VaR方法在房地产公司风险管理中的运用.
VaR在风险管理中的应用
生 交 易 风 险 的 占 2 % ;I si t n e 9 ntueIvs t tr o 杂志 19 年 的调查 指出,3 %的被调 95 2 a !I ) P = () 1 V R验证 的需要 、内部 风险资本需要 、 a 监 查企 业使 用了V R;而纽 约大学 同期 的调 0%的被调查 养老基金使 用了 其 中P表示概 率。由于约定俗成的惯 管要求以及在不 同机构之间进行 比较的需 查 指 出,6 R。除了在 风险测量方面 获得广泛应用 例, 一般将 Va Rp取为正值 , 故在 ( )式 要。同时 ,正态分布或其他一些具有较好 Va 1 中的 V Rp前面加负号 ,该式表明 ,投资 分布特征 的分布形式 ( t a Va 如 分布 )也会影 外 , R在 风险管理 中也有 非常广泛 的用 组合经过 T时间后其损失大于 V Rp的概 响置信水平 的选 择。 a 途 ,如设 定交易商市场风险的限额、评价 率不超过 P,也 即是说 ,我们 可以 1 P的 一 风 险承担者的绩效 以及估价承担风险的资 本需 求量。 概率保证 , 在未来的时间内投 资组 合价值 三 、 V R优点和局 限 a 的损 失不 会 超 过 Va 。 Rp Va R作为 风险管理 的流行方 法有许 当然 Va R也有很多局 限性 : () 1 它是一种 向后看的方法—— 对未 多优点 ,其 中最 主要 的优点有三个 : 并假定变量间 二 V R的参 数选择 a () 1定量性 ,Va R是一种用规 范的统 来 的损失是基于历史数据 , 由以上 Va R定义我们可 以看 出,有 计 技术来全面综合地衡 量风险的方法 , 较 过去 的关系在未来保持不变 ,显然 ,许多 两个重要参数—— 持有 期和置信水平必 须 其他主观性、 艺术性 较强的传统风险管理 情况 下,这 并不符 合实际 ; ( )使用 Va 2 R来度量 市场风险 ,存 事先定好 , 任何Va R只有在给定这 两个参 方法更准确地反映金融机构面临的风险状
风险管理中的VaR方法
风险管理中的VaR方法VaR(Value at Risk)是一种常用的金融风险管理方法,能够对投资组合中的每个资产及整个组合的风险程度进行全面且精准的测量。
VaR方法旨在确定对于一定置信水平下的投资组合损失额度上限,以帮助投资者合理配置资金,减少投资风险。
一、VaR方法的定义和计算VaR是指以一定的置信水平(例如95%、99%等)为概率级别,在特定的时间周期内,所能承受的最大不利市场风险。
VaR方法的核心是通过对历史资产收益率数据的分析,来确定未来几天或几周内的可能最大损失额度上限。
VaR方法还可以在不同的置信水平下计算投资组合的风险程度,例如50%或90%等。
VaR方法的计算通常采用历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和基于分布函数的方法等。
历史模拟法是通过对历史数据进行统计分析,得出每个资产的收益率分布,并利用这些数据模拟未来的市场风险,从而计算投资组合的VaR。
蒙特卡罗模拟法则是通过对各种因素进行随机抽样,模拟未来市场的走势,并计算投资组合的VaR。
基于分布函数的方法是利用一定形式的概率分布函数,来计算投资组合的VaR。
二、VaR方法的优缺点VaR方法具有下列优点:1. 通过计算不同置信水平下的VaR,可以灵活地控制投资组合的风险程度;2. VaR方法可以帮助投资者理解市场风险的本质,并预测未来损失的可能规模和概率;3. VaR方法可以提供决策层所需要的信息,帮助他们进行风险把握和资产配置。
VaR方法也存在以下缺点:1. VaR无法考虑极端事件的发生概率和损失程度,因此可能出现无法预测的风险;2. VaR方法的计算过程需要使用大量的历史数据和复杂的模型计算,因此可能存在计算误差和模型风险;3. VaR无法估计与市场事件无关但对投资组合损失的潜在风险,例如盈余管理、财务舞弊等。
三、VaR方法的应用VaR方法广泛应用于金融市场、投资银行、基金管理和风险管理等领域。
在基金管理中,VaR方法可用于测量基金的风险和确定合理的资产配置。
VaR在风险管理中的应用及实证分析
VaR在风险管理中的应用及实证分析摘摘摘摘要要要要在过去的二十年里,风险管理作为一个独立领域出现在世界舞台上。
它的出现迅速引起了金融领域的学者和工作者的关注,对它的研究也如雨后春笋般开展起来。
风险度量作为风险管理的关键环节,不断受到人们的注意;对其度量方法的研究也不断地创新。
VaR(Value-at-Risk)作为度量风险的有效方法,在实际工作中受到重视。
VaR 即风险价值,是当代风险管理的理论基础,本文将基于 VaR 方法分析其在风险管理中的应用,并将对上海股票市场上进行实证分析。
首先,我们将通过分析 2008 年金融危机产生的原因及造成的后果,提出进行风险管理的重要性。
其次,简述风险及风险管理,并进一步说明风险度量的意义。
然后,将系统性的论述 VaR 方法及其在金融领域的应用,包括其适用条件、分布假设和模型建立等等。
最后,将使用 EGARCH(1,1)-GED 模型计算上证综合指数收益率的 VaR 值并分析上海股市的风险状况。
本文通过以上分析,将说明 VaR 方法在我国风险度量方面的有效性。
提出在使用 VaR 方法时,应该分析所要研究数据的特征,进而选择合适的模型。
文章最后将对我国风险管理和 VaR 方法使用提出相应建议。
关关关关键键键键词词词词: : : : 金融危机风险管理 VaR GARCH 模型 GED 分布指数收益率IAbstractIn the past two decades, the risk management as an independent field appearedon the world stage. It quickly caught the attention of the scholars and professionals inthe field of finance. The studying of it also has sprung up. Risk measurement as thekey part of risk management constantly gets the attention of the people. Also thestudying of the measurement method is constantly innovated. In the practical work,VaR Value at Risk is used as an effective method to measure riskThe VaR is the theoretical basis of contemporary risk management. Based on VaR method, this paper will analyze its application in the risk management, and carryon the empirical analysis on the Shanghai stock marketFirstly, through analyzing the causes of the financial crisis in 2008 and theconsequences of it we will put forward the importance of risk management. Secondly,risk and risk management will be briefly discussed, and further, the significance ofrisk measurement will be illustrated. Then, we will systematically discuss the VaRmethod and its application in the financial sector, including the applicable conditions,distribution hypothesis and model establishment, etc. Finally, we will use the modelof EGARCH 1, 1 - GED to calculate the value of VaR on the benchmark Shanghaicomposite index and analyze the risk status of the Shanghai stock marketThrough the above analysis, this paper will illustrate the effectiveness of VaRmethod in the aspect of risk measurement in China. In the using the VaR method, wewill study the characteristics of the data, and then choose the right model. Finally forrisk management in our country and the using of VaR method we will put forward thecorresponding suggestionsKey words: Financial CrisisRiskManagementVaRGARCH ModelGED DistributionReturn Series of IndexesII目目目目录录录录摘摘要要 I摘摘要要Abstract.II目目目目录录录录 III1 前前前前言言言言 11.1 研研研研究究究究背背背背景景景景及及及及意意意意义义义义 11.2 国国内内外外研研究究现现状状 1国国内内外外研研究究现现状状1.3 本本本本文文文文研研研研究究究究内内内内容容容容. 22222 2222000000007777----2222000000008888金金金金融融融融危危危危机机机机综综综综述述述述. 32.1 2007-2008金金金金融融融融危危危危机机机机回回回回顾顾顾顾. 32.2 2007-2008金金金金融融融融危危危危机机机机造造造造成成成成的的的的影影影影响响响响. 42.3 2007-2008金金融融危危机机成成因因. 5金金融融危危机机成成因因2.4 经经经经验验验验与与与与启启启启示示示示73 风风风风险险险险管管管管理理理理概概概概述述述述83.1 风风风风险险险险的的的的定定定定义义义义83.2 风风风风险险险险的的的的种种种种类类类类93.3 风风险险管管理理..11风风险险管管理理[]3.4 风风风风险险险险管管管管理理理理过过过过程程程程. 153.5 风风风风险险险险管管管管理理理理的的的的伦伦伦伦理理理理道道道道德德德德基基基基础础础础 164 VaR 综综述述. 18综综述述4.1 VaR的的的的起起起起源源源源 184.2 VaR 定定义义 18定定义义4.3 VaR的的的的参参参参数数数数选选选选择择择择.184.4 VaR的的的的数数数数学学学学表表表表达达达达.194.5 一一般般分分布布下下 VaR的的计计算算 19一一般般分分布布下下的的计计算算4.6 正正正正态态态态分分分分布布布布下下下下 VaR 的的的的计计计计算算算算 204.7 VaR的的计计算算方方法法. 20的的计计算算方方法法4.8 VaR模模模模型型型型的的的的事事事事后后后后检检检检验验验验255 GARCH模模模模型型型型及及及及其其其其应应应应用用用用28III5.1 厚厚厚厚尾尾尾尾分分分分布布布布. 285.2 ARCH模模模模型型型型 325.3 GARCH模模模模型型型型325.4 GARCH模模型型的的扩扩展展33模模型型的的扩扩展展5.5 GARCH模模模模型型型型的的的的参参参参数数数数估估估估计计计计 356 实实实实证证证证分分分分析析析析: : : : 上上上上证证证证综综综综合合合合指指指指数数数数的的的的风风风风险险险险度度度度量量量量. 376.1 数数数数据据据据选选选选取取取取. 376.2 数数数数据据据据检检检检验验验验. 376.3 模模型型选选择择. 40模模型型选选择择6.4 上上上上证证证证综综综综合合合合指指指指数数数数收收收收益益益益率率率率 VaR的的的的计计计计算算算算416.5 后后后后验验验验测测测测试试试试. 426.6 上上上上海海海海股股股股市市市市风风风风险险险险波波波波动动动动分分分分析析析析. 436.7 结结结结论论论论与与与与建建建建议议议议 447 综综述述. 45综综述述参参参参考考考考文文文文献献献献. 46致致致致谢谢谢谢 (48)IV VaR 在风险管理中的应用及实证分析1 前前前前言言言言1.1 研研研研究究究究背背背背景景景景及及及及意意意意义义义义自上世纪 90 年代以来,金融危机在世界范围内不断涌现。
金融风险管理中的VaR模型应用
金融风险管理中的VaR模型应用VaR模型(Value at Risk)是金融风险管理中一种常用的风险度量方法。
它通过对金融资产组合进行风险评估,帮助投资者和金融机构在风险控制和决策制定方面做出合理的选择。
本文将探讨VaR模型在金融风险管理中的应用,并分析其优缺点。
一、VaR模型的基本原理VaR模型是通过对金融资产组合进行统计分析,计算出在一定置信水平下的最大可能损失额。
具体来说,VaR模型将风险分析转化为一个统计问题,通过对历史数据或模拟模型进行分析,估计出资产组合的收益分布情况,并确定出在一定置信水平下,可能的最大损失额。
二、VaR模型的应用场景1. 投资组合管理:VaR模型可以帮助投资者对资产组合进行风险评估,从而制定出相应的风险控制策略。
通过计算VaR指标,投资者可以了解到在不同置信水平下可能的最大可能损失额,以便根据自身的风险承受能力和投资目标制定出合理的投资策略。
2. 风险控制:金融机构在日常运营中面临着各种风险,包括市场风险、信用风险等。
VaR模型可以帮助金融机构对这些风险进行量化和管理。
通过计算出资产组合的VaR值,金融机构可以设定相应的风险暴露限额,并及时采取相应的风险控制措施,以降低可能的损失。
三、VaR模型的优点1. 简单易懂:VaR模型的计算方法相对简单,基于历史数据或模拟模型进行分析,可以很好地反映金融资产的风险水平。
2. 强调风险集中度:VaR模型关注的是整个资产组合的风险水平,可以帮助投资者和金融机构更好地了解持仓的风险集中度,从而降低投资和运营中的潜在风险。
3. 可比较性:不同金融机构可以使用VaR模型对风险进行度量,从而实现不同机构之间的风险比较和风险管理。
四、VaR模型的局限性1. 假设缺陷:VaR模型在计算风险时通常基于历史数据或模拟模型,但这些方法都存在一定的假设,无法完全反映真实世界的复杂性。
例如,历史数据可能无法覆盖全面的市场情况,模拟模型可能无法准确预测未来的市场变化。
VaR模型在风险管理中的应用
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与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用
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基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用
基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用基于极值理论的VaR及其在中国股票市场风险管理中的应用一、引言随着金融市场的不断发展与变化,风险管理成为投资者和金融机构必须面对的重要问题。
其中,价值-at-风险(Value-at-Risk,VaR)作为衡量风险的一个重要指标,得到了广泛的关注和应用。
本文旨在介绍基于极值理论的VaR,并探讨其在中国股票市场风险管理中的应用。
二、基于极值理论的VaR概述VaR是对投资组合或资产的潜在最大损失进行估计的一种方法。
基于极值理论的VaR是通过极端事件的分析来评估可能的风险。
该方法认为,金融市场的价格变动往往是非正态分布的,存在着尾部风险。
因此,通过分析尾部风险,更准确地测量风险成为可能。
1. 极值理论概述极值理论是研究极端事件发生概率和极端值分布的理论。
在金融领域,极值理论被广泛应用于风险管理中。
极值理论有两个核心概念:极值分布和极值指数。
其中,极值分布是指极端事件的概率分布,常用的极值分布有Gumbel分布和Frechet分布等;极值指数是指构建VaR所需要的参数,用于描述极端事件的性质。
2. VaR的计算方法基于极值理论的VaR通过以下步骤计算:(1)选择极值指数;(2)拟合极值分布;(3)估计VaR。
三、极值理论的VaR在中国股票市场风险管理中的应用中国股票市场是一个高度波动且风险较高的市场,因此,正确评估风险并科学管理风险至关重要。
基于极值理论的VaR在中国股票市场的风险管理中具有重要的实际应用价值。
1. 极值理论的VaR模型适用性基于极值理论的VaR模型能够较好地适应中国股票市场的特点。
中国股票市场的价格变动具有明显的非正态分布特点,存在着尾部风险。
极值理论的VaR模型通过捕捉尾部风险,对股票市场的风险进行了更准确的测量,能够更好地反映实际风险。
2. 极值理论的VaR模型优势相比传统的VaR模型,基于极值理论的VaR模型具有以下优势:(1)对极端事件的更准确估计:基于极值理论的VaR模型适用于尾部风险的估计,能够更好地捕捉金融市场中的极端事件。
VAR在风险管理中的应用探析
VAR在风险管理中的应用探析VAR是价值-at-风险,是一种广泛使用的风险量化指标。
它有助于帮助企业和机构确定其业务和金融活动的风险水平,从而帮助他们做出更好的风险管理决策。
本文将对VAR在风险管理中的应用进行探析。
1. VAR的定义和计算方法VAR是指在一定置信度下,在未来一定周期内,某一风险资产或组合价值可能的最大损失。
VAR被广泛用于研究金融衍生品交易、资产组合风险管理和市场风险管理等领域。
在计算VAR时,我们首先需要定义两个参数:置信度和预计损失期间。
置信度表示在一定置信水平下计算的损失,预计损失期间表示时间段内计算的损失。
我们在计算VAR时通常采用历史模拟、蒙特卡罗方法和解析方法。
2.VAR在风险管理中的应用VAR在风险管理中有多种应用,本文将着重探讨VAR在资产组合风险管理和市场风险管理中的应用。
2.1 资产组合风险管理资产组合风险管理是一种针对投资组合整体风险的管理方法。
在资产组合风险管理中,VAR通常被用于确定投资组合的风险水平。
对于资产组合风险管理而言,我们需要首先建立一个风险度量模型,以帮助我们确定资产组合中每项资产的风险水平。
在建立风险度量模型后,我们可以用VAR来度量该组合的风险水平。
同时,我们还可以用VAR来评估不同资产比重下所构建的资产组合的风险水平。
2.2 市场风险管理市场风险是指投资组合收益和价值因市场环境、事件和异动而波动的风险。
在市场风险管理中,VAR通常被用于量化股票、利率和外汇等金融衍生品交易中的风险水平。
对于股票和利率产品而言,VAR被用于量化可能的损失,从而帮助机构和企业在交易前确定风险水平。
对于外汇交易而言,VAR可以帮助企业和机构避免汇率波动所带来的损失。
3.VAR存在的问题和局限性VAR虽然是一种广泛使用的风险量化指标,但是它也存在一些问题和局限性。
首先,VAR只考虑了可能的最大损失,而没有考虑概率分布的尾部。
其次,VAR不敏感于市场波动的频率和幅度。
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用一、引言风险管理是现代金融领域中极为重要的一个组成部分。
在金融市场中,投资者和机构都需要制定风险管理策略来应对市场波动和潜在的损失。
Value at Risk(VaR)和Conditional Value at Risk(CVaR)作为风险管理中常用的度量指标,被广泛应用于金融机构的风险管理工作中。
本文将介绍VaR和CVaR的估计方法,并探讨其在风险管理中的应用。
二、VaR的估计方法1.1 历史模拟法历史模拟法是一种较为简单直观的VaR估计方法。
该方法基于历史数据,通过计算过去一段时间的收益率序列,利用这个序列的统计特征来估计未来的风险。
它的核心思想是认为过去的市场情况是未来的一种合理参考。
然而,历史模拟法忽略了市场在未来可能发生的变化和风险事件的非线性特征,容易低估风险。
1.2 方差协方差法方差协方差法是一种基于统计的VaR估计方法。
该方法假设资产收益率服从正态分布,通过计算资产收益率的均值和方差来估计VaR。
该方法简单易用,但忽略了资产收益率的非正态分布特征,因此可能会导致估计偏差。
1.3 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机数生成的VaR估计方法。
它通过随机生成满足给定分布的资产价格路径,模拟资产价格的变化过程,然后计算生成的模拟路径上对应的收益率序列,最后利用这个序列来估计VaR。
蒙特卡洛模拟法能够比较准确地反映市场的非线性特征,但计算量较大。
三、CVaR的估计方法CVaR是VaR的一种扩展形式,更全面地考虑了风险的严重程度。
CVaR表示在VaR水平下的平均损失。
CVaR的估计方法可以通过以下两个步骤来实现:2.1 估计VaRCVaR的估计首先需要估计VaR。
如前所述,VaR的估计方法可以使用历史模拟法、方差协方差法或蒙特卡洛模拟法。
2.2 估计CVaR估计CVaR的常用方法是基于VaR的估计结果。
金融风险控制中VaR模型的使用方法
金融风险控制中VaR模型的使用方法金融市场的波动性和不确定性可能会给投资者和金融机构带来巨大的风险。
为了有效地控制风险,金融机构采用各种方法和工具来衡量和管理市场风险。
其中,价值-at-风险(Value-at-Risk,VaR)模型是一种广泛应用的方法,被视为一种风险控制的标准工具。
VaR模型的基本原理是通过统计方法和数学模型来评估金融资产组合的风险程度。
它是一种度量金融市场风险的方法,可以帮助投资者和金融机构了解其投资组合的潜在损失。
VaR模型的主要优势在于能够提供一个简单而直观的风险度量指标,以及在不同市场条件下的灵活性。
为了使用VaR模型进行风险控制,首先需要确定一个风险度量的时间段。
常用的时间段包括每日、每周或每月。
这个时间段决定了计算VaR所使用的历史数据的长度。
一般来说,VaR模型的结果是一个表示潜在损失的金额,例如,“95% VaR为100万美元”,表示在95%的时间内,该投资组合的潜在损失不会超过100万美元。
对于一个已经建立的投资组合,计算VaR主要分为两个步骤:数据收集和模型构建。
在数据收集阶段,需要搜集相关的金融资产价格数据,包括股票、债券、外汇等。
一般来说,历史收益率是计算VaR所需的最常用数据。
根据所选择的计算时间段,需要收集足够的历史数据来进行VaR计算。
模型构建阶段是VaR模型的核心。
VaR模型有多种类型,其中一种常用的方法是历史模拟法。
历史模拟法根据历史数据的分布情况来估计未来的风险。
另一种常用的方法是正态(或对数正态)分布法,它假设资产收益率服从正态(或对数正态)分布。
其他著名的VaR模型还包括蒙特卡洛模拟法和压力测试法等。
选用何种模型取决于投资者或金融机构的需求和偏好。
除了模型的选择外,还需要确定VaR的置信水平,即表示风险容忍度的水平。
常用的置信水平包括90%、95%和99%。
举例来说,95%置信水平的VaR表示在95%的时间内,潜在的损失不会超过VaR的数值。
金融风险管理的VAR方法及其应用
金融风险管理的VAR方法及其应用一、本文概述随着全球金融市场的日益复杂化和全球化,金融风险管理已成为金融机构和投资者不可或缺的一部分。
在众多风险管理工具中,Value at Risk(VaR)方法因其直观性和实用性而备受关注。
本文旨在深入探讨VaR方法的理论基础、计算方法以及在金融风险管理中的应用,以期为读者提供全面而深入的理解,进而提升金融风险管理水平。
本文首先将对VaR方法进行概述,包括其定义、特点以及与传统风险管理方法的区别。
随后,将详细介绍VaR的计算方法,包括历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法等,并对各种方法的优缺点进行比较分析。
在此基础上,本文将探讨VaR在金融风险管理中的应用,如投资组合风险管理、市场风险管理和信用风险管理等。
还将讨论VaR方法的局限性和挑战,以及未来可能的发展方向。
通过本文的阅读,读者可以对VaR方法有更为全面和深入的了解,从而更好地应用于实际金融风险管理中。
本文也希望能为金融领域的学术研究和实践应用提供一定的参考和借鉴。
二、VAR方法的基本原理VAR(Value at Risk)方法,即风险价值模型,是一种广泛用于金融风险度量和管理的统计技术。
VAR方法的基本原理在于通过历史数据或者假设情景,估算出在正常的市场波动下,某一金融资产或资产组合在未来特定时间段内的最大可能损失。
这种损失通常以一个置信水平来表示,例如95%或99%的置信水平。
这意味着,在正常的市场条件下,该资产或资产组合在未来特定时间段内的损失超过VAR值的概率只有5%或1%。
VAR的计算涉及两个关键要素:置信水平和持有期。
置信水平反映了金融机构对风险的容忍度,而持有期则代表了对未来风险观察的时间窗口。
VAR的计算还需要依赖于资产或资产组合的收益分布假设,这通常假设为正态分布或者广义误差分布等。
VAR方法的应用广泛,不仅可以用于度量单一金融资产的风险,还可以用于度量资产组合的系统风险。
通过将不同类型的资产风险纳入同一度量框架,VAR方法有助于金融机构全面了解其风险敞口,从而进行有效的风险管理。
风险管理中的统计学模型与应用案例
风险管理中的统计学模型与应用案例在当今不确定性和风险充斥的时代,有效的风险管理对于个人和组织来说至关重要。
统计学模型是一种重要的工具,可以帮助我们理解和量化各种风险,并制定相应的应对策略。
本文将介绍一些常见的统计学模型,并通过实际案例来展示它们在风险管理中的应用。
一、VaR模型VaR(Value at Risk)模型是一种广泛应用的风险度量方法,用于估计在给定置信水平下的最大可能损失。
这个模型基于统计分析,通过计算资产组合的历史波动性和相关性,来估计未来的风险水平。
VaR模型的一个重要优势是能够将风险量化为一个具体的数值,便于决策者进行风险管理。
以股票投资为例,假设某投资者持有一个由多只股票组成的投资组合,他想知道在95%的置信水平下,他可能面临的最大损失是多少。
通过VaR模型,他可以计算出在给定置信水平下的最大可能损失金额,从而制定相应的风险管理策略。
二、概率分布模型概率分布模型是另一种常用的统计学模型,用于描述风险事件的概率分布。
常见的概率分布模型包括正态分布、泊松分布和指数分布等。
这些模型可以帮助我们理解和预测不同风险事件的发生概率,从而制定相应的风险管理措施。
举个例子,假设一个保险公司想评估某地区发生火灾的概率。
通过收集过去几年该地区的火灾数据,他们可以使用概率分布模型来估计未来火灾事件的概率。
基于这个概率,保险公司可以制定相应的保险费率和赔付政策,以确保其风险管理的有效性。
三、回归分析模型回归分析模型是一种用于探索和预测变量之间关系的统计学模型。
在风险管理中,回归分析模型可以帮助我们理解和量化不同变量对风险的影响程度,从而制定相应的风险管理策略。
以金融领域为例,假设一个银行想评估贷款违约的可能性与借款人的收入、信用评级和负债水平之间的关系。
通过回归分析模型,银行可以确定不同变量对贷款违约的影响程度,并据此制定相应的风险管理政策,如调整贷款利率或要求更严格的信用评级。
四、蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的模型,用于模拟和分析不确定性事件的可能结果。
var在风险管理中的作用
var在风险管理中的作用风险管理是企业运营中至关重要的一环,它涉及到对未来可能发生的不确定事件进行识别、评估和应对的过程。
在风险管理中,var (Value at Risk)是一种常用的风险度量工具,它能够帮助企业评估其可能面临的损失,并进行相应的风险控制和决策。
Var是一种基于概率统计的方法,用于衡量在给定置信水平下的最大预期损失。
它的应用范围非常广泛,包括金融市场、保险业、能源行业等。
在风险管理中,企业可以通过计算var来评估其面临的风险水平,进而制定相应的风险控制策略。
var在风险管理中的作用是提供一个量化的风险度量标准。
企业面临的风险种类繁多,包括市场风险、信用风险、操作风险等。
通过使用var,企业可以将这些不同类型的风险转化为一个统一的指标,从而更好地理解和比较不同风险之间的差异。
var还可以帮助企业进行风险控制和决策。
在使用var进行风险度量之后,企业可以根据其计算结果来制定相应的风险控制策略。
例如,当var超过企业的可承受范围时,企业可以采取相应的风险对冲措施,以降低风险水平。
此外,var还可以帮助企业在不同的投资选择之间进行决策,从而实现风险与回报的平衡。
var还可以用于风险监测和报告。
通过定期计算和监测var,企业可以及时发现和识别潜在的风险,从而采取相应的措施进行应对。
此外,var还可以用于向内部和外部的利益相关者报告企业的风险水平,从而增加透明度和信任度。
然而,值得注意的是,var作为一种风险度量工具,并不是完美无缺的。
首先,var只能提供一个关于可能的最大损失的估计,而无法提供关于潜在损失的分布情况的详细信息。
其次,var的计算结果依赖于一系列的假设和参数,如收益率的分布形态、相关系数等,这些假设和参数的选择可能会对var的结果产生重要影响。
因此,在使用var进行风险管理时,企业需要对这些假设和参数进行谨慎的选择和评估。
var在风险管理中发挥着重要的作用。
它可以帮助企业量化风险水平、制定风险控制策略、进行风险决策、监测风险水平和报告风险情况。
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用
VaR与CVaR的估计方法以及在风险管理中的应用导言在今天的快节奏的金融市场中,风险管理是非常重要的。
投资者和机构想要保护自己免受潜在的市场风险。
在风险管理中,价值-at-risk(VaR)和条件价值-at-risk(CVaR)是两个常用的方法,它们用以度量投资组合的风险水平以及损失的潜在范围。
本文将介绍VaR与CVaR的估计方法,并提供它们在风险管理中的应用。
一、VaR的估计方法VaR是用来度量投资组合在给定置信水平下的损失可能性的方法。
它可以理解为在一定时间内的最大预期损失。
VaR的计算方法通常有三种:历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。
1. 历史模拟法历史模拟法是通过使用历史数据估计投资组合的VaR。
具体来说,它使用过去的收益率序列来模拟未来的损失分布。
这个方法的优点是简单易懂,并不依赖对未来的假设。
然而,它的缺点是只能根据过去的数据进行分析,无法应对未来风险的变化。
此外,历史模拟法也忽略了极端事件的发生概率低的情况。
2. 参数法参数法是通过使用统计方法来估计投资组合的VaR。
它假设收益率服从某种特定的概率分布,比如正态分布或fat-tail分布。
然后,通过拟合分布的参数,可以估计VaR。
参数法的优点是可以更好地捕捉未来风险的变化。
然而,它的缺点是对数据分布的假设可能与实际情况不符,导致估计结果的不准确。
3. 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是通过生成大量随机路径来估计投资组合的VaR。
具体来说,它使用投资组合的模型来模拟未来的历程,并计算每条路径下的损失。
然后,取这些损失的分位数作为VaR的估计。
蒙特卡洛模拟法的优点是可以灵活地应对不同的市场情况和投资策略。
然而,由于计算复杂度高,它可能需要大量的计算资源和时间。
二、CVaR的估计方法CVaR是衡量超过VaR的损失的平均值,也被称为Expected Shortfall(ES)。
它能提供比VaR更全面的风险度量。
CVaR的估计方法通常与VaR的估计方法相似。
风险管理var分析法的原理和应用
风险管理VAR分析法的原理和应用1. 简介1.1 什么是VAR分析法VAR(Value at Risk,风险价值)分析法是一种风险管理工具,用于衡量金融资产或投资组合在给定时间段内可能遭受的最大损失。
该方法基于历史数据和统计模型,通过计算在给定置信水平下的预期最大损失来辨识和评估风险。
1.2 VAR的应用范围VAR分析法在金融机构、投资管理、资产配置以及衍生品交易中广泛应用。
它帮助决策者了解风险暴露程度,制定风险限制和监控措施,有助于有效管理和控制投资组合的风险。
2. VAR分析法的原理VAR分析法的原理基于两个关键要素:置信水平和时间段。
2.1 置信水平置信水平是衡量VAR分析法结果可靠性的度量。
标准的置信水平通常为95%或99%,意味着在给定时间段内,有95%或99%的把握损失不会超过VAR值。
置信水平越高,VAR值越保守,反之亦然。
2.2 时间段时间段是VAR分析法用于计算预期最大损失的时间跨度。
例如,一天、一周或一个月等。
时间段的选择需要根据具体情况考虑,较短的时间段可以更快地反映市场风险变化,但也容易受到噪音的干扰,较长的时间段可以平滑市场波动,但可能无法及时捕捉到快速变化的风险。
3. VAR分析法的计算方法VAR值可通过多种计算方法得出,常见的方法包括历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法。
3.1 历史模拟法历史模拟法是根据历史数据来估计风险价值。
它基于假设:未来风险类似于过去的风险。
具体步骤如下: - 收集和整理历史收益率数据。
- 对收益率数据进行排序,找出相应置信水平下的VAR值。
3.2 参数法参数法通过拟合概率分布函数来估计风险价值。
常用的概率分布函数有正态分布、t分布和对数正态分布等。
具体步骤如下: - 根据历史数据拟合适当的概率分布函数。
- 利用拟合的概率分布函数计算VAR值。
3.3 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法通过随机生成符合设定概率分布的随机数来估计VAR值。
具体步骤如下: - 建立随机数生成器,根据设定的概率分布生成符合要求的随机数。
金融风险管理中VaR模型的应用分析
金融风险管理中VaR模型的应用分析金融领域中的风险管理是一个非常重要的问题,而VaR模型是目前最常用的风险管理模型之一。
VaR是Value at Risk的缩写,即“风险价值”。
它是评估资产组合风险并帮助投资者制定管理策略的一种数学模型。
本篇文章将从VaR的概念、计算方法、优缺点以及具体应用等方面入手,来分析VaR模型在金融风险管理中的作用。
一、VaR的概念VaR模型是一种风险预测模型,用于衡量投资组合在特定时间段内的亏损概率。
VaR模型是根据某一个置信区间内的最大亏损额来计算的,常见的置信水平为95%或99%。
比如,一个100万元的投资组合,95%置信区间的1日VaR为2万元,意味着这个组合在一天内亏损超过2万元的概率为5%。
二、VaR的计算方法VaR模型的计算方法有三种:历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和参数法。
历史模拟法是通过历史数据的变动情况来计算VaR的方法。
这种方法的优点是简单易行,但它的缺点也非常明显,因为它是基于历史数据的变动情况来计算未来的风险情况,而历史数据不能完全反映未来的情况。
蒙特卡罗模拟法是通过随机模拟生成某一投资组合的概率分布情况,从而计算出VaR。
这种方法是目前比较流行的计算VaR的方法。
它通过对投资组合进行大量的随机模拟,获得了更加准确的VaR计算结果,但是这种方法所需的计算资源较大,计算过程也比较复杂。
参数法是通过对投资组合的风险因素进行参数估计,通过建立概率分布函数来计算VaR。
这种方法的优点是计算速度快,计算精度高。
三、VaR模型的优缺点VaR模型作为金融风险管理中常用的模型,有其优点和缺点。
首先是VaR模型的优点。
VaR模型作为一种风险预测模型,可以帮助机构在风险管理方面更好地进行投资决策,降低损失风险,避免资产净值的波动。
这项模型具有普适性,可以应用于各个金融领域,覆盖了金融投资领域的风险管理。
VaR模型的计算方法简单明了,用户只需要输入相应的数据,即可得出具体的VaR值。
金融风险管理中的VaR模型应用
金融风险管理中的VaR模型应用金融风险管理在过去数十年来逐渐成为了金融行业的重要部分。
作为金融风险管理的主要工具之一,VaR(Value at Risk)模型已经被广泛应用于金融机构和投资者的风险控制过程中。
VaR是对在特定时间内的损失风险进行测量和管理的一种方法,它有助于机构了解损失的潜在规模和可能性,从而制定适当的风险控制策略。
VaR模型的基本概念VaR模型是通过控制风险敞口来降低投资组合损失的风险管理方法。
它通过利用历史数据或模拟数据来估算投资组合在特定时间内的最大可能损失。
VaR是在一定概率水平下,某一固定时间内的预期最大损失。
换句话说,VaR实际上是衡量我们在市场风险方面所能承受的最大损失。
现代金融市场中有许多不同类型的VaR模型。
其中,最常见的模型包括历史模拟模型、蒙特卡洛模型和分布模型。
历史模拟模型是基于历史交易数据来计算VaR的模型。
这种模型通常是通过对历史交易数据进行分析和模拟计算出最大的可能损失。
历史模拟模型不需要假设价格的分布,因此可以更好地适应市场的变化。
但是,它不能解释新的市场情况,因为它只能反映历史市场情况。
蒙特卡洛模型是通过对股票价格或其他金融变量的未来价格进行随机模拟来计算VaR的模型。
这种模型通常可以反映新市场情况,并且准确度较高。
但是,由于需要进行大量计算,因此需要较高的计算能力,计算效率低下。
分布模型是通过假设市场价格符合特定的分布形式来计算VaR的模型。
这种模型通常需要对市场进行统计分析,并对数学模型进行假设。
分布模型可以反映市场概率分布,但是对于市场变化较大的情况,其准确度可能较低。
VaR模型的应用VaR模型是风险控制的重要工具之一,它可以被应用于任何类型的投资组合和资产。
对于银行和其他金融机构来说,VaR模型通常被用来量化和控制市场风险、信用风险和操作风险等各个方面的风险。
对于股票和股票型基金的投资者,VaR模型可以帮助他们计算在特定时间段内股票价格下跌的可能性以及可能的损失。
var在风险管理中的作用
var在风险管理中的作用风险管理是一项关键的业务实践,能够帮助企业和组织在不确定性的环境中预测、识别和评估风险,并制定措施来减少或管理这些风险的影响。
在风险管理过程中,var(Value at Risk)是一项重要的工具和方法,它可以帮助机构评估可能发生的损失并确定其风险承受能力。
Var是指某个资产、投资组合或整个企业在特定时间内可能遭受的最大损失。
它是通过一定的数学模型和数据分析计算出来的,可以根据历史数据和市场预期来估计可能的损失范围。
Var的计算通常涉及几个主要的因素,包括风险水平、持有期和置信水平。
风险水平定义了投资者能够承受的最大损失程度,持有期表示风险评估的时间段,而置信水平则定义了对预测结果的可信度要求。
在风险管理中,Var有着重要的作用和意义。
首先,Var可以帮助机构识别和衡量不同类型的风险。
通过对不同资产和投资组合的Var 进行计算,机构可以了解每个资产或组合的潜在风险和损失可能性。
这为机构制定相应的风险管理策略提供了重要的依据。
其次,Var可以帮助机构确定其风险承受能力。
通过计算Var,机构可以了解其在不同风险水平下可能遭受的最大损失。
这有助于机构确定其风险承受能力,即机构可以承受的损失的最大限度。
根据Var 的计算结果,机构可以决定是否需要调整其投资组合或寻找其他方式来降低风险。
此外,Var还可以为机构制定和实施风险管理措施提供指导。
通过Var的计算,机构可以了解在不同情景下可能发生的最大损失,并获得一定的预测能力。
这有助于机构评估不同风险管理方案的效果,并为其制定相应的风险管理措施提供指导。
机构可以根据不同风险水平和置信水平制定相应的控制策略,以降低可能造成的损失。
最后,Var还可以帮助机构进行风险报告和监测。
通过计算和对比Var的结果,机构可以追踪和监测其风险暴露程度,并及时调整其风险管理策略。
Var的计算结果可以作为机构内部和外部沟通的重要依据,为机构的决策者提供全面和准确的风险信息。
VaR原理及其在风险管理中的应用
VaR Theory and Its Application to Risk
Management
作者: 张丹[1];庄新路[2]
作者机构: [1]东北大学工商管理学院,辽宁沈阳,110004;[2]东北师范大学信息传播与管理学院,吉林长春,130024;
出版物刊名: 东北大学学报:社会科学版
页码: 178-180页
主题词: VaR;金融市场;市场风险
摘要:风险价值(VaR)作为一种测定市场风险的工具,受到了国际金融界的广泛支持和认可.根据VaR的基本原理,介绍了计算VaR的历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、参数法及半参数法,比较了各种计算方法的优缺点及适用条件,最后指出应用VaR衡量市场风险时需注意的问题.将VaR方法引入中国金融风险管理领域,能为金融机构和投资人提供一种行之有效的市场风险管理工具,也能为金融监管部门提供一个风险管理的标准,对我国的金融市场建设有着重大的现实意义.。
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S(1990)= 0.4373;„„R(2009) =
(五) 、由增加值变化量转换成增长率,假设 R(t)为 t 时期增加值增长率,则可 得: R(t) = Δ S(t))/(S(t − 1) ; 所 以 R(1990) = Δ S(1991) Δ S(1990) S(1989) =-0.0003 ; Δ S(2009) S(2008)=
Rቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ1991) =
年份
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
增加值(亿)
98.38 114.66 139.89 193.99 232.90 295.33 349.24 411.89 472.43 610.67
资料来源:内蒙古统计年鉴
(四) 、计算 假设t为年份,S(t)为房地产业增加值在t年份的值,Δ S(t)为在t年份增 加值比上一年份增加值的变换量。则 S t =S t -S t 1 。所以得:Δ S(1990) =S(1990)-S(1989)=-0.05; Δ S(1991)=S(1991)-S(1990)=6.67; Δ S(1992)
=S(1992)-S(1991)=9.45;„„Δ S(2009)=S(2009)-S(2008)=138.24。将 所得到的结果统计为下表得: 内蒙古 1990 年——2009 年增加值的变化量情况表
年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 增加值变化(亿) -0.05 6.67 9.45 9.56 7.60 5.37 6.06 7.33 9.13 8.92 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 增加值变化(亿) 13.04 16.28 25.23 54.10 38.91 62.43 53.91 62.65 60.54 138.24
内蒙古财经学院本科学年论文
VaR 方法在房地产公司风险管理中的运用 ——以内蒙古为例
作 系 专 年 学
者 别 业 级 号
高伟 统计与数学学院 风险管理 08
指导教师 导师职称
陈志芳 讲师
评语:
成绩:
指导教师姓名: 2010 年 12 月 31 日
VaR 方法在房地产公司风险管理中的运用 ——以内蒙古为例
均值减去期末最低值,就是 VaR 值。所以,因为
VaR E W w
EW E w 1 R
E w We R
w wu
w 1 u
所以这个公式可以变为: VaR w wu w 1 r w u r 所以,如果能推算出置信度 C 下的 u 和 r,就可以求出某投资组合在该置信度下 的 VaR 值。一般可以用三种方法推算: 1、 历史模拟法。 即根据每种资产的历史损益数据计算当前组合的历史损益数据, 将这种数据从小到大排列按照置信度的水平找到相对应的分位点 u 和 r,从而计 算出 VaR 值,当 u 和 r 的概率分布函数未知时可以用这种方法。 2、Risk Metrics 方法。其思想是首先从估计模型得到投资组合的收益关于风
内蒙古 1989 年—2009 年房地产业增加值统计表
年份
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999
增加值(亿)
15.30 15.25 21.92 31.37 40.93 48.53 53.90 59.96 67.29 76.42 85.34
Prob(P VaR) 1 C
其中,Δ P 为资产组合在给定时期Δ t内的损失,VaR 为置信水平 C 下风险中 的价值。通常金融机构采用的置信度在 90%-99%之间。 若定义 w 为初始投资额,R 为其在设定的全部持有期限内的回报率,则投资 组合的期末价值为 W=w(1+R),由于有随机因素的存在,R 可以看作为一个随机变 量,其年度均值和方差分别设为u和 S.投资 w 在选定的置信度 C 下的最低回报 率为 r,则 w 在这个置信度 C 下的最低期末价值为 W'=w(1+r) 。W 的期末价值
险要素的敏感系数, 再用历史数据确定风险要素的波动系数和相关系数,得到主 要的参数—均值、方差和协方差矩阵,再用敏感系数乘以方差矩阵,得到投资组 合收益分布; 其次在主要市场参变量服从正态分布的前提下,可以求出一定的置 信水平下反映了分布偏离均值程度和临界值,最后建立与风险投资的联系,推导 VaR 值。 3、蒙特卡洛法。与历史模拟法不同的是蒙特卡洛法并不直接利用每种资产的历 史数据估计风险值,而是估测它的可能分布,并估计分布的函数,然后用相似的 “随机数发生器” 产生大量的符合历史分布的可能数据,从而构造出组合的可能 损益。在得到的大量的组合可能损益中,按照给定的置信水平得到风险的估计。 四:VaR 方法在房地产风险管理中的运用——以内蒙古为例 前面分析了我国房地产公司的风险管理以及 VaR 的计算, 下面将 VaR 方法运 用于房地产公司风险管理中。在这里运用历史模拟法。 (一) 、历史模拟法的步奏: 假设时间为 t,Si(t)为第 I 项资产在时间 t 的价格。 (1) 选取过去 N+1 天第 I 项资产的价格作为模拟资料;
摘要:住房问题一直是我国居民最关心的问题之一,近几年来随着我国经济的
快速发展,城市化水平的迅速提高,居民对住房的需求迅速加大,使得房地产行 业出现了空前的繁荣与超速的发展,加之房地产行业与其他行业关联度较高,在 带动其他产业发展的同时也解决了不少社会问题, 所以迅速成为了国民经济的支 柱性产业之一。 但是在我国房地产行业迅猛发展的背后也存在着很多严重的问题, 如区域性较强,部分地区房价增幅过快,受土地、资金的高度制约,高负债高风 险,波动性大等等。这些问题使得房地产行业在发展过程中存在着巨大的风险, 所以我们有必要研究房地产公司在发展过程中的风险管理问题。 关键词:VaR 方法,风险管理,房地产,历史模拟法。 一:我国房地产行业发展的特点 我国房地产行业的发展经历了一个曲折的过程,近年来逐步向粗放型的发展 向着合理化转变。总体来说,我国的房地产行业的发展具有如下四个特点: 1.区域性。 我国房地产行业的发展在不同地区呈现出不均衡的发展特点。在 北京、上海、江浙等经济发达的一线城市,房地产行业发展火热,甚至出现过热 的情况,在中西部等一些二线城市则发展稍缓。 2.制约于土地、资金的限制。我国人口众多,对住房的需求比较大,这推动 了我国房地产行业的迅速发展, 同时也导致了一些城市的房价过高的现象。 另外, 房地产行业是高投入的行业,对资金的需求较大,加上我国的一些房地产公司, 特别是一些民营企业还处于发展阶段,用于可开发的资金较少。所以我国房地产 业的发展制约于土地和资金的限制。 3.高风险、高负债。由于房地产行业的高投入,所以导致了企业在发展时可 能承担较大的债务,但房地产行业同时存在着很大的风险性,取决于政策、市场 的影响,所以导致了一些公司的寿命较短。 4.政策导向作用。 房地产行业是国民经济的支柱性产业之一,政府必须根据 需要出台一系列政策来引导房地产行业的发展。 二:我国房地产企业的风险管理分析
(一)我国房地产企业存在的主要风险 我国房地产企业的发展处在由粗放型发展向合理化转变的过渡阶段。就房地 产企业的风险管理来讲,面临的风险主要有如下几个方面: 1、市场风险。房地产市场变化多端,如竞争激烈、通货膨胀、价格变化、需求 变化等等都会给房地产企业带来很大的风险 2、政策变化。房地产企业是国民经济的支柱产业之一,需要政府强有力的政策 指导。 政府会根据市场的要求对房地产市场做出宏观或微观的调控,以便于房地 产市场长期的、 健康的发展。 但是政策的变化有可能导致一些房地产企业短期内 难以适应,从而给企业带来风险。 3、财务风险。房地产行业需要很高的投入,企业的资金流动量大且周期较长。 土地成本的增加、 企业之间的竞争压力、银行信贷的变化都会给房地产企业的财 务状况带来风险。 4、决策风险。人是企业发展的决策者,是企业能否取得成功关键因素之一,人 才的质量决定企业的成败。 所以企业的决策者能否制定出正确的决策对企业的发 展至关重要。 (二)我国房地产企业加强风险管理的必要性 我国房地产行业近年来发展迅速,势头良好。同时我们也看到我国房地产行 业目前面临国家的宏观调控、动荡的市场环境、激烈的市场竞争等等,这些都会 给房地产企业带来风险。加上我国房地产企业发展中存在的一系列自身的问题, 如实力不够雄厚,资金紧张等。所以如何避免和减少风险,是我国房地产企业必 须进行研究的,这就需要房地产企业进行风险管理。就目前来说,我国房地产企 业还没有充分的认识到风险管理的重要性,风险管理往往是被动进行,而且缺乏 风险管理方面专门的人才。 随着我国经济与世界经济的联系越来越紧密,我国房 地产企业面临的风险也将会越来越复杂,房地产企业要想实现企业的既定目标, 要想实现利润的最大化, 就必须要识别所有重大的风险,采取必要的风险管理措 施,只有这样才能适应复杂多变的市场环境,才能确保企业的可持续性发展。 三:风险价值 VaR 方法的计算 1、 VaR 方法的概念和特点 概念:VAR 实际上是要回答在概率给定情况下,银行投资组合价值在下一阶
段最多可能损失多少。在风险管理的各种方法中,VAR 方法最为引人瞩目。尤其 是在过去的几年里, 许多银行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险 的一种标准来看待。VAR 之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险 概括为一个简单的数字, 并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。 特点: 1、 可以用来简单明了表示市场风险的大小, 单位是美元或其他货币, 没有任何技术色彩, 没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过 VAR 值对金 融风险进行评判。2、 可以事前计算风险,不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小。3、不 仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险, 这是传统金融风险管理所不能做到的。 2、 VaR 方法的基本原理 VaR 方法计算的核心在于估计证券组合未来损益的统计分布或概率密度函数。 一般直接估算未来的损益分布很难做到, 因此通常情况下证券组合用其市场因子 表示(证券组合的加之是所有市场因子的函数) ,就是通过市场因子的变化来估 计证券组合的未来损益分布,计算时,首先实用市场因子当前的价格水平,利用 金融定价的公式来对证券组合进行估值, 然后使用市场因子未来的一系列可能的 价格变化, 并且对证券组合进行重新估算, 在此基础上计算证券组合的价值变化, 即价值组合损益, 由此得到了证券组合的损益分布。根据这一分布就可以求出给 定置信水平下的证券组合 VaR 值。 3、 VaR 方法的计算 VaR 是指在一定的概率水平即置信度下,某一个金融资产或组合在将来给定 时间内的最大损失。表达式为: