（1天,95%置信度,5年历史数据）来源：

UBS

我们这里以券商面临的市场风险为例，分析VaR在券商风险管理中的应用。

目前，我国上海证券交易所和深圳证券交易所的市场指数种类很多，如沪深300、上证180、上证指数、深证成指等。

其中上证指数和深证成指是一种综合市场指数，代表的是股票市场变动情况的价格平均数。

也就是说，市场指数实际上表示的是一种资产组合，我们以上证指数为例计算其VaR值，从而测量股市的市场风险。

1.分布检验

为了反映我国股市的阶段性特征，这里研究股指期货退出后我国股市的市场风险。

选取2010年4月16日到2011年4月15日的上证综指的每日收盘价作为实证分析的原始数据（数据来源为上海证券交易所网站）。

用表示上证股票市场日收益，并以相邻营业日收盘的综合股价指数的对数一阶差分表示，即：

。

为了确定收益分布是否为正态分布，我们必须进行相关检验。

用SAS统计软件对该段时间内上证指数和日收益率分布进行初步检验，检验统计量结果如表1。

表1上证指数日收益率正态分布的拟合优度检验

检验

统计量

Kolmogorov-Smirnov

D 0.07847169

Pr>D <0.010

Cramer-vonMises

W-Sq 0.60132241

Pr>W-Sq <0.005

Anderson-Darling

A-Sq 3.01958075

Pr>A-Sq <0.005

通过检验可以看出，样本区间内上证指数的日收益率分布基本服从正态分布，即近似服从于N（，）分布。

经过计算得到上证指数的=0.000121，可近似看为0，因此此序列近似服从于N（0,）。

2.VaR计算

根据正态分布下VaR的计算公式为：

VaR=T日的收盘价×

那么2011年4月15日的上证指数在4个不同置信水平下的VaR值如表2所示。

表22011年4月15日上证指数的VaR

置信水平

上证指数

T日上证收盘价

上证指数VaR

90%

1.29

0.005614

1871.26

12.71

95%

1.59

0.005614

1871.26

16.38

99%

2.27

0.005614

1871.26

23.13

从表中数值可以看出，置信水平越高，风险损失越大。

在实际应用中，不同风险抵抗能力的证券公司会根据自己的风险偏好程度来预测风险损失的大小。

但需要注意的是，VaR本质上只是某个置信水平下的分位点,故又称为分位点VaR,因此它无法考察超过分位点的下方风险信息,即所谓的左尾风险,这就是VaR尾部损失测量的非充分性,它使人们忽略了小概率发生时的巨额损失情形甚至是金融危机事件,而这些恰恰是金融风险所必须关注的。

VaR尾部风险测量的非充分性,是VaR固有的缺点,本质上是其测量风险概念简单所付出的代价。

5.基于VaR构建证券公司动态风险监测系统

VAR方法是证券公司进行投资决策和风险管理的有效技术工具。

公司在全球范围内按交易部门和产品单位来管理与整个公司交易活动有关的市场风险。

公司可以按如下方式管理和检测其市场风险：

建立一个交易组合，使其足以将市场风险因素分散；整个公司和每一个交易部门均有交易指南和限额，并按交易区域分配到该区域交易部门和交易柜台；交易部门风险经理、柜台风险经理和市场风险部门都检测市场风险相对于限额的大小，并将主要的市场和头寸变化报告给高级管理人员。

市场风险部门使用VAR与其他定量和定性测量分析工具，根据市场风险规律，独立地检查公司的交易组合。

公司使用利率敏感性、波动率和时间滞后测量等工具，来估测市场风险，评估头寸对市场形势变化的敏感性。

交易部门风险经理、柜台风险经理和市场风险部门定期地使用敏感性模拟系统，检测某一市场因素变化对现存的产品组合值的影响。

公司高级管理人员使用VAR技术工具，以协助其管理人员测度与其交易头寸相关的市场风险暴露头寸。

我国证券公司对市场风险的动态实时监测尚处于摸索阶段，这里拟以VaR模型为基础，为国内证券公司市场风险动态监测系统的构建提供一种思路。

首先是确立证券公司风险管理指标体系，这包括以下几个步骤：

1、建立风险度量模型，该模型应包括以下市场风险因子基准数据：

利率、股票指数、汇率和有关的波动率。

目前建立该模型比较成熟的方法有历史模拟法、MonteCarlo模拟法、情景分析、RiskMetrics方法、GARCH模型等等。

2、建立风险管理模型,研究证券公司内各层次业务及各种类风险，将信用风险、市场风险、各种其他风险及包含这些风险的各种金融资产或资产组合和承担这些风险的各个单位纳入到统一的体系中，对各类风险再依据统一的标准进行测量并加总，且依据全部业务的相关性对风险进行控制和管理，利用资产风险度量模型，定量地分析资产组合的风险价值。

3、确定公司各种业务的风险容忍度参数，规定市场风险容忍度参数的目的是限制由于各种影响因素而导致的市场风险，对某些风险高度集中的业务进行特别处理，并将风险限制在公司可承受的范围内。

各种核心业务的风险容忍度参数由公司经营决策委员会决定，并由公司审计委员会进行审查和监视。

公司经营决策委员会定期对各种核心业务的风险容忍度进行检讨和批准任何具体的改变。

而公司风险控制委员会则需将风险监视和度量控制模型的重要变化向公司审计委员会汇报。

4、定时、定期对公司各种业务的风险进行监视和量化,自动提示和预警违反公司风险容忍度参数和其他规定的情况。

在利用VaR模型的具体操作过程中，首先必须确定以下三个基本的参数：

时间范围、观察期间以及置信水平。

具体来讲，我国证券公司的风险限额体系可分为三个层次：

即公司总的风险限额，承销、自营及资产管理部门的风险限额和各部门内各交易员的风险限额。

值得指出的是，严格说来，上一层次的风险限额值并不是下一层次风险限额值的简单加总。

由于资产组合能够起到分散风险的作用，因此，上一层次的风险限额值要小于下一层次各风险限额值的算术和。

但是，在实际的设定的过程中，出于简化的目的，常常使得上一层次的风险限额值等于下一层次各风险限额值的算术和。

具体设定的过程可分为三步：

第一步，设定公司总的风险限额。

总的风险限额反映了证券公司可以承受的最大资产损失的大小，一般由证券公司的净资产乘以一百分比确定，百分比的大小由证券公司决策层根据公司实力及经营管理状况确定。

根据证监会颁布的《证券经营机构证券自营业务管理办法》第二十条规定，证券公司证券自营业务帐户上持有的权益类证券按成本价计算的总金额不得超过其净资产的80％。

这条规定存在明显的不合理之处，那就是它没有考虑风险的因素。

如果考虑到风险因素，可以修正为自营资产的VaR值不得超过其净资产的80％。

所以，公司总的风险限额可设定为公司净资产的80％。

第二步，设定各部门的风险限额值。

在公司总的风险限额设定后，存在这样的一个关系式：

公司总的风险限额＝滞销证券的VaR值＋自营风险限额＋资产管理风险限额。

在包销证券的过程中，滞销的证券数量并不是证券公司能够自我选择的。

因此，只能用公司总的风险限额值减去滞销证券的VaR值计算出自营与资产管理业务部门的风险限额之和，即

自营风险限额＋资产管理风险限额＝公司总的风险限额－滞销证券的VaR值。

在公司总的风险限额与滞销证券的VaR值既定的情况下，接下来应该考虑的是怎样在自营部门和资产管理部门之间分配风险限额。

这主要受到三个方面的影响：

一是公司资产管理业务开展的规模以及承诺的保底收益的高低；二是公司自营资金的规模；三是自营部门和资产管理部门的业绩状况。

当然，在具体分配的过程中还受到决策者自身主观偏好的影响。

第三步，在各交易员之间分配风险限额。

在各部门风险限额设定后，最后设定各部门内各交易员的VaR风险限额。

这主要取决于各交易员的历史业绩。

业绩好则风险限额可适当增加，反之则减小其风险限额值。

动态监测系统要完成的第二个任务是监测各时刻证券资产市场价格的变动对公司所承受风险的影响程度。

这有赖于证券资产价格预警区间和止损价位的建立。

事实上，它和风险限额的设定是互补的。

风险限额关注的是整体的风险承受能力，而各证券资产价格预警区间和止损价位关注的则是单个证券资产的风险承受程度。

价格预警区间和止损价位的确定就是要确定两个价位：

一是止损价位，一是预警价位，在止损价位与预警价位之间即为价格预警区间。

止损价位等于成本价乘上一个系数，这个系数的决定是比较主观的。

一般来说，它依赖于决策者的风险偏好和证券公司承受风险的能力。

预警价格区间是指价格变动快要接近止损价位时，需要特殊关注的区域。

预警价位是在止损价位的基础上乘上一接近于1的系数。

事实上，要达到一个完全动态的、包括所有在市场上表现出来的风险的统一模型，这一目标是误导性的。

一般来说，实际工作中也没有这样的要求。

在实际的风险监测与预警过程中，更应该注重模型和系统的适度性和实用性，防止过于庞杂和麻烦。

VaR技术的一个重要前提是对证券价格走势作出某种随机走动的假设，这一假设条件是否合理对于VaR模型的精确性将产生很大的影响。

当然，其他因素也对模型的精确性产生或大或小的影响。

总的来说，无论是国外已开发较成型的VaR模型，还是国内学者改进的新模型，都存在着一个提高模型精确度的问题。

免责声明

本报告的信息均来源于公开资料，我公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。

本报告纯属个人观点，仅供参考，不作入市依据。

股市、期市有风险，入市须谨慎！

参考文献

展开阅读全文