金融风险管理

• 透明市场：
– 交易频繁，市场活跃，市场价格合理（股票）；
• 有限价格发现市场：房地产价格，OTC市场
– 交易不频繁，价格依赖于一定的理论模型（结 构化产品）； – 模型风险
组合效应 (Portfolio Effect)
•
银行是经营风险的企业，它最大的功能之一就在于通过 风险的集中，先在银行内部不同的资产组合之间进行分散 化，大大降低其最后承担的风险。 • N个组合的最后风险 <<N个组合各自风险的加总 • 银行经营和风险管理应该尽可能的实现银行内部的组合效 应，降低风险裸露头寸，降低风险管理成本。 – 浮动利率＋一个利率互换＝固定利率 – 正向浮动利率＋方向浮动利率＝固定利率 • 金融工程的重要原理： – 分拆和捆绑
Prob (delta V<-1 000 000)=5% Prob (delta V<-VAR)=1-X% X=95%,VAR=1 000 000
在险价值
• 我们有X%的信心在接下来的T个交易日中损 失程度不会超过多大？ • 参数：
– 时间窗口； – 置信度X%。
在险价值的计算：参数方法
• 根据资产某个分布的假定，计算其分布临 界值。 • 正态分布：均值为u,标准差为w. • Prob(delta V<u-1.66w)=95% • Prob(delta V<u-2.33w)=99% • 1.66w-u就是该资产95％的VAR。 • 2.33w-u就是该资产99％的VAR。
• 这对银行等金融机构有重要意义，因为银行的客户群体多， 可以使用大数定律，科学的风险管理成为可能。 • 大数定理能够发挥作用的条件：相关性要比较小；
– 资产的分散。
风险的全面认识
• 在金融市场中，风险不仅指可能的损失，还包括可能的收益。所谓的 高风险、高收益。
– 股票的风险不仅指它可能下跌，也意味着它可能上升。
风险的进一步认识
• 风险不仅需要考虑损失的可能性，还要考虑可能的损失程 度。
– 损失可能性和损失程度都可能增加损失的不确定性。不确定性越 大，风险也就越大。
• 损失可能性不同于损失概率。
– 损失概率必须在比较大的群体范围内或者多个独立事件中才有意 义； – 损失可能性可以针对个人或者单一时间，未必是可以度量的。
– 变异系数 – 夏普比率 – RAROC
3. 变异系数
• 变异系数CV：衡量每单位期望收益的风险。 • 风险/收益 • 变异系数反应的是风险和收益的对应关系。
变异系数的例子
• 有两个投资方案A，B，A的期望收益率为10％，标准差为2％，B的期 望收益率为11％，标准差为3％，这两个投资方案的变异系数计算为： • 方案A每单位收益承担的风险小于B，因此投资者可能倾向与选择A。 但是不是绝对的，有些投资者可能为了获得更高的收益愿意冒更大 的风险，这取决与投资者对风险的态度和风险承受能力。
风险管理
问题：
• • • • 如何理解风险？ 如何评判金融交易的收益？ 如何进行有效的风险管理？ 如何理解金融创新？
风险管理的历史背景
• 1980年以来国际金融市场的巨大变化
– 金融资产价格的大幅波动带来了巨大的风险 – 伴随着金融创新浪潮而来的金融衍生品，改变 了传统的银行业务模型 – 在这些背景下，银行的风险管理显得尤为重要。
背景1：美国短期利率变动
信用衍生品的名义金额
中国银行深圳分行EMBA核心 课程高级研修班，2008，厦 门
衍生品市场对风险管理的影响
• 传统的借贷业务不再是银行利润的主要来 源 • 风险管理变得非常复杂
– 定价模型的复杂； – 风险源的复杂； – 影响的非线性
• 一体化风险管理称为一种必须
• 金融市场价格和利率的变动会影响银行的 一些资产的价值。
– 风险暴露部分； – 套期保值资产之间的不完全相关
信用风险
• 违约风险：
– 违约率 – 残值比率
• 信用价差风险 • 降级风险 • 等级转换矩阵
等级转换矩阵
流动性风险
• 筹资相关的流动性风险
– 金融机构短期内无法筹资资金用于满足现金、 保证金、担保、资本等需要而导致的风险
– 市场风险； – 信用风险； – 流动性风险； – 操作风险等
一体化风险管理的步骤
一体化风险管 理
监控 判断和避免
风险分析
风险和收益的 匹配
积极的风险管 理
限额管理：判 断和选择银行 需要承担的风 险
压力测试 情景分析 VAR
RAROC
风险管理框架
最优实践政策
独立的积极风险管理：限 额管理、风险分析等
风险度量
• 不同投资者对各种风险的敏感性不同，很难用一个简单的 方法衡量各种来源的风险。 • 几种传统的方法：
– 范围法。给出可能出现的最好收益和最差收益，不提供两个极端 之间的收益率分布状况； – 标准差法。对收益的概率分布作出描述。 – 在险价值（Value at Risk, VAR）。
标准差
最优实践架构
• • • • 人力资源（最重要） 操作 正确的数据 技术
– 硬件 – 软件
最优实践架构
人力
操作
准确的数据
技术（硬件和软件）
开启新价值的可能性：一体化风险管 理
高级管理 （需要理解风险，如VAR）
市场需求 （个性化的金融工具）
交易 需要额度、收益预期 以及资本要求的信息 最优实践风险管理系统
• 交易相关的流动性风险
– 金融机构无法按照现有价格迅速买卖资产而带 来的风险
• 二者密切相关:LTCM • On the run-off the run 差价
操作风险
• 由系统不充分、管理失败、错误控制、欺 诈以及人力错误而带来的潜在损失。 • 由于高杠杆性，衍生交易更容易受到操作 风险的影响
– 法国兴业银行：现年30多岁的交易员热罗姆·盖 维耶尔在未经授权情况下大量购买欧洲股指期 货，最终给银行造成49亿欧元（约合71.4亿美 元）损失。
在险价值的计算：历史模拟
根据某个资产收益率的一定数量的数据（如 1000个），将该数据从大到小排列，计算 其95％（99％）分位值，（如1000个数据， 就是第950（990）个数值），该数值就是 其置信水平下的VAR。
标准差和在险价值的比较
• 标准差衡量的两边波动幅度，既包括大幅上涨，也包括大 幅下跌； • 在险价值只衡量下跌的风险。 • 在理论学术界，标准差更多地用于衡量风险，在实务业界， VAR VAR则用得十分广泛。 • 巴塞尔协议已经把VAR全面地引入了银行的风险管理当中。 • 估计VAR必须注意的几个问题：
风险管理机构和风险控制
• 风险管理机构功能 • 风险机构的标准以及监控
管理风险的独立性
高级管理层： 高级管理层： 批准商业计划和目标 确定风险承受水平 确立政策 确保绩效 交易管理层： 交易管理层： 确立和管理风险头寸 确保交易及时、准确和完整的进行 结清正式的盈亏
风险管理部门： 风险管理部门： 确立风险政策 监控额度的遵守 负责资产/负债管理委员会 评估模型和分析 提供独立的风险报告
案例
• 我们持有一个价值为100万元的股票头寸， 股票10天收益率的标准差为10％，均值为0， 该股票收益率为正态分布，计算10天时间 置信度为99％的在险价值。 • VAR(r)＝2.33*10%-0=0.233; • VAR(p)=0.233*100=23.3万元。 • Prob (delta V<-23.3)=1-99%=1%
启示
• 银行面临的风险是多纬度的； • 一个科学的风险管理体系应该能够以尽可 能低的成本同时实现多纬度的风险管理 • 一体化风险管理体系 (Integrated Risk Management)
一体化风险管理体系：最优实践标 准
• 用一个统一的衡量单位和策略度量和管理 风险。 • 需要考虑的风险包括：
• 严格定义：风险是由不确定性引起的资产收益或者损失的可能性。 • 根据风险的定义，风险管理的两大基本思路是：
– 把风险的有利部分（可能的收益）和不利部分（可能的损失）全部消除， 用一个确定性的财富分布来取代一个不确定的财富分布——远期。 – 只消除风险的不利部分，保留风险的有利部分，在排除掉相应损失可能 性的同时给投资者保留可获得收益的空间——期权。当然，没有免费午餐， 需要支付一定的费用。
• • • • 各数据偏离平均数的距离（离均差）的平均数； 标准差能反映一个数据集的离散程度。 标准差和风险： 两个资产未来有两种可能的收益率，一个资产为10%和10%；另一个资产为20%和-20%： • 二者的期望收益率都一样为0，但是分布不同
– 资产1标准差为：14%； – 资产2标准差为：28%； – 资产2的风险更大。
最优实践架构
最优实践方法 （模型）
最优实践政策
最优实践政策
• 商业策略：
– 金融机构风险/收益目 标
商业策略
• 以此确定：
– 银行整体风险额度和承 受
风险承受
授权
• 包括：
– 市场风险政策 – 信用风险政策 – 操作风险政策
披露
市场风险政策
• 规定多大规模的头寸可以风险暴露
– VAR
• 承担市场风险的机构 • 可以承受的市场风险的类型
夏普比率
• 在上述例子中，假设无风险收益率为3％， 则资产A的夏普比率为(10%-3%)/2=3.5%，资 产B的夏普比率为(11%-3%)/3=2.66%. • 可以看出，资产A的夏普比率高于资产B， 因此相对于风险而言，A更具有投资价值。 • 这与变异系数的结论不同。
银行风险的纬度
市场风险
投资方案 期望收益 标准差 变异系数
A 10％ 2％ 0.2
B 11％ 3％ 0.2727
夏普比率
• 变异系数衡量的是每单位预期收益所承担的风险； • 夏普比例衡量每单位风险所带来的风险溢酬。 • 和变异系数相比，夏普比率扣除掉无风险利率的影响， 因此更能反应风险对收益的影响 • 夏普比率＝（期望收益率－无风险利率）/风险