商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)及其計(jì)量方法

1、商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的演進(jìn)及其計(jì)量方法研究,美國(guó)花旗銀行前總裁Walter Wriston有一名言： 生命之意義在于管理風(fēng)險(xiǎn)，而非消除風(fēng)險(xiǎn)。,研 究 內(nèi) 容,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理概述商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理制度安排商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量ES模型,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析（一）,風(fēng)險(xiǎn)的定義：結(jié)果中潛在的變化 風(fēng)險(xiǎn)的分類 （1）純

2、粹風(fēng)險(xiǎn)：存在于只有損失而無收益的情況 投機(jī)風(fēng)險(xiǎn)：存在于既有收益又有損失的情況 （2）可分散風(fēng)險(xiǎn)與不可分散風(fēng)險(xiǎn)； （3）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)： 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指由來自銀行體系之外的不確定性因素， 如宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)、市場(chǎng)資金供求狀況等； 非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指來自銀行體系之內(nèi)的行為人主觀決策 以及獲取信息的不充分性所引起的風(fēng)險(xiǎn)，帶有明顯的個(gè)

3、 性特征，可以通過設(shè)定合理的規(guī)則來降低或分散。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析（二）,● 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)：是指商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)過程中，由 于不確定性因素的影響，使得銀行實(shí)際收益偏離預(yù)期 收益，從而導(dǎo)致遭受損失或獲取額外收益的可能性。● 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵： ①銀行風(fēng)險(xiǎn)屬于投機(jī)風(fēng)險(xiǎn) ②銀行風(fēng)險(xiǎn)是銀行業(yè)發(fā)展的推動(dòng)和制約力量之一,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析（三）,信用風(fēng)險(xiǎn)credit risk：交易

4、對(duì)手直接違約和交易對(duì)手違約可能性發(fā)生變化而給銀行資產(chǎn)造成損失的風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)market risk：市場(chǎng)變量變動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)liquidity risk：銀行不能滿足存款人提取現(xiàn)金和借款人 合理貸款需求而給商業(yè)銀行帶來損失的可能性（再融資風(fēng)險(xiǎn)、償還期風(fēng)險(xiǎn)和提前支取風(fēng)險(xiǎn)）操作性風(fēng)險(xiǎn)：由于不完善或者失靈的內(nèi)部控制、人為的錯(cuò)誤以及 外部事件給商業(yè)銀行帶來直接或間接損失的可能性 日本大和

5、銀行紐約營(yíng)業(yè)部 井口俊英挪用客戶證券，損失10億美元； 英國(guó)Baring Bank的里森888賬戶，12億美元的損失；,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析（四）,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)通常是指市場(chǎng)變量變動(dòng)而帶來的風(fēng)險(xiǎn)。利率風(fēng)險(xiǎn)：是指市場(chǎng)利率的非預(yù)期變化，對(duì)銀行收益 和資本的市場(chǎng)價(jià)值產(chǎn)生影響的可能性。 （1）重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn) （2）基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn) （3）收益曲線風(fēng)險(xiǎn) （4）期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn)匯率風(fēng)險(xiǎn)：是指當(dāng)商業(yè)銀行以現(xiàn)匯及

6、遠(yuǎn)期形式或兩者兼而有之的形式持有某種外匯的敞口頭寸時(shí)，因匯率變動(dòng)而蒙受損失的可能性。,重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn),重新定價(jià)風(fēng)險(xiǎn)是指由于銀行資產(chǎn)、負(fù)債到期日不同（對(duì)固定利率而言）或重新定價(jià)的時(shí)間不同（對(duì)浮動(dòng)利率而言）所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)殂y行的資產(chǎn)和負(fù)債是以利率作為價(jià)格，而且都有一定的期限，利率變動(dòng)導(dǎo)致銀行凈利息收入或支出的不確定。 比如，若某銀行以1年期固定利率的定期存款作為1年期浮動(dòng)利率貸款的融資來源，一旦利率下降，它將面臨未來收入減少與內(nèi)在價(jià)值降

7、低的風(fēng)險(xiǎn)。,基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn),基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)是指其它條件與重新定價(jià)特征相似，但因所依據(jù)的基準(zhǔn)利率不同或利率變動(dòng)幅度不同而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)比如，存貸款初始利率不同，假定市場(chǎng)利率在半年后上升10%，則存貸款利率發(fā)生不同步變動(dòng)，存款利率上漲幅度高于貸款利率上漲幅度，即使銀行的利率敏感性資產(chǎn)與利率敏感性負(fù)債相等，其凈利息收入仍會(huì)受到影響。,表一：基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn),收益曲線風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)收益曲線的意外位移對(duì)銀行收入或內(nèi)在經(jīng)濟(jì)價(jià)值產(chǎn)生不利影響時(shí)，就形成收益曲線風(fēng)險(xiǎn)。收益曲線是將

8、各種期限債券的收益率連結(jié)起來而得的一條曲線，其斜率隨經(jīng)濟(jì)周期的不同階段而發(fā)生變化，并以此分為正收益曲線與負(fù)收益曲線。見下圖所示 。正收益曲線表示長(zhǎng)期債券的收益率高于短期債券的收益率；而負(fù)收益曲線表示長(zhǎng)期債券的收益率低于短期債券的收益率。一般情況下，總是長(zhǎng)期利率高于短期利率，但若收益曲線由正變負(fù)，銀行長(zhǎng)短期利率倒掛，其長(zhǎng)期未償浮動(dòng)利率貸款的重新定價(jià)利率與短期存款利率的利差就會(huì)大幅度降低甚至變?yōu)樨?fù)數(shù)，因而使銀行原本的資產(chǎn)負(fù)債期望利差落空。

9、,,,,,,正收益曲線,負(fù)收益曲線,收益率,經(jīng)濟(jì)周期,期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn),期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn)來自于很多銀行資產(chǎn)、負(fù)債和表外業(yè)務(wù)中所包含的期權(quán)。一般而言，期權(quán)賦予其持有者買入、賣出或以某種方式改變某一工具或金融合同的現(xiàn)金流量之權(quán)利，它既可以是單獨(dú)的工具，也可以包含在其他標(biāo)準(zhǔn)化工具之中。導(dǎo)致期權(quán)性風(fēng)險(xiǎn)的是那些包含期權(quán)的工具，比如帶有買入期權(quán)或賣出期權(quán)條款的各種類型的中長(zhǎng)期債券、允許借款人提前還款的貸款和允許存款人隨時(shí)提款而不收任何罰金的各種期限的存款工具

10、。如果不加以妥善管理的話，此類期權(quán)性工具會(huì)由于其不對(duì)稱的支付特征而給銀行帶來極高風(fēng)險(xiǎn)。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析（五）,道德風(fēng)險(xiǎn) Moral Hazards 梅耶森定義為；“參與人選擇錯(cuò)誤行動(dòng)引起的問題”，在金融市場(chǎng)表現(xiàn)為金融主體為實(shí)現(xiàn)自身利益最大化而不惜損害他人利益的行為。 商業(yè)銀行同其他金融主體間的關(guān)系表現(xiàn)在三個(gè)層面： 1、銀行與借款人的關(guān)系 （銀行是委托人） 借款人的道德風(fēng)險(xiǎn)與商業(yè)銀行風(fēng)

11、險(xiǎn)（貸款發(fā)放前后） 2、銀行股東與銀行經(jīng)理人的關(guān)系（銀行股東是委托人） 銀行經(jīng)營(yíng)者的道德風(fēng)險(xiǎn)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)（委托人與代理人利益不一 致，風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)不對(duì)稱 ） 3、銀行與存款人的關(guān)系 （存款人是委托人） 銀行自身的道德風(fēng)險(xiǎn)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)（針對(duì)存款人而言，銀行從事高 風(fēng)險(xiǎn)投資，最后貸款人援助）,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)分析（六）,逆向選擇 A

12、dverse Selection 所謂逆向選擇，是指在信息不對(duì)稱情況下，擁有信息較少的一方傾向于做出錯(cuò)誤的選擇。 在信貸市場(chǎng)上表現(xiàn)為銀行對(duì)借款人的資金用途、投資項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)和收益等信息了解較少，出于自身經(jīng)營(yíng)的考慮，往往希望通過提高利率增加預(yù)期收益，結(jié)果是那些從事低風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目、貸款違約率較低，卻可使銀行獲得較高預(yù)期收益的借款人被迫退出市場(chǎng)，而從事高風(fēng)險(xiǎn)投資、貸款違約率較高的借款人繼續(xù)留在信貸市場(chǎng)。 逆向選擇的存

13、在導(dǎo)致銀行總體風(fēng)險(xiǎn)水平因貸款質(zhì)量的下降而提高。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理概述,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（一）,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量旨在對(duì)由某些隨機(jī)參數(shù)（利率、匯率等）的變化引起的目標(biāo)變量如收益的變化進(jìn)行數(shù)量分析，并用數(shù)值描述。銀行風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量有簡(jiǎn)單到復(fù)雜，一般從三個(gè)層面展開： 風(fēng)險(xiǎn)敏感度分析 風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)性分析 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值分析,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（二）——敏感性分析,敏感性分析是用于衡量風(fēng)

14、險(xiǎn)因素的變化對(duì)收益變化的影響程度的一種方法。風(fēng)險(xiǎn)敏感度等于收益改變量與風(fēng)險(xiǎn)因素變量之間的比值。比如，市場(chǎng)利率變動(dòng)1%導(dǎo)致債券價(jià)格相應(yīng)變化5%，則該債券的風(fēng)險(xiǎn)敏感度為5。敏感性的一般計(jì)算公式： 如果把風(fēng)險(xiǎn)因素和收益用函數(shù)表示，敏感度分析實(shí)際是偏導(dǎo)數(shù)的計(jì)算過程。假設(shè)R=F(x i),R為收益，x i為風(fēng)險(xiǎn)因素向量，則通過求偏導(dǎo)數(shù)，反映第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)收益的敏感度。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（三）——敏感度指標(biāo),β系數(shù)：β表示股票指數(shù)變動(dòng)

15、所引起市場(chǎng)組合收益變化的敏感度。β>1 激進(jìn)型；β<1防守型；β=1具有平均風(fēng)險(xiǎn)。Theta 系數(shù)：表示在其他條件不變時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)收益相對(duì)于時(shí)間變化的比率，有時(shí)被稱為證券組合的時(shí)間消耗。Delta系數(shù)：定義為衍生證券的價(jià)格變化對(duì)其標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格變化的比率。Gamma系數(shù)：定義為衍生證券組合的Delta變化相對(duì)于標(biāo)的資產(chǎn)價(jià)格變化的比率債券市場(chǎng)中的持續(xù)期：表示利率變動(dòng)所引起的債券市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的比率,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（三）——敏

16、感度分析,風(fēng)險(xiǎn)敏感度作為控制銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵變量，其計(jì)算簡(jiǎn)單且涵義明晰，在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)分析過程中得到廣泛應(yīng)用。由于許多影響銀行收益的外部隨機(jī)因素諸如隨機(jī)的市場(chǎng)變動(dòng)和環(huán)境變化是銀行無法控制的，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制準(zhǔn)確地說就是控制銀行收益對(duì)外部參數(shù)的敏感度。例如，預(yù)期利率下降時(shí)銀行會(huì)投資于修正持續(xù)期長(zhǎng)的債券，以增加組合的敏感性從而從預(yù)期市場(chǎng)變動(dòng)中獲得更高收益；預(yù)期利率上升時(shí)銀行則會(huì)投資敏感性較低的債券。投資者可以在牛市時(shí)選擇高β值的股票，在熊市中則

17、選擇低β值股票。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（三）——敏感度分析,敏感度分析存在以下幾個(gè)主要問題：一是近似性，只有當(dāng)市場(chǎng)因子的變化范圍很小時(shí)，這種近似關(guān)系才與現(xiàn)實(shí)相符，這決定了該方法只是一種局部性測(cè)量方法；二是相對(duì)性，敏感度只是一個(gè)相對(duì)的比例概念，并不能回答某一證券組合的風(fēng)險(xiǎn)到底是多大；三是對(duì)產(chǎn)品類型的高度依賴性，某一種敏感度概念，只適用于某一類資產(chǎn)、針對(duì)某一類市場(chǎng)因子，導(dǎo)致無法測(cè)量包含不同市場(chǎng)因子、不同金融產(chǎn)品的證券組合風(fēng)險(xiǎn)，也無法比較不

18、同資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（四）——波動(dòng)性分析,風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)性分析是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，衡量風(fēng)險(xiǎn)收益對(duì)銀行預(yù)期收益的離散程度。換言之，風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)性是風(fēng)險(xiǎn)收益相對(duì)于收益期望值的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值越大，表明風(fēng)險(xiǎn)越大。 標(biāo)準(zhǔn)差是變量圍繞均值上下波動(dòng)而發(fā)生的偏差的平均數(shù)。它描述了變量總體波動(dòng)狀況的大小。,－,,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（四）——波動(dòng)性分析,波動(dòng)率的計(jì)算：（1）單個(gè)資產(chǎn)δ的計(jì)算例1：分別計(jì)算美元兌瑞士法郎和日

19、元匯率的日波動(dòng)率。解答：選取2004年5月17日至2004年10月29日的數(shù)據(jù)（見excel) 運(yùn)用描述統(tǒng)計(jì)功能，計(jì)算得出美元兌瑞士法郎匯率的均值為1.2525，波動(dòng)率為0.0197，表示匯率偏離1.2525的平均幅度為0.0197。 同一時(shí)期美元兌日元匯率的平均值為109.81，波動(dòng)率為1.45，表示匯率偏離109.81的平均幅度為1.45。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（四）——波動(dòng)性分析,（2）投資組合δ的計(jì)算

20、 由兩種資產(chǎn)組成的投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差為：,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（四）——波動(dòng)性分析,（3）不同期限δ的換算 標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算建立在對(duì)觀測(cè)頻率進(jìn)行選擇的基礎(chǔ)上。根據(jù)日觀測(cè) 數(shù)據(jù)計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差稱為日標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)周觀測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差 是周標(biāo)準(zhǔn)差，另外還有月標(biāo)準(zhǔn)差、季度標(biāo)準(zhǔn)差和年標(biāo)準(zhǔn)差。 不同期限的標(biāo)準(zhǔn)差不能用來進(jìn)行比較，因此必須對(duì)它們進(jìn)行調(diào)整。 調(diào)整

21、的簡(jiǎn)單規(guī)則： 例2. 計(jì)算美元兌日元匯率的月波動(dòng)率。 在例1中計(jì)算得到美元兌日元匯率的日標(biāo)準(zhǔn)差為1.45，根據(jù)上述簡(jiǎn)單調(diào)整規(guī)則，月波動(dòng)率為,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（四）——波動(dòng)性分析,值得注意的是，上述調(diào)整規(guī)則是建立在波動(dòng)率平穩(wěn)分布的假設(shè)條件下，實(shí)際上波動(dòng)率的分布通常存在異方差現(xiàn)象，對(duì)此常用復(fù)雜的計(jì)量模型如自回歸條件異方差模型來預(yù)計(jì)波動(dòng)率。標(biāo)準(zhǔn)差和損失的測(cè)量是聯(lián)系在一起的，但二者又不能等同。如前所述，

22、標(biāo)準(zhǔn)差描述的是變量圍繞均值上下波動(dòng)而發(fā)生的偏差的平均數(shù)。然而，當(dāng)變量與平均值的偏離是朝有利的方向發(fā)生時(shí)，帶來的是收益而不是損失，只有朝不利方向的偏離才會(huì)帶來損失，這種向下偏離的風(fēng)險(xiǎn)（downside risk）才是實(shí)際的風(fēng)險(xiǎn)。因此，標(biāo)準(zhǔn)差并不能很準(zhǔn)確地對(duì)風(fēng)險(xiǎn)作出描述。另外，標(biāo)準(zhǔn)差描述的僅僅是平均偏離程度，不能提供有關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的最大可能值的相關(guān)信息。為了解決這些問題，VaR方法應(yīng)運(yùn)而生,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（五）——風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值分析,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（(V

23、alue at Risk, VAR) 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是指在一定置信水平和一定持有期間內(nèi)銀行資產(chǎn)頭寸所面臨的最大潛在損失額。巴塞爾委員會(huì)規(guī)定的持有期標(biāo)準(zhǔn)是10天，置信水平99%。計(jì)算公式：VAR＝Ew－Wc Ew表示資產(chǎn)組合預(yù)期期末價(jià)值； Wc表示資產(chǎn)組合在給定置信水平下的最低期末價(jià)值計(jì)算方法： （1）正態(tài)分布法：假定資產(chǎn)回報(bào)服從正態(tài)分布，通過估計(jì)其概率分布計(jì) 算出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。

24、（方差－協(xié)方差法） （2）歷史模擬法：依據(jù)銀行資產(chǎn)組合過去的收益特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析來預(yù) 測(cè)其價(jià)格的波動(dòng)性和相關(guān)性，以計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。 （3）蒙特卡羅模擬法。利用計(jì)算機(jī)模擬基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格路徑，計(jì)算衍生工 具的價(jià)格，以此為基礎(chǔ)估計(jì)衍生工具的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量（五）——風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值分析,“歷史模擬法”是借助于計(jì)算過去一段時(shí)間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)收益的頻度分布,通過找到歷史上一段時(shí)間內(nèi)的平均收益

25、,以及既定置信區(qū)間下的最低收益水平,推算VaR的值。“方差-協(xié)方差法” 基本思路是：首先,利用歷史數(shù)據(jù)求出資產(chǎn)組合的收益的方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差;其次,假定資產(chǎn)組合的收益呈正態(tài)分析,可求出在一定置信區(qū)間下反映了分布偏離均值程度的臨界值;第三,建立與風(fēng)險(xiǎn)損失的聯(lián)系,推導(dǎo)VaR值。 “蒙特卡羅模擬法”則基于歷史數(shù)據(jù)或既定分布假定下的參數(shù)特征,借助隨機(jī)產(chǎn)生的方法模擬出大量的資產(chǎn)組合收益的數(shù)值,再從中推出VaR值。,VAR計(jì)算方法的歸納和比較

26、表2.4,VaR方法的選擇,對(duì)沒有期權(quán)（和嵌入期權(quán)）的投資組合，方差－協(xié)方差方法可能是最好的選擇，VAR的計(jì)算相對(duì)容易，而且對(duì)模型風(fēng)險(xiǎn)（歸因于不完善的假設(shè)或估算）沒有太多的偏向。VAR的計(jì)算結(jié)果很容易向管理層和公眾解釋。然而，對(duì)具有期權(quán)的投資組合，這個(gè)方法是不適當(dāng)?shù)模瑧?yīng)當(dāng)使用歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法。歷史模擬法是比較容易實(shí)施的一種方法，它使用所有證券實(shí)際的完全估值，但是它不能說明風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間變化，而且象方差－協(xié)方差方法一樣，難以把握

27、極端事件。理論上，蒙特卡羅模擬法能夠減少所有這些技術(shù)上的困難，它能夠體現(xiàn)非線性頭寸、非正態(tài)分布等，但是代價(jià)是計(jì)算量和數(shù)據(jù)需求比上兩種方法大大增加，模型風(fēng)險(xiǎn)增大。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（一）,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)即分析銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承受能力大小。目前國(guó)際銀行界以《巴塞爾協(xié)議》規(guī)定的資本充足比率模型為 基礎(chǔ)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。（1988、1996、2001）按1998年協(xié)議，資本充足比率等于資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比率，其中資本包括核心資本、附屬資

28、本，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)是“資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)不同種類資產(chǎn)以及表外項(xiàng)目根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)數(shù)的不同加權(quán)匯總后得到” 核心資本由永久的股東權(quán)益和公開儲(chǔ)備組成；附屬資本由未公 開儲(chǔ)備、重估儲(chǔ)備、普通呆帳準(zhǔn)備金及次級(jí)長(zhǎng)期債務(wù)組成；,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（二）,1996年的《補(bǔ)充協(xié)議》增加了三級(jí)資本的概念。三級(jí)資本由短期次級(jí)債務(wù)組成。1996年的《補(bǔ)充協(xié)議》規(guī)定對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)保持適當(dāng)?shù)馁Y本保險(xiǎn)金，并乘以12.5加到原協(xié)議計(jì)算出的信用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)以作分母，分子則是

29、核心資本、附屬資本與三級(jí)資本之和?！堆a(bǔ)充協(xié)議》還規(guī)定了兩種測(cè)量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方法： 標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量法和內(nèi)部模型法。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（二）,新資本協(xié)議包括三部分：最低資本準(zhǔn)備金、政府監(jiān)管和市場(chǎng)約束新資本協(xié)議中銀行風(fēng)險(xiǎn)的概念涵蓋了除信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之外的其他風(fēng)險(xiǎn)，尤其對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)給予了充分重視。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制,風(fēng)險(xiǎn)分散：資產(chǎn)種類與期限多樣化；幣別風(fēng)險(xiǎn)分散；貸款對(duì)象多樣化。風(fēng)險(xiǎn)回避 風(fēng)險(xiǎn)留存：銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)并以自己財(cái)產(chǎn)彌補(bǔ)損

30、失，通常有兩種做法，直接攤?cè)氤杀净蚴虑敖⑾鄳?yīng)的風(fēng)險(xiǎn)損失準(zhǔn)備金。風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移 ① 風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)出售 ② 保險(xiǎn) ③ 運(yùn)用衍生工具轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn),商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理制度安排（一）,全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念 ①全面監(jiān)控各種風(fēng)險(xiǎn) 信用風(fēng)險(xiǎn) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn) 操作風(fēng)險(xiǎn) 法律風(fēng)險(xiǎn)等 ②全面考慮概率、價(jià)格和偏好 即3P(Probability,Price and Preferenc

31、e)理論，其中，價(jià) 格是經(jīng)濟(jì)主體為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)而必須支付的金額，概率是用來衡 量各種風(fēng)險(xiǎn)的可能性，偏好則決定經(jīng)濟(jì)主體愿意承擔(dān)和應(yīng)該 規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)份額。通過對(duì)三者的通盤考慮，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理 中客觀量的計(jì)量與主觀偏好的均衡最優(yōu)。,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理制度安排（二）,健全的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)控體系 ①由上而下的風(fēng)險(xiǎn)管理程序：銀行董事會(huì)明確建立對(duì)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn) 的態(tài)度和偏好以及承擔(dān)和控制風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任分配；高級(jí)管

32、理層 執(zhí)行董事會(huì)制定的政策；風(fēng)險(xiǎn)管理部門負(fù)責(zé)具體運(yùn)作 ②風(fēng)險(xiǎn)管理職能的獨(dú)立存在：第一，收集、分析、監(jiān)控與銀行 有關(guān)的信息，以便董事會(huì)和高級(jí)管理層了解風(fēng)險(xiǎn)情況；第 二，監(jiān)控風(fēng)險(xiǎn)額度。 ③操作程序的監(jiān)督與牽制：一線交易，后線結(jié)算，會(huì)計(jì)審核， 監(jiān)控四個(gè)層次,商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理制度安排（三）,風(fēng)險(xiǎn)文化扮演重要角色 ①同等待遇原則 ②風(fēng)險(xiǎn)管理部門與業(yè)務(wù)部門

33、之間應(yīng)建立一 種積極的和有建設(shè)性關(guān)系 ③強(qiáng)調(diào)靈活，在風(fēng)險(xiǎn)與回報(bào)之間取得 平衡,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的發(fā)展動(dòng)因 1）利率管制的放松 20世紀(jì)70年代以來，各國(guó)逐步取消利率管制，利率水平的升降不再由中央銀行直接決定，而是由市場(chǎng)主體在競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)上根據(jù)自身對(duì)利率的愿望和預(yù)期進(jìn)行確定。這樣商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)方式由傳統(tǒng)的非價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)向價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，利率

34、風(fēng)險(xiǎn)在國(guó)際銀行業(yè)突顯出來，成為現(xiàn)實(shí)和隨時(shí)存在的風(fēng)險(xiǎn)。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,,2）布雷頓森林體系全面崩潰布雷頓森林體系在運(yùn)行近三十年后于20世紀(jì)70年代初全面崩潰，固定匯率制度瓦解，多數(shù)國(guó)家開始實(shí)行浮動(dòng)匯率制。這無疑將導(dǎo)致匯率的劇烈波動(dòng)及商業(yè)銀行面臨匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大，此外，各國(guó)境內(nèi)外匯管制的放松和資本國(guó)際流動(dòng)規(guī)模的日益擴(kuò)大雪上加霜，進(jìn)一步加大了匯率波動(dòng)的幅度和力度，使各國(guó)商業(yè)銀行越來越多地暴露在外匯風(fēng)險(xiǎn)之中。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

35、衡量的歷史演變,3）金融業(yè)脫媒現(xiàn)象的影響 20世紀(jì)70年代以來的金融業(yè)“脫媒”現(xiàn)象，使得證券交易業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)則相對(duì)縮減，因而面臨更多更復(fù)雜的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。4）衍生金融產(chǎn)品的產(chǎn)生與發(fā)展 衍生金融工具市場(chǎng)發(fā)展異常迅猛，市場(chǎng)范圍不斷擴(kuò)展，各國(guó)商業(yè)銀行大量介入這一市場(chǎng)，從而使商業(yè)銀行面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)被具有杠桿性質(zhì)的衍生金融產(chǎn)品交易成倍放大?！八茌d舟，亦能覆舟”，衍生金融工具產(chǎn)生的初衷是進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)的管理，然而作為

36、一種獲利性的投資工具，卻給商業(yè)銀行帶來新的更為嚴(yán)重的金融風(fēng)險(xiǎn)。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量方法的演進(jìn) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的精髓在于，了解商業(yè)銀行目前的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況并合理評(píng)估其績(jī)效。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小決定了銀行績(jī)效的變動(dòng)情況，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方向反映了銀行績(jī)效變動(dòng)的偏好問題，因而市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況是市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大小與方向的組合產(chǎn)物。而且，進(jìn)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)還需要確定并判斷市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的方向提供了收益機(jī)會(huì)還是暴露風(fēng)險(xiǎn)。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡

37、量的演變過程,,,,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的演進(jìn),1960－1969,1970－1979,1980－1989,1990－1999,2000至今,缺口分析,持續(xù)期模型,動(dòng)態(tài)模型,風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值情景分析極限測(cè)試,預(yù)期損失分析,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,1）缺口分析階段 20世紀(jì)60年代初期，利率風(fēng)險(xiǎn)衡量的管理收益已明顯受到重視，計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步又大大降低了衡量利率風(fēng)險(xiǎn)的成本，利率風(fēng)險(xiǎn)的最簡(jiǎn)單來源，即償還期不相匹配風(fēng)

38、險(xiǎn)的衡量問題此時(shí)得到了解決，缺口分析成為銀行風(fēng)險(xiǎn)管理人員進(jìn)行日常性利率風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的主要工具。,缺口分析階段,缺口分析是把資產(chǎn)負(fù)債表中的利率敏感性項(xiàng)目（在一定時(shí)期內(nèi)到期或可重新定價(jià)的項(xiàng)目）按到期日排列，分析同一到期日下資產(chǎn)負(fù)債間的差額（缺口）。利率敏感性缺口=利率敏感性資產(chǎn)-利率敏感性負(fù)債利率敏感性比率＝利率敏感性資產(chǎn)/利率敏感性負(fù)債,利率敏感性缺口與凈收益之間的關(guān)系,,由上圖可知，如果利率上升，則具有負(fù)缺口的公司會(huì)面臨損失。所以在預(yù)期

39、利率上升時(shí)應(yīng)當(dāng)增加利率敏感性資產(chǎn)，減少利率敏感性負(fù)債；反之，如果利率下降，具有負(fù)缺口的公司會(huì)獲得額外收益，也就是說，在預(yù)期利率下降時(shí)，應(yīng)增加利率敏感性負(fù)債，減少利率敏感性資產(chǎn)。,缺口分析存在的問題,首先，缺口分析的精確性值得懷疑。由于缺口分析要將資產(chǎn)和負(fù)債按一定的考察期加以劃分，因此，無論怎樣，考察期都要占用某個(gè)時(shí)間跨度。歸于某個(gè)考察期的資產(chǎn)或負(fù)債有可能集中在時(shí)間段的尾部，也有可能集中在時(shí)間段的頭部，它們并不總是均勻地分布在整個(gè)考察期中

40、。這樣，在考察期中，仍有可能遭受利率風(fēng)險(xiǎn)損失。舉例而言，某個(gè)考察期的缺口為零，但資產(chǎn)的重新定價(jià)時(shí)間普遍要早于負(fù)債的重新定價(jià)時(shí)間，這說明該考察期的缺口實(shí)質(zhì)上是平均為零，其前段時(shí)間的缺口應(yīng)為正，而尾部缺口應(yīng)為負(fù)。考察期時(shí)間跨度越小，缺口分析的精確性就越高。但從實(shí)際操作上來說，考察期時(shí)間跨度太小是沒有多大意義的。,缺口分析存在的問題,其次，它未能包括期權(quán)性頭寸對(duì)收入敏感度造成的變動(dòng)，也未能反映非利息收入與支出的變動(dòng)狀況，且因?yàn)橘Y產(chǎn)的利率與

41、負(fù)債的利率不完全相關(guān)，短期負(fù)債資產(chǎn)的利率常比長(zhǎng)期資產(chǎn)負(fù)債的利率變化要快得多，所以即使是零缺口也不能完全消除利率風(fēng)險(xiǎn)。正因此，在利率敏感缺口之后，發(fā)展了持續(xù)期理論。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,2）持續(xù)期模型階段 七十年代中后期，利率管制的放松以及布雷頓森林體系全面崩潰導(dǎo)致的匯率自由浮動(dòng)，加快了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展，其中利率水平的劇烈波動(dòng)以及資產(chǎn)負(fù)債表的復(fù)雜化使得商業(yè)銀行更加注意采用先進(jìn)的利率風(fēng)險(xiǎn)衡量方法。由于金融全球化發(fā)展以及競(jìng)

42、爭(zhēng)加劇，利率風(fēng)險(xiǎn)衡量的收益上升，而個(gè)人計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)改進(jìn)了計(jì)算力量，進(jìn)一步降低了成本，利率風(fēng)險(xiǎn)衡量的最佳水平迅速上升，出現(xiàn)了持續(xù)期分析模型來滿足銀行業(yè)的需求。,持續(xù)期概念源于對(duì)債券組合的分析與管理，最早由麥考利（F.R.Macaulay）于1938年提出來，因此又被稱為麥考利持續(xù)期。麥考利持續(xù)期有兩個(gè)前提假設(shè)：收益率曲線是平坦的；用于所有未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)率是固定的。它通過下面公式進(jìn)行計(jì)算：

43、 其中；D表示持續(xù)期；Pt為t期利息收入或支出的現(xiàn)金流量；t表示發(fā)生現(xiàn)金流量的時(shí)點(diǎn)距現(xiàn)在的時(shí)間長(zhǎng)度（期數(shù)）；r表示債券的到期收益率；n為現(xiàn)金流量次數(shù)，即等于最終到期日。,,持續(xù)期不象傳統(tǒng)的期

44、限計(jì)量方法，某項(xiàng)資產(chǎn)或負(fù)債的持續(xù)期(duration)是相對(duì)于其“期限”(maturity)來說的。期限是指資產(chǎn)或負(fù)債的生命周期，從其生效日至到期日為止；而持續(xù)期則是指某項(xiàng)資產(chǎn)或負(fù)債以現(xiàn)值方式收回其價(jià)值的時(shí)間。 比如，一項(xiàng)期限為5年、總額為100萬元的貸款，其持續(xù)期如果為4年，指的是銀行可用4年時(shí)間收回這100萬元的貸款本息。之所以會(huì)出現(xiàn)這種情況，乃是因?yàn)槎鄶?shù)長(zhǎng)期貸款會(huì)安排提前分次還本付息。因此，平均來說，收回本息的時(shí)間就要短于5年。

45、,實(shí)際上，持續(xù)期反映了債券對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)的敏感度，即未來利率水平變動(dòng)對(duì)債券價(jià)格的影響程度。這可以從兩方面來理解，一方面持續(xù)期作為時(shí)間概念，作為債券未來收入的平均期限，反映了該債券暴露在利率風(fēng)險(xiǎn)中的平均時(shí)間長(zhǎng)短，顯然，持續(xù)期越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)越大；另一方面，我們可通過求得債券價(jià)格PV對(duì)利率的一階導(dǎo)數(shù)來分析市場(chǎng)利率變動(dòng)對(duì)債券價(jià)格的影響，得到,利率風(fēng)險(xiǎn)即債券價(jià)格的變動(dòng)是持續(xù)期與利率這兩個(gè)變量的函數(shù)，持續(xù)期實(shí)質(zhì)上是債券價(jià)格的利率彈性。值得注意的是，若使用修

46、正持續(xù)期概念可以更清晰反映市場(chǎng)利率變動(dòng)對(duì)債券價(jià)格的影響。,現(xiàn)舉例加以說明，假設(shè)某投資者有意購買一種面值為1 000元的債券，債券的期限是10年，年息票率為10%(每年付息一次)，當(dāng)前市場(chǎng)利率為12%，那么可以計(jì)算出該債券的麥考萊持續(xù)期和修正持續(xù)期分別為:,說明若市場(chǎng)利率從12%上升為13%，即利率上升1% (100個(gè)基本點(diǎn))，那么該債券的市場(chǎng)價(jià)格將下降5.85%。一項(xiàng)金融工具的持續(xù)期越長(zhǎng)，其市場(chǎng)價(jià)值對(duì)利率的變動(dòng)越敏感，利率風(fēng)險(xiǎn)也就越大。

47、,持續(xù)期缺口模型,商業(yè)銀行可以使用持續(xù)期缺口(duration gap簡(jiǎn)稱DGAP)來衡量資產(chǎn)負(fù)債的利率風(fēng)險(xiǎn)。DGAP是指資產(chǎn)持續(xù)期與負(fù)債持續(xù)期和負(fù)債資產(chǎn)比率的乘積的差額，即DGAP=資產(chǎn)持續(xù)期（DA）－負(fù)債持續(xù)期（DL）×總負(fù)債/總資產(chǎn)這里的資產(chǎn)持續(xù)期和負(fù)債持續(xù)期是各項(xiàng)資產(chǎn)負(fù)債持續(xù)期的加權(quán)平均數(shù)，我們可以將每項(xiàng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例作為權(quán)數(shù)，計(jì)算出資產(chǎn)組合的加權(quán)平均持續(xù)期(DA)，以同樣的方法計(jì)算出負(fù)債組合的加權(quán)平均

48、持續(xù)期(DL )。,持續(xù)期缺口與銀行凈值之間的關(guān)系,持續(xù)期分析的優(yōu)點(diǎn),持續(xù)期分析擺脫了缺口分析中對(duì)考察期進(jìn)行劃分的難題，而使用現(xiàn)值對(duì)銀行資產(chǎn)和負(fù)債的利率風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行考察，這不僅考慮了短期的利率風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)較長(zhǎng)期的利率風(fēng)險(xiǎn)也進(jìn)行了分析 。,持續(xù)期分析的缺陷,1）首先，持續(xù)期分析也存在著準(zhǔn)確性問題。由于持續(xù)期分析中要選取貼現(xiàn)利率，而貼現(xiàn)利率的選擇范圍是很大的，因此，不同的利率會(huì)帶來不同的結(jié)果。而且，對(duì)于內(nèi)含的期權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，持續(xù)期分析也不能夠反映。2）

49、運(yùn)用麥考萊持續(xù)期或修正持續(xù)期衡量利率風(fēng)險(xiǎn)簡(jiǎn)單明了，但存在某些局限性。例如，它假設(shè)各種利率水平只以相同的速度變化，即各種收益率曲線的斜率相等，而現(xiàn)實(shí)往往是短期利率的變動(dòng)比長(zhǎng)期利率的變動(dòng)頻繁且幅度大;另外，它假設(shè)隨著利率的變化，債券現(xiàn)金流并不受影響，而現(xiàn)實(shí)中很多債券在到期日前可以提前贖回(或賣出)，導(dǎo)致其持續(xù)期發(fā)生突然的變化。所以，這些主觀假設(shè)影響了持續(xù)期的適用性。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,3）動(dòng)態(tài)模型階段 八十年代初期，

50、計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅猛，帶動(dòng)了資產(chǎn)負(fù)債管理軟件的開發(fā)與應(yīng)用，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的收益與成本兩方面都朝著有利的方向邁進(jìn)。資產(chǎn)負(fù)債管理模型在這一過程中得到不斷完善，它將商業(yè)銀行的凈利息收入置于幾種不同的利率水平假設(shè)前提下通過動(dòng)態(tài)的模擬分析，以測(cè)算利率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)商業(yè)銀行凈利差的影響， 進(jìn)而將利率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行未來凈利息收入的預(yù)期影響控制在一定的幅度范圍內(nèi)。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,4）綜合衡量體系階段（風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值、情景分析與極限測(cè)試） 90年代

51、后銀行管理者逐漸注意到金融衍生工具日益廣泛的應(yīng)用所帶來的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，建立一套有明確獨(dú)立性和權(quán)限的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理職能成為當(dāng)務(wù)之急，并迫切需要準(zhǔn)確及時(shí)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量方法的出臺(tái)。無疑，計(jì)算機(jī)及管理信息系統(tǒng)的發(fā)展和日益先進(jìn)的軟件使成本更為降低，這些都推動(dòng)和引導(dǎo)著市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系的問世。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)衡量的歷史演變,5）預(yù)期分析階段 以風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為主體的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系具有明顯的局限性，比如主要衡量正常變動(dòng)下的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，不能有效處理金

52、融市場(chǎng)處于極端價(jià)格變動(dòng)的情形，且不具備凸性，不能反映分散化效應(yīng)等。針對(duì)上述不足，商業(yè)銀行于2000年開始引進(jìn)全新的風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)——預(yù)期損失分析（Expected Shortfall, ES），從而較好地彌補(bǔ)了VaR方法的固有缺陷。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系由VAR方法、極限測(cè)試和情景分析三種相互補(bǔ)充的技術(shù)共同組成。,VaR方法,2.5% 1%

53、 0 損失 上圖描述的是資產(chǎn)的損失分布圖，假定每天的損失額服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)。 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的性質(zhì)，有如下表達(dá)式：,,,,,,,,,,P(損失>1.96 ) =2.5% P(損失>2.33 ) =1%表示該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)的損失超過1.96的概率為2.5%，損失超過2.3的概率為1%。

54、我們稱1.96為該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)2.5%的置信水平下的VaR值。稱2.33為該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)1%的置信水平下的VaR值。,VaR的一般定義：在一定的持有期間內(nèi)，在給定的置信水平下，從不利的市場(chǎng)變動(dòng)中可能遭受的最大損失額。舉例說明：以銀行Bankers Trust的數(shù)字為例。該銀行某年度報(bào)告公布了它當(dāng)年每日的VaR值,在99%的置信區(qū)間內(nèi)平均為3500萬美元, 這意味著,因市場(chǎng)波動(dòng)而每天發(fā)生超過3500萬美元損失的概率

55、只有1%;或者說每天將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致?lián)p失的數(shù)額約束在3500萬元以內(nèi)的概率有99%。,VaR的兩個(gè)主要要素：（1）持有期間。正如前面提到的不同期限波動(dòng)率的區(qū)別一樣，不同持有期間的VaR也相差很大，期限越長(zhǎng)，市場(chǎng)參數(shù)的波動(dòng)率就越大，相應(yīng)的VaR也會(huì)增大。持有期的選擇取決于資產(chǎn)組合調(diào)整的頻度,以及相應(yīng)的進(jìn)行頭寸清算的可能的速率。 一些流動(dòng)性很強(qiáng)的交易頭寸往往需以每日為期計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)收益和VaR值； 一些期限較長(zhǎng)的頭寸,如養(yǎng)老金和其它

56、投資基金,則可以以每月為期 ；巴塞爾委員會(huì)要求銀行以兩周,即10個(gè)營(yíng)業(yè)日為持有期。,（2）置信水平。通常采用的置信水平為5%、2.5%和1%。使用1%的置信水平表示一天中的損失超過VaR的概率為1%。并非整齊劃一，一般在95%到99%之間。JP.Morgan選擇95%;花旗銀行選擇95.4%; 大通曼哈頓選擇97.5%;BankersTrust選擇99%。 選擇不同的置信區(qū)間估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)損失,在一定程度上反映了不同的金融機(jī)構(gòu)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)

57、承擔(dān)的不同態(tài)度或偏好,一個(gè)較寬的置信區(qū)間意味著模型在對(duì)極端事件的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)失敗的可能性相對(duì)較小。 巴塞爾委員會(huì)要求采用99%的置信區(qū)間。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系,VAR方法優(yōu)點(diǎn)： ①VAR方法能夠把預(yù)期的未來損失的大小和該損失發(fā) 生的可能性綜合起來。 ②VAR方法適用于包括利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格風(fēng) 險(xiǎn)及衍生工具風(fēng)險(xiǎn)在內(nèi)的各種市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量。 ③存在模型

58、風(fēng)險(xiǎn)，由于同樣的模型可以采用歷史模擬、 蒙特卡羅模擬等不同方法而得到資產(chǎn)收益的不同概 率分布。 ④適用于正常市場(chǎng)條件下對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量，而對(duì) 于市場(chǎng)出現(xiàn)極端情況時(shí)卻無能為力。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系,VAR方法缺陷：（一）偶發(fā)事件和穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn)基于歷史數(shù)據(jù)模型的主要缺點(diǎn)在于，它們假設(shè)用歷史數(shù)據(jù)可以很好的預(yù)計(jì)未來的不確定性。然而，即使過去的數(shù)值測(cè)量完全精確，也不能

59、保證將來不會(huì)應(yīng)產(chǎn)過去從未發(fā)生過的，令人措手不及的事情。突發(fā)性可能以兩種形式表現(xiàn)出來，一是一次性的偶發(fā)事件（例如貶值）；二是結(jié)構(gòu)性的變化（例如從固定匯率制變?yōu)楦?dòng)匯率制）。在歷史的圖形突然發(fā)生了突然而劇烈變化的情況下，就會(huì)導(dǎo)致基于歷史數(shù)據(jù)的模型失效。,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)綜合衡量體系,VAR方法缺陷： （二）模型風(fēng)險(xiǎn)1。函數(shù)形式的風(fēng)險(xiǎn)是模型風(fēng)險(xiǎn)中最典型的風(fēng)險(xiǎn)類型，如果對(duì)證券進(jìn)行估價(jià)的函數(shù)選取不當(dāng)，就會(huì)導(dǎo)致估價(jià)誤差增大。例如，布萊克－斯

60、科爾斯模型，就是建立在一系列相當(dāng)嚴(yán)格的假設(shè)之上：布朗幾何運(yùn)動(dòng)，不變的利率及波動(dòng)。對(duì)于傳統(tǒng)的股票期權(quán)，這些假設(shè)是成立的，但是對(duì)于如短期利率期權(quán)，運(yùn)用這一模型就不合適了。 2。參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)也稱為估測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，它源于測(cè)量參數(shù)不精確，即使在一個(gè)完全穩(wěn)定的環(huán)境下，我們都不可能觀測(cè)到真實(shí)的期望回報(bào)以及波動(dòng)度隨著參數(shù)數(shù)量的增加，參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)也不斷擴(kuò)大，用來估測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的參數(shù)越多，由于其內(nèi)部相互作用而產(chǎn)生錯(cuò)誤的幾率就越大，它們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的誤導(dǎo)性就越大。,極端測(cè)試

61、,所謂極端測(cè)試是指將商業(yè)銀行置于某一特定的極端市場(chǎng)情況下，如假設(shè)利率突然上升160個(gè)標(biāo)準(zhǔn)點(diǎn)，估價(jià)暴跌20%等異常的市場(chǎng)變化，然后測(cè)試該銀行在這些關(guān)鍵市場(chǎng)變量突變情況下的表現(xiàn)狀況。,極端測(cè)試的步驟選擇測(cè)試對(duì)象 1.選擇市場(chǎng)變量 2.測(cè)試幅度 3.測(cè)試信息效用和數(shù)據(jù)過載問題 鑒定假設(shè)條件 1.

62、相關(guān)性繼續(xù)存在與否？ 2.對(duì)于失效的相關(guān)性，新的假設(shè)是什么？ 3.被經(jīng)濟(jì)融模型是否仍然適用？重新評(píng)估產(chǎn)品組合的價(jià)值決定行動(dòng)計(jì)劃,極端測(cè)試實(shí)例 對(duì)一種貨幣（德國(guó)馬克）的單一角度的極限測(cè)試。假設(shè)德國(guó)馬克對(duì)美元的預(yù)期匯率是1美元兌1.5德國(guó)馬克?，F(xiàn)在我們手中有一份遠(yuǎn)期合同，需要在合同到期時(shí)

63、按照當(dāng)時(shí)的即期匯價(jià)賣出1.5億德國(guó)馬克?，F(xiàn)在這1.5億德國(guó)馬克相當(dāng)于1億美元。下圖中表示的是即期匯率上下波動(dòng)時(shí)對(duì)損益的影響。比如，德國(guó)馬克對(duì)美元貶值6%，造成的損失就是600萬美元。在這種情況下，損益結(jié)果是嚴(yán)格線性的。,極端測(cè)試的優(yōu)點(diǎn) 1. 極端測(cè)試的對(duì)象選擇是建立在主觀基礎(chǔ)上，測(cè)試者自行決定市場(chǎng)變量及其測(cè)試幅度，因而可以模擬市場(chǎng)因素任何幅度的變化。 2. 極端測(cè)試不需要明確得出發(fā)生某一類事件的可能性大小，因

64、而沒有必要對(duì)某一種變化確定一個(gè)概率，相對(duì)較少涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)，非常適合交流。 3. 作為商業(yè)銀行高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理工具，極端測(cè)試可以為管理層明確指出資產(chǎn)組合價(jià)值發(fā)生變化的本質(zhì)原因和風(fēng)險(xiǎn)因素。,極端測(cè)試的缺陷 1. 測(cè)試變量與測(cè)試幅度選擇問題。 2. 對(duì)極端測(cè)試假設(shè)條件的重新鑒定，這是因?yàn)槟承┦袌?chǎng)因素異常或極端那變化可能使得分險(xiǎn)分析的假設(shè)前提條件發(fā)生變化。 3. 對(duì)眾多風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行

65、不同幅度的測(cè)試所帶來的工作量巨大。 4. 每次極端測(cè)試只能說明事件的影響程度，并沒有考慮未來事件發(fā)生的可能性，這不僅在某種程度上加重?cái)?shù)據(jù)過載的問題，同時(shí)使得管理層難以分清主次。,情景分析,所謂情景分析是假定包括政治、經(jīng)濟(jì)、軍事在內(nèi)的投資環(huán)境發(fā)生變化，首先分析市場(chǎng)主要變量的可能變化，進(jìn)而分析對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)組合的影響情景分析是一個(gè)戰(zhàn)略角度的分析技巧，它使得公司能夠評(píng)價(jià)各種不同的偶然事件對(duì)自身利潤(rùn)流量的潛在影響。它使用多維

66、的預(yù)測(cè)方法，幫助公司對(duì)其長(zhǎng)期的關(guān)鍵薄弱層面作出評(píng)價(jià)情景分析的目的是幫助公司的決策者在那些未必會(huì)發(fā)生但是具有災(zāi)難性后果的事件發(fā)生之前考慮并了解這些事件的影響,情景分析的步驟第一步：情景定義第二步：情景要素分析第三步：情景預(yù)測(cè)第四步：情景合并第五步：情景展示和后續(xù)步驟,,在我們研究利率風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，比較有代表的虛擬情景有紐約利率7景（NY7 Scenarios）。紐約利率7景源于紐約第126條監(jiān)管條例，它要求企業(yè)測(cè)試一

67、下7種利率變化情景對(duì)公司的影響：l        原有利率l        利率在頭10年每年均勻遞增0.5％，然后維持不變l        利率在頭5年每年均勻遞增1％，其后的5年間每年均勻遞減1％， 然

68、后維持不變l        利率即刻跳升3％，然后維持不變l        利率即刻跳低3％，然后維持不變l        利率在頭10年每年均勻遞減0.5％，然后維持不變l   利率在頭5年每年均勻

69、遞減1％，其后的5年間每年均勻遞增1％， 然后維持不變,極端測(cè)試與情景分析的比較分析,極端測(cè)試 測(cè)試銀行在關(guān)鍵市場(chǎng)變量突變情況下的表現(xiàn)狀況。 其特點(diǎn)為：1 自下而上的方法2 一維分析3 短期戰(zhàn)術(shù)性方法,情景分析 從戰(zhàn)略角度分析在特定背景下、特定時(shí)間段內(nèi)發(fā)生的偶然事件對(duì)銀行的直接和間接影響。其特點(diǎn)為：1 自上而下的方法2 多維預(yù)測(cè)3 長(zhǎng)遠(yuǎn)戰(zhàn)略性方法,商業(yè)銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量ES模型,盡管V

70、aR在對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量計(jì)算上發(fā)揮著不可或缺的作用，但是在一致性風(fēng)險(xiǎn)度量體系下其固有的缺陷一覽無遺。而Artzner提出的ES模型則較好地彌補(bǔ)了VaR在各方面的局限性，鑒于其概念的合理性及優(yōu)良性質(zhì)，各國(guó)商業(yè)銀行于世紀(jì)之交2000年開始引進(jìn)這一全新的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)。ES是比VaR更為優(yōu)良的統(tǒng)計(jì)估計(jì)值，運(yùn)用ES技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量可以避免VaR的內(nèi)在缺陷，起到金融風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化的作用。 ES（Expected Shortfall）即預(yù)期損失，有時(shí)