信用风险度量-VaR值的计算方法研究
现代信用风险度量模型
R Pi R i
i 1
n
• 资产的风险 ：
σ 2 Pi (R i R ) 2
i 1
n
σ
2 P (R R ) i i i 1
n
• 2．资产组合的风险度量 • 由两种资产组成的资产组合的预期收益率
R P X A R A XB R B
由两种资产组成的资产组合的风险
σ P X A σ A X B σ B 2X A X Bσ AB
σAB=ρABσAσB
2
2
2
2
2
• N种资产构成的资产组合的预期收益率：
R P Xi R i
i 1
n
• N种资产构成的资产组合的风险：
σ P X i σ i 2
d 2 d1 A
企业股权价值波动性σE与企业资产价值波动性间存在 理论上的关系： σ E g(σ A ) （ 2） 函数的具体形式:
E N(d1 )A A E
在公式（ 1 ）和（ 2）中，已知变量有： E，可在股票 市场上观察到； σE，利用历史数据估算； D，违约实 施点或触发点；τ，一般设为1年；r，可观察到。
三年 ４．７３ ４．７８ ４．９３ ５．２５ ６．７８ ８．０３ １４．０３
四年 ５．１２ ５．１７ ５．３２ ５．６３ ７．２７ ８．５２ １３．５２
第一年末不同信用等级下的贷款市值与相应的转移概率
由此得到第一年末贷款远期价值的概率分布
3、计算VAR值
贷款未来价值均值=107.09
贷款未来价值标准差=2.99
金融风险管理中的VaR模型
金融风险管理中的VaR模型VaR是金融风险管理领域中非常重要的一种风险测量模型，可以帮助金融机构识别和控制市场风险、信用风险、操作风险等多种不确定性因素对其业务和投资组合所带来的潜在损失。
本文将对VaR模型的定义、计算方法、优缺点以及应用现状进行讨论。
一、VaR模型的定义VaR模型是一种针对金融风险的风险管理工具，旨在帮助金融机构评估其业务和投资组合在预定置信水平和预定时间段内可能面临的最大可能亏损。
VaR通常用于衡量市场风险、信用风险和操作风险等方面的风险，并且通常基于历史数据和概率分布函数来计算。
二、VaR模型的计算方法VaR模型的计算方法通常有三种：1.历史模拟法：历史模拟法基于历史数据，通过计算过去一段时间内金融工具价格或投资组合价值的分布，来估计未来可能的最大亏损。
这种方法的优点是简单易懂，易于实现。
但它的缺点是忽略了当前市场条件与历史数据的差异。
2.正态分布法：正态分布法假设市场价格或投资组合价值呈正态分布，因此可以利用标准正态分布表将置信水平转化为标准差，进而计算VaR。
这种方法的优点是计算简单，但它的缺点是忽略了市场价格或投资组合价值呈非正态分布的情况。
3.蒙特卡罗模拟法：蒙特卡罗模拟法通过模拟不同的市场行情，来估计未来可能的风险。
这种方法的优点是可以考虑市场价格或投资组合价值呈非正态分布的情况，但它的缺点是计算相对较为复杂，需要大量计算资源和时间。
三、VaR模型的优缺点VaR模型具有以下优缺点：1.优点：(1)可以测量不同类型的风险：VaR模型可以帮助金融机构测量市场风险、信用风险、操作风险等不同类型的风险。
(2)能够识别重要风险源：VaR模型可以帮助金融机构识别其业务和投资组合中最重要的风险源，帮助其进行有效的风险控制。
(3)符合监管要求：许多国家和地区的金融监管机构要求金融机构使用VaR模型来评估其风险承受能力和资本要求。
2.缺点：(1)无法完全预测未来：VaR模型只能基于历史数据和概率分布来进行未来风险的预测，不可能完全预测未来的市场和经济条件。
《2024年基于VaR的金融风险度量与管理》范文
《基于VaR的金融风险度量与管理》篇一一、引言随着全球金融市场的日益复杂化和多元化，金融风险的管理变得尤为重要。
VaR（Value at Risk，风险价值）作为一种重要的金融风险度量工具，被广泛应用于金融机构的风险管理中。
本文将探讨基于VaR的金融风险度量与管理，分析其原理、应用及挑战，并提出相应的管理策略。
二、VaR的基本原理VaR是一种用于量化金融风险的方法，它表示在一定的置信水平下，某一金融资产或投资组合在给定时间内可能遭受的最大损失。
VaR的计算基于概率论和统计学，通过对历史数据的分析，估算出未来可能发生的损失。
VaR的计算公式为：P(ΔP > VaR) = 置信水平，其中ΔP表示资产或投资组合在给定时间内的损失，VaR则为该损失的上限。
三、VaR在金融风险度量中的应用1. 资产组合风险管理：VaR可以帮助金融机构对资产组合进行风险管理，通过计算资产组合的VaR值，了解其在一定置信水平下可能遭受的最大损失，从而制定相应的风险管理策略。
2. 市场风险管理：VaR可以用于评估市场风险，帮助金融机构了解其在市场波动下的风险暴露程度。
通过对不同资产类别的VaR进行分析，金融机构可以更好地了解市场风险的整体情况。
3. 信用风险管理：VaR还可以用于评估信用风险，帮助金融机构了解债务人的违约风险。
通过计算债务人的信用风险VaR值，金融机构可以制定相应的信用风险管理策略。
四、VaR在金融风险管理中的挑战尽管VaR在金融风险管理中具有重要作用，但also面临一些挑战：1. 数据问题：VaR的计算需要大量的历史数据。
然而，金融市场数据往往存在不完整、不准确等问题，这可能导致VaR的计算结果出现偏差。
2. 模型风险：VaR的计算基于特定的模型和假设。
然而，金融市场具有复杂性和不确定性，这可能导致模型失效，从而影响VaR的准确性。
3. 置信水平选择：置信水平是VaR计算中的一个重要参数。
选择合适的置信水平需要根据具体情况进行判断，如果选择不当，可能导致VaR的估算结果偏离实际情况。
信用风险度量-VaR值的计算方法研究
第四组金融、银行（正文5100字）信用风险度量——VaR值的计算方法研究朱霞葛翔宇（中南财经政法大学信息学院）摘要：信用风险是银行业所面临的最古老也是最主要的一类风险。
在金融市场迅猛发展同时也复杂多变的今天，迫切需要度量和管理信用风险的先进方法。
CreditMetrics模型是以VaR理论为依据，以信用转移分析为核心的高级信用风险度量模型。
本文着重阐述了计算信用风险VaR值的方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法，比较了两种方法的计算结果，并基于仿真试验说明了后者可以更好地解决信用风险的“厚尾现象”。
关键词：CreditMetrics 信用风险方差-协方差法蒙特卡洛模拟法信用风险是因为交易对手违约或信用质量降低而给投资组合造成损失的风险，是商业银行所面临的最主要的风险，它将直接影响银行信贷资产质量的好坏，巨额的不良贷款甚至可能导致银行破产。
在过去几十年间，银行的管理重点已逐渐从传统的资产负债管理过渡为以风险度量为核心的全面管理。
信用风险度量是银行风险管理的核心。
起初信用风险局限于定性分析和基于财务指标的分析模型，20世纪90年代以来，西方的一些商业银行开始探索运用金融数理工具来定量地评估和管理信用风险，这些模型为银行和金融监管机构计算资本充足率奠定了科学理论基础。
1988年，巴塞尔委员会提出了银行的资本充足率不得低于8%的要求以控制信用风险。
在之后的实践中表明8%的比例有些武断，而且简单的风险权重系数无法准确地度量真实风险。
在1999年，巴塞尔委员会颁发了一份征求意见稿，提出了替代1988年协议的新资本充足监管框架，并鼓励银行在满足监管审核的条件下开发自己的内部模型作为资本充足率的计算基础，CreditMetrics模型就是被称为第一个评估信用风险的内部模型。
一信用风险度量方法——CreditMetrics模型CreditMetrics模型[1]是在1997年，由美国J.P摩根银行，瑞士联合银行，KMV 等机构合作推出的一种度量信用风险的方法，该模型以VaR理论为依据，以信用转移分析为基础和核心，对贷款组合的未来价值分布进行模拟，信用风险在险____________________作者简介：朱霞（1980，12）女，中南财经政法大学数量经济学在读博士研究生，讲师。
关于VaR的计算方法
关于VaR的计算方法作者：刘美英来源：《科学与财富》2018年第30期摘要：本文对VaR的计算方法及其在信用风险管理中的应用等问题进行了阐述。
关键词：VaR；信用风险近年来，金融风险的危害在逐渐加大，人们对金融风险的认识也越来越深入，金融衍生工具也越来越多的被用于投机而不是保值，出于规避风险的需要而产生的金融衍生工具本身也就是孕育着极大的风险的。
于是，如何有效地控制金融市场尤其是金融衍生工具市场风险，就成为各种拥有金融资源共享产的机构所面临的亟待解决的问题，VaR法就是概率与统计在其中的一个应用。
风险价值VaR是在正常的市场环境下，给定一定的时间区间的置信水平，测度预期最大损失的方法，给出其数学定义下某个有价证券的市场值的变化。
VaR回答了：发生损失大于给定的VaR的概率小于δ。
也就是说，我们可以1-δ的概率保证损失不会超过VaR，这一数据不仅给出了公司市场风险暴露的大小，同时也给出了损失的概率，下面给出VaR的计算方法：1 一般分布中的VaR我们假设：W0为投资组合的初始价值，R为收益率，则在目标期末的投资组合将为W=W0（1+R）。
令R的期望值与波动性分别为μ和δ，且在给定置信水平下该投资组合的最小价值W*=W0（1+R*）。
VaR定义为相对均值的损失，即：VaR（平均）=E（W）-W*=-W0（R*-μ）这样的VaR（平均）定义实际是一种相对损失，VaR还可以定义为相对于0的绝对损失，即与0有关，与期望值无关：从上面两种定义可以看出，求VaR实际上相当于确定最小值W*或最小收益R*，VaR的最普遍形式可以从未来投资组合价值的概率分布f（W）中获得，在给定的置信水平c下，我们试图找到可能性最小的w*，这样超出之一水平概率的c，则有下列等式：由于C与f（W）为给定或已知，则可求出w*，w*的数值被称为分布的抽样分位数，这种方法对任何分布都有效，无论离散分布还是连续分布，粗尾分布或细尾分布。
2 参数分布中的VaR在正态分布中的VaR可直接由投资组合标准离差得到，同时考虑一个取决于置信水平的参数，这一方法是对标准离差参数的估计。
金融风险管理的风险价值_VAR_方法
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企 业 经 济 !"#!$%$&’! !()")*+
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出。 为了简单明了， 我们假设只有一个市场参数 ! 比方说， 市 如 果 市 场 价 格 波 动 性 为 #$$ ， 容 忍 度 为 %& ’( ! 单 场价格 "。 尾"， 那么波动乘数就为 #& )* ! 与容忍度 %& ’( 对应 " ， +,- 等 于波 动 性乘 以 这个 乘 数 ： 这 就 是容 +,- . #$$ / #& )* . #)* 。 忍度为 %& ’( 时的最大潜在损失。 三、 +,- 的应用 在金融市场迅速发展的今天， 风险管理系统提供了根本 性的抵御市场风险的措施。 +,- 体系是此种系统的一个重要 组成部分， 它使金融机构可以度量和控制他们的市场风险。 #、 +,- 作为信息披露工具 在 使 投资 人 、 存款 人 了 解 金融 机 构 的 市场 风 险 状 况方 面， 如美国排名靠前的金融 +,- 经常成为一种必要的工具。 机构大多都已采用 +,- 体系对其风险状况进行定期披露， 而走在前列的信孚银行更可提供其每日的平均 +,- 值。 如 果能在财务报表中定期提供有意义的 +,- 信息， 投资人、 贷 款人、 交易双方就可以对金融机构、 金融交易施加有效的监 督和约束， 就会成为保证市场稳定性的一种工具， 这样， 一些 金融交易的重大亏损就可以被提前揭示。 例如， 在著名的美 国奥伦治县政府破产案中， 由奥伦治县财政部长管理的投资 组合包括大额存单、 抵押债券、 共同基金等多种金融资产， 价 值 0* 亿美元， 在发生巨额亏损前， 投资人都认为其投资是有 保证的。 事实上， 如计算该投资组合一年期的 )’( +,- 值就 会发现， 如假设投资收益服从任意形式的分布， 则 +,- 值为 如假设服从正态分析， 则 +,- 值为 #% 亿美元。 最 ## 亿美元， 后， 奥伦治县政府在损失 #*& 1 亿美元之后破产清算， 为投资 人带来无法挽回的损失。 %、 +,- 作为绩效评估工具 在金融投资中， 高收益总是伴随着高风险， 若没有有效 的绩效评估体系， 交易员就很有可能为追求高收益而甘愿承 受与之不相称的高风险， 这也是潜在巨大损失的根源。 另一 方面， 金融机构也要有有效客观的绩效评估体系对其业绩进 行真实的评价。 所以， 有必要引入充分考虑了市场风险因素 的绩效评估体系， 例如， 信孚银行 +,- 就是一种很好的选择。 ! -234 采用的绩效评估指标称为“ 经风险调整的资本收益” 简 称 -,-A= " 。 ,5673895 -987:; <; =>?28>@， -,-A= . -AB ! 股 本收益率 " C +,- 值。 这不同于一般的评价股东收益的指标， 由于考虑了 +,- 值， 如果潜在的损失概率很大的话， 即使其 帐面收益率很高， 其 -A-A= 值也不会很高， 不会得出夸大的 绩效评估结果。 可见， 可以较真实地反 +,- 法用于绩效评估， 映交易人员及金融机构的经营业绩， 并对其过度投机行为进 行限制。 此外， 利用 +,- 也可以用于对投资项目的绩效评估。 方法计算经风险调整后的项目收益情况， 可以使公司更 +,好地选择与风险相称的最大收益项目。 D、 +,- 作为金融监管工具 这方面最典型的例 +,- 已广泛应用与金融监管的实践。 子当数国际清算银行巴塞尔委员会关于资本充足率的规定。 巴塞尔委员会公布的 《 有关在资本充足率协议 #))’ 年 1 月， 》 中纳入市场风险因素的补充文件 中规定， 从 #))0 年年底开 始， 其成员银行在设置应付风险的资本金额时除考虑信用风
基于VaR的金融风险度量研究
基于VaR的金融风险度量研究引言在金融领域，风险管理是一个非常重要的领域。
金融市场存在各种各样的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
为了有效地管理和控制风险，金融机构需要使用一种可靠而准确的风险度量方法。
本文将介绍一种基于VaR（Value at Risk）的金融风险度量方法，并对其进行研究和分析。
什么是VaRVaR是一种用于衡量金融市场风险的指标。
它代表着在给定时间段内，金融资产或投资组合可能遭受的最大损失。
通常情况下，VaR被定义为在特定置信水平下，资产或投资组合可能的最大损失金额。
置信水平是一个概率值，常见的值包括95%和99%。
在计算VaR时，我们需要考虑两个方面的因素：波动率和置信水平。
波动率衡量着资产或投资组合的价格波动程度，而置信水平则代表了我们对风险的容忍程度。
通过计算资产或投资组合在某个置信水平下的预期最大损失，我们可以确定可能的风险范围，并采取相应的措施。
VaR计算方法VaR可以通过多种方法进行计算，包括历史模拟法、参数法和蒙特卡洛模拟法等。
在本文中，我们将重点介绍历史模拟法和参数法这两种常用的计算方法。
历史模拟法历史模拟法基于过去的数据来计算VaR。
它的核心思想是通过观察历史数据中的波动情况，来估计未来可能的风险。
具体来说，我们需要收集一段历史数据，计算得到每日收益率，并根据这些收益率来计算VaR。
历史模拟法的优点是简单直观，不需要对市场做出任何假设。
然而，它也有一些缺点。
首先，它基于过去的数据，无法考虑到未来可能的变化情况。
其次，历史模拟法假设历史数据是独立同分布的，这在实际情况下并不一定成立。
参数法参数法通过建立数学模型来计算VaR。
常见的参数法包括正态分布法和对数正态分布法。
正态分布法假设资产或投资组合的收益率服从正态分布，而对数正态分布法则假设收益率的对数服从正态分布。
参数法的优点是可以更好地适应实际情况，并且可以进行更多的假设和调整。
但是，它也有一些缺点。
首先，参数法需要对市场和资产进行一定程度的假设，这些假设可能与实际情况存在差异。
信用风险管理中的Credit VaR模型分析
信用风险管理中的Credit VaR模型分析信用风险是金融市场中不可避免的风险之一。
信用风险是指债务人无力或不愿按照合同规定履行支付债务义务的风险。
在金融市场中，信用风险是必须需要被管理的。
Credit VaR模型是用来衡量信用风险的一种方法，本文将对其进行分析。
一、Credit VaR模型是什么Credit VaR模型是一种基于价值变化（Value-at-Risk，VaR）的方法，用于度量债务人违约的风险。
该模型将债务人违约风险看作是投资组合价值的一种变化，即债务人违约可能导致债务组合价值下降。
二、Credit VaR模型的计算方法Credit VaR模型的计算涉及到三个关键变量：违约概率（Probability of Default，PD）、违约损失率（Loss Given Default，LGD）和风险承受期望（Expected Exposure，EE）。
违约概率是指在一定时期内债务人出现违约的概率。
通常情况下，违约概率采用评级机构公布的评级来计算。
以S&P评级标准为例，AAA表示违约概率低于0.01%，AA表示违约概率在0.01%到0.1%之间，A表示违约概率在0.1%到1%之间，以此类推。
违约损失率是指在发生违约时，债务人不能履行债务导致的损失。
计算违约损失率时，通常根据债务种类进行分类考虑。
例如，信用卡违约通常会有一定比例的恢复率，而房地产抵押贷款违约可能会导致更高的损失率。
风险承受期望是指在一定时间内，资产持有者无法卖出资产并且债务人违约的风险承受度。
风险承受期望通常会受到资产种类、市场环境、法律规定等方面的影响。
基于以上三个关键变量，Credit VaR模型的计算方法如下：Credit VaR = LGD × EE × Normal Distribution Inv(PD) – Expected Loss其中，Normal Distribution Inv(PD)表示标准正态分布下PD的倒数。
VaR的定义及算法
VaR的定义及算法当前应用广泛的VaR技术（V alue-at-risk)是1993年J·P·Morgon,G30集团在考察衍生产品的基础上提出的一种风险测度方法。
VaR方法一经提出便受到广泛欢迎：巴塞尔银行监管委员会于1996年推出的巴塞尔协议的补充规定中，明确提出基于银行内部VaR 值的内部模型法，并要求作为金融机构计量风险的基本方法之一；美国证券交易委员会(SEC)1997年1月规定上市公司必须及时披露其金融衍生工具交易所面临风险的量化信息，指出VaR方法是可以采用的三种方法之一；目前美国一些较著名的大商业银行和投资银行，甚至一些非金融机构已经采用VaR方法。
V AR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。
VaR的基本含义是在某一特定的持有期内，在给定的置信水平下，给定的资产或资产组合可能遭受的最大损失值。
这一含义体现了VaR 度量技术的综合性。
JP.Morgan定义为：V aR 是在既定头寸被冲销（be neutraliged）或重估前可能发生的市场价值最大损失的估计值；而Jorion则把VaR定义为：“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。
其数学定义式为：Prob(△p≥-VaR)=1-α其中：△p 表示在△t时间内，某资产或资产组合的损失；α为给定的置信水平。
对某资产或资产组合，在给定的持有期和给定的置信水平下，VaR给出了其最大可能的预期损失。
VaR计算主要涉及两个因素：目标时段和置信水平。
目标时段是指我们计算的是未来多长时间内的VaR，它的确定主要依赖于投资组合中资产的流动性而定，一般取为1天，1周，10天或1月；置信水平的确定主要取决于风险管理者的风险态度，一般取90％一99.9％。
为了更好的理解VaR的概念，可举例说明，例如J.P .M organ公司1994年年报披露，1994年该公司一天的95%VaR值为1500万美元。
VaR计算的不同方法及其比较
VaR计算的不同方法及其比较随着金融领域不断发展,风险和风险管理已成为现代金融的核心,其中风险管理更成为现代金融学三大支柱之一。
现代风险管理全过程包括三个环节,在这当中风险度量又成为最重要的一环:只有将资产或投资组合面临的风险尽量准确地量化出来,才能让风险管理者对风险有一个清晰认识,从而做出进一步决策。
在险值(VaR)作为一种常用的风险度量方法,因其方便、准确的优势获得了认可和接受。
一、风险管理的环节现代风险管理已形成一套相对完善的体系,整个过程可分为三个主要环节:风险识别、风险度量和风险管理与控制。
1、风险识别风险管理首要步骤,即要对面临的风险形成一个清楚的认识。
根据不同分类标准,风险可分成以下几种:根据发生范围不同,分为系统性风险和非系统性风险;根据风险性质不同,分为经济风险、政治风险、社会风险等;根据风险原因不同可将金融风险分为市场风险、流动性风险、信用风险、操作风险等。
风险识别是风险管理的基础。
完成了对风险的认识和分类后,才可根据风险种类的不同在下一步风险度量中采用不同方法对风险进行测度。
2、风险度量风险管理重要环节。
为有效进行风险管理,管理者需将风险量化,进而找到适合的管理方案。
市场风险作为常见的金融风险之一,下面着重介绍针对市场风险的度量体系。
一个较完整的市场风险度量体系主要包括:敏感性分析、在险值(VaR)和情景分析与压力测试。
敏感性分析用以衡量当其它条件不变时,资产组合对市场上某单个市场风险因子变化的敏感程度。
在险值(VaR)指在某一确定置信水平α%下资产组合在未来特定时期内的最大可能损失。
目前VaR已成为金融市场风险管理中的主流方法,得到广泛应用。
情景分析与压力测试是对VaR的补充。
因为仅通过VaR,管理者不能知道当(1-α)%的小概率事件发生时,实际损失是多少,情景分析与压力测试可弥补这一不足。
3、风险管理与控制风险管理第三个环节,也是风险管理的目标。
主要风险控制策略包括风险分散、风险对冲、风险转移、风险规避和风险补偿与准备。
VaR计算的不同方法及其比较
VaR计算的不同方法及其比较作者：徐祎然来源：《新西部下半月》2010年第10期【摘要】金融业风险度量是风险管理的重要环节,VaR作为量化风险的方法之一得到了广泛的应用。
文章在介绍金融业风险管理体系的基础上,重点介绍了VaR的几种计算方法,同时对其进行比较,最后提出计算的改进方案。
【关键词】风险;风险管理;VaR随着金融领域不断发展,风险和风险管理已成为现代金融的核心,其中风险管理更成为现代金融学三大支柱之一。
现代风险管理全过程包括三个环节,在这当中风险度量又成为最重要的一环:只有将资产或投资组合面临的风险尽量准确地量化出来,才能让风险管理者对风险有一个清晰认识,从而做出进一步决策。
在险值(VaR)作为一种常用的风险度量方法,因其方便、准确的优势获得了认可和接受。
一、风险管理的环节现代风险管理已形成一套相对完善的体系,整个过程可分为三个主要环节:风险识别、风险度量和风险管理与控制。
1、风险识别风险管理首要步骤,即要对面临的风险形成一个清楚的认识。
根据不同分类标准,风险可分成以下几种:根据发生范围不同,分为系统性风险和非系统性风险;根据风险性质不同,分为经济风险、政治风险、社会风险等;根据风险原因不同可将金融风险分为市场风险、流动性风险、信用风险、操作风险等。
风险识别是风险管理的基础。
完成了对风险的认识和分类后,才可根据风险种类的不同在下一步风险度量中采用不同方法对风险进行测度。
2、风险度量风险管理重要环节。
为有效进行风险管理,管理者需将风险量化,进而找到适合的管理方案。
市场风险作为常见的金融风险之一,下面着重介绍针对市场风险的度量体系。
一个较完整的市场风险度量体系主要包括:敏感性分析、在险值(VaR)和情景分析与压力测试。
敏感性分析用以衡量当其它条件不变时,资产组合对市场上某单个市场风险因子变化的敏感程度。
在险值(VaR)指在某一确定置信水平α%下资产组合在未来特定时期内的最大可能损失。
目前VaR已成为金融市场风险管理中的主流方法,得到广泛应用。
商业银行信用风险的VAR度量分析
商业银行信用风险的ＶＡＲ度量分析现代商业银行的核心竞争力就是风险管理。
信用风险贯穿于商业银行经营的全过程,是商业银行面临的主要风险之一。
信用风险巨大的商业银行不仅其自身的经营安全受到巨大威胁,其破产倒闭也会对支付体系产生破坏性作用,而且还可能因多米诺骨牌效应而引发一国整个金融体系的崩溃,导致金融危机。
因此,准确有效地识别、度量和管理信用风险,已成为商业银行和金融监管部门最为关注的问题之一。
V AR（value-at-risk）是国际银行界用来衡量信用风险的主要量化工具之一，本文将对V AR模型的相关概念、参数、计算方法等进行介绍，并结合我国商业银行信贷现状及相关数据进行实证分析，探索该方法在我国的实用性，并对商业银行风险管理部门规避风险提供帮助。
标签：商业银行信用风险V AR一、V AR模型及其相关变量V AR本质上是对证券组合价值波动的统计测量，其核心在于构造证券组合价值变化的概率分布。
V AR计算的思想非常简单，首先使用当前的价格表对当前的证券组合进行估价，然后使用未来一定概率对证券组合的未来价值重新估价，并且计算证券组合价值的变化——即证券组合未来的收益或损失。
使用概率分布的未来情景价格表对证券组合的未来价值进行估价，就可以得到证券组合未来收益的一个分布，这样就可得到在给定置信区间下的证券组合未来损失值即V AR值。
根据定义，V AR基本模型可以表示为:（1）式（1）中：表示发生某一事件的概率，为某一金融资产或证券组合在持有期内的变动，V AR为置信水平下处于风险中的价值，除非具体说明，约定均为负值，V AR为非负值，形式本身就意味着关注的是损失情形。
V AR模型旨在估计给定资产组合在未来资产价格波动下可能的或潜在的损失。
计算V AR值需要三个条件:(1)置信水平的大小；(2)持有期间的长短；（3）资产组合未来价值的分布特征。
进行风险管理时，置信水平是指根据某种概率测算结果的可信程度，它表示了承担风险的主体对风险的偏好程度。
var模型的估计式
var模型的估计式var模型是一种用于量化风险的方法，被广泛应用于金融、经济、管理等领域。
它可以帮助我们在预测风险方面做出更准确的决策，有效地减少风险带来的损失。
var模型的基本思想是通过对历史数据的分析，推断出未来可能的风险水平。
它的核心是估计某一特定置信水平下的最大可能损失（即VaR），这个水平通常是95%或99%。
使用VaR方法，我们可以评估我们的投资组合、风险管理策略或金融产品可能面临的风险。
本文将介绍var模型的估计式及其应用。
一、var模型的估计式var模型估计式通常是以历史数据作为依据，通过对市场波动性的量化分析，计算置信水平下的最大可能损失。
具体而言，var模型的估计式如下：VaR =历史数据中的标准差×适当的置信水平因子×当前投资组合价值其中，历史数据中的标准差代表了市场波动的变化幅度，是风险的关键因素之一。
在var模型中，我们利用收益率数据来计算标准差。
适当的置信水平因子则是表示我们要使用的置信水平，常见的是95%或99%。
最后，当前投资组合价值是我们要测算的投资组合价值。
在实践中，var模型的计算一般分为两种方法：历史模拟法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法是通过对过去的数据进行模拟，以推断未来风险水平的变化。
蒙特卡洛模拟法则是通过随机数模拟未来情况的变化，来计算在不同情境下的VaR。
二、var模型的应用var模型在金融、经济、管理等领域中得到了广泛的应用。
以下是var模型的几个常见应用：1.风险控制var模型可以帮助金融机构和企业制定适当的风险控制策略，以防范可能出现的风险事件。
通过计算不同投资工具或投资组合的VaR值，可以评估其风险水平，并相应地采取风险控制措施。
2.投资组合优化var模型可以帮助投资者优化投资组合，以获得更高的收益和更低的风险。
通过计算不同投资组合的VaR值，可以评估它们的风险水平和预期收益率，并相应地选择最优的投资组合。
3.金融产品创新var模型可以帮助金融机构设计新型金融产品，以满足投资者的需求。
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。
金融市场风险管理新方法-VaR的计算与实证分析
摘要金融市场风险管理新方法—VaR的计算与实证分析学科：应用数学答辩日期：作者：林美艳作者签名：导师：赵凤群（副教授）导师签名：导师：薛宏刚（讲师）导师签名：摘要本文研究了金融市场风险价值（Value at Risk，简称VaR）的计算并结合中国证券市场进行了实证分析。
首先介绍了一些静态、无条件分布下的VaR计算方法，在此基础上，利用ARCH及其模型对方差的时变性进行了细致分析。
考虑到中国证券市场收益率序列分布的非正态性，本文使用了既能描述方差时变性又能反GARCH−模型计算市场指数的VaR值，实证映收益率分布的尖峰、厚尾特征的t结果表明该模型是有效的。
全文共分为七章。
第一章回顾了金融风险管理的发展历史，特别对风险价值的发展历史与现状作了详尽的综述，同时给出了本文实证分析所用数据，介绍了一些常用的统计分析软件，提出了本文所要研究的问题。
第二章介绍了风险价值的概念与计算原理，以及目前常用的几种计算方法，比较其优缺点，指出了不同方法各自的适用范围。
第三章研究了风险价值模型的准确性检验，给出了三种检验方法。
应用巴塞尔委员会的检验方法，得到了所给样本数据的分区结果。
第四章对我国股票市场收益率序列进行了正态性检验，结果表明我国股票市场收益率不服从正态分布，具有明显的尖峰、厚尾特征，然后解释了出现尖峰、厚尾的原因。
检验了均值、方差的时变性，结果表明均值序列的时变性不明显，但方差西安理工大学硕士学位论文序列的时变性非常明显。
同时检验了收益率序列的随机性，检验结果说明沪深股票市场基本达到弱式有效。
第五章研究了收益率的波动性。
应用相关性分析，得出了收益率序列之间不存在明显的序列相关性，而收益率平方序列存在显著的相关性，即方差序列存在相关性，因此我们使用GARCH 模型建模来估计条件方差，计算出了模型中的相应参数。
第六章使用不同方法计算了上证综合指数和深圳成份指数在不同置信水平下的VaR 值，并与实际损益作了比较。
var估计方法
var估计方法var（Value at Risk）是金融风险管理中最重要的概念之一，它用于度量金融机构在一定概率水平下，资产或投资组合在未来一段时间内可能遭受的最大损失。
var估计方法主要有三种：历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。
1.历史模拟法历史模拟法是基于历史数据来估计未来损失的分布。
它首先确定损失序列的分布特征，如均值、标准差等，然后根据这些特征计算出损失在一定置信水平下的var。
该方法的优点是简单易行，但随着市场波动加剧，历史数据的有效性会受到影响。
2.方差-协方差法方差-协方差法是通过计算资产或投资组合的收益率与风险因素之间的方差和协方差来估计var。
这种方法适用于具有多元风险因素的资产或投资组合，但在计算过程中需要稳定的风险因素分布假设。
3.蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是通过生成大量可能的资产或投资组合收益率序列，来计算var的估计值。
该方法可以模拟出损失分布的尾部特征，适用于非线性、非正态分布的资产或投资组合。
但蒙特卡洛模拟法的计算成本较高，对样本量和计算能力有较高要求。
4.各种方法的优缺点比较历史模拟法适用于市场波动较小的情况，但在波动加剧时准确性下降；方差-协方差法适用于多元风险因素的资产或投资组合，但需要稳定的风险因素分布假设；蒙特卡洛模拟法可以模拟损失分布的尾部特征，但计算成本较高。
5.我国金融市场的var应用随着我国金融市场的不断发展，var已成为金融机构风险管理的重要工具。
我国金融监管部门已要求金融机构定期报告var，以提高金融系统的稳定性。
此外，金融机构也在逐步采用蒙特卡洛模拟法等高级方法，以更准确地度量和控制风险。
6.总结var估计方法是金融风险管理的关键工具，通过对各种方法的了解和比较，金融机构可以选用适合自身需求的方法进行风险度量和控制。
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第四组金融、银行（正文5100字）信用风险度量——VaR值的计算方法研究朱霞葛翔宇（中南财经政法大学信息学院）摘要：信用风险是银行业所面临的最古老也是最主要的一类风险。
在金融市场迅猛发展同时也复杂多变的今天，迫切需要度量和管理信用风险的先进方法。
CreditMetrics模型是以VaR理论为依据，以信用转移分析为核心的高级信用风险度量模型。
本文着重阐述了计算信用风险VaR值的方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法，比较了两种方法的计算结果，并基于仿真试验说明了后者可以更好地解决信用风险的“厚尾现象”。
关键词：CreditMetrics 信用风险方差-协方差法蒙特卡洛模拟法信用风险是因为交易对手违约或信用质量降低而给投资组合造成损失的风险，是商业银行所面临的最主要的风险，它将直接影响银行信贷资产质量的好坏，巨额的不良贷款甚至可能导致银行破产。
在过去几十年间，银行的管理重点已逐渐从传统的资产负债管理过渡为以风险度量为核心的全面管理。
信用风险度量是银行风险管理的核心。
起初信用风险局限于定性分析和基于财务指标的分析模型，20世纪90年代以来，西方的一些商业银行开始探索运用金融数理工具来定量地评估和管理信用风险，这些模型为银行和金融监管机构计算资本充足率奠定了科学理论基础。
1988年，巴塞尔委员会提出了银行的资本充足率不得低于8%的要求以控制信用风险。
在之后的实践中表明8%的比例有些武断，而且简单的风险权重系数无法准确地度量真实风险。
在1999年，巴塞尔委员会颁发了一份征求意见稿，提出了替代1988年协议的新资本充足监管框架，并鼓励银行在满足监管审核的条件下开发自己的内部模型作为资本充足率的计算基础，CreditMetrics模型就是被称为第一个评估信用风险的内部模型。
一信用风险度量方法——CreditMetrics模型CreditMetrics模型[1]是在1997年，由美国J.P摩根银行，瑞士联合银行，KMV等机构合作推出的一种度量信用风险的方法，该模型以VaR理论为依据，以信用转移分析为基础和核心，对贷款组合的未来价值分布进行模拟，信用风险在险____________________作者简介：朱霞（1980， 12）女，中南财经政法大学数量经济学在读博士研究生，讲师。
价值就等于在未来一段时间内在给定的置信水平下未来价值的抽样分位数和均值的差额。
CreditMetrics 模型度量信用风险的主要思想为：首先，设定一个风险期限长度，考虑到评级机构的审核频率一般设定为一年。
选定一个信用评级体系，可以是权威机构的评级体系如穆迪或标准普尔的评级系统，也可以是银行内部的评级体系。
根据所选的评级体系确定贷款的等级和信用等级转移概率矩阵。
第二，确定信用风险溢价以计算贷款在各信用等级下的远期价值。
信用等级的上升或下降必然会影响到贷款余下现金流量所要求的风险溢价，从而贷款的现值会发生变化，贷款一年后的远期价值是11(1)(1)n i n i i i n n R R F P R r s r s -=+=++++++∑ 其中F 为贷款金额，R 为固定年利息，n 为贷款年限，i r 为第i 年的远期零息率，i s 为特定信用等级下的贷款第i 年的信用风险价差。
第三，确定不同信用级别贷款的违约回收率，每一等级的违约回收率由评级机构根据历史数据给出。
事实上，违约回收率不是一个确定的数值，有较大的波动，它取决于贷款的种类、级别、风险缓释技术以及商业周期等。
而每一类要素中又有很多不确定性的因素。
在实际计算中，通常假定回收率服从Beta 分布。
第四，考虑到相关性，还需估计借款企业公司资产之间变化的相关性，进而估计贷款之间的联合违约概率以及联合转移概率。
最后，推导贷款或贷款组合价值变动的远期分布，得到分布的均值及分位数，进而计算信用风险的在险价值。
二 信用风险VaR 值的计算方法CreditMetrics 模型度量信用风险的最后一步中，需要推导贷款组合价值变动的远期分布，根据推导分布方法的不同将计算信用风险VaR 值的方法分为三类，分别讨论如下。
（一）分析性的方差-协方差法此方法属于参数方法，它有两个重要假设[2]:假设1 线性性假定。
即在持有期内，贷款价值的变化与其风险因子成线性关系，此处的风险因子选为借款公司的资产收益率。
事实上，除期权类非线性的金融工具，大多数证券价值的变化都是风险因子变化的线性函数。
假设2 正态分布假设。
即假设风险因子X 服从正态分布。
基于以上两点假设，借款企业的收益率服从正态分布，即2~(,)X N μσ，其中μ为预期收益，σ为收益的标准差，设V 为贷款目前的价值，()E V 为贷款的预期价值，*V 为与既定置信水平α下最大可能相对应的贷款价值。
于是，*()VaR E V V V ασ=-=例如，当置信度取为99%时， 2.33VaR V σ=。
下面以100万元信用等级为A 级的五年期贷款为例计算其在险价值，其中年利率为6%。
根据标准普尔的数据资料[3],得到信用等级转移概率矩阵和不同信用等级的远期贴现率如下。
表1 A 级贷款一年内的信用等级转移概率（%）表2 不同信用等级的远期贴现率（%）若一年后贷款仍停留在A 级，该笔贷款的1年期的远期价值为（万元）：2346661066108.661.0372(1.0432)(1.0493)(1.0532)V =++++= 将同样的计算方法运用到每一个评级中，可以得到一年后贷款处于不同等级时的远期价值以及贷款价值的均值和方差。
其中假设借款企业若在年终违约，则根据其在偿付上的优先权银行可按一定的收益率收回一部分投资（此处的A 级贷款属优先级无担保贷款，收益率为51.13%）表3 A 级贷款年末处于不同信用等级的远期价值（万元）年末信用等级AAA AA A BBB BB B CCC 违约 转移概率P i （%）0.09 2.27 91.05 5.52 0.74 0.26 0.01 0.06 贷款远期价值V i 109.37 109.19 108.66 107.55 102.02 98.10 83.64 51.13i ）若假定贷款的价值服从正态分布。
则一年后该笔贷款的价值均值为108.498i im PV ==∑，方差为22() 2.7131i i P V m σ=-=∑，标准差为 1.647σ=，置信度为99%的贷款的在险价值为 2.33 3.84VaR V σ==万元。
ii ）若基于贷款价值服从实际分布的假设。
则从表3中得到贷款价值低于107.55万元以下的概率为6.59%（5.52%+0.74%+0.26%+0.01%+0.06%），即第6.59个百分位数的贷款价值为107.55万元，同理可得第1.07个百分位数的贷款价值为102.02万元。
由线性插值法可得到第1个百分位数的贷款价值为101.95万元，于是99%置信度下的VaR 值为108.49101.95 6.54VaR =-=万元。
显然，基于不同分布的假设前提计算出来的VaR 值差别较大。
基于正态分布的VaR 值比基于实际分布的VaR 值明显偏小，对于产生上述差异的原因作以下分析：一方面，方差-协方差方法是基于线性性和风险因子的正态性的假设。
事实上，实践表明很多资产收益的分布并不遵循正态分布的假设，而是表现出了所谓的“厚尾现象”，也就是实际观察值偏离均值的情况要比正态分布更多一些，这意味着超出预期损失的频率比正态分布预测的更高，这也是让管理者担心的问题。
但是，根据中心极限定理即使单个资产的收益不遵循正态分布，但各种风险因子分散得很好的的资产组合的收益仍会表现出正态分布的特征，在正态分布不能很好的描述资产组合收益的情况时，建议采用t 分布，t 分布考虑了厚尾情形（如图1），其它推导类似于正态分布假设的结果。
一般地，由t 分布推导出的VaR 值要比正态分布推导出的VaR 值大。
图1 标准正态分布和自由度为4的t 分布图另一方面，VaR 方法最初是用来度量市场风险的，通常认为市场风险的概率分布是服从正态分布的，这种假设在许多情况下反映了其基本特征。
然而，对于银行来说，信用风险的概率分布是不对称的。
因为对手方信用质量的改善会给投资者带来的收益的“上升”是有限的，而降级或违约则会给收益带来实质性甚至是巨大的“下降”。
这样就导致了信用风险概率分布的“厚尾现象”。
当贷款或贷款组合的价值不是服从正态分布时，可以考虑使用历史模拟法和蒙特卡洛模拟法计算VaR 值。
(二)历史模拟法[4] 历史模拟法是一种基于经验的非参数方法，它不需要对风险因子的分布进行假定，而是直接根据风险因子的历史数据来模拟其未来的变化。
也不需要估计资产之间的波动性和相关性，因为它们已经暗含在每日的风险因子的数据之中。
用历史模拟法估算贷款VaR 值的步骤如下：首先，选定特定时期内借款企业资产收益率的实际日变化样本，若资产价值不能直接观测到，对于上市公司而言可以用股价的变化来计算企业的日收益率。
计算中一般采用对数收益的形式，即1ln t t t P R P -⎛⎫= ⎪⎝⎭，其中t R 为t 期的收益率，1,t t P P -分别为,1t t -期的金融资产价格。
相对于简单收益率11t t t P P P ---而言，对数形式的收益率克服了简单收益率的缺点，一方面它在计算跨期收益时比较方便，另外对数收益是在整个实数域范围内取值，而且当t P 变化很小时，有1111ln ln 1t t t t t t P P P P P P P ----⎛⎫⎛⎫-∆=+≈ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭。
再利用从历史数据中得到的风险因子的相关数据，根据定价公式推算出贷款或贷款组合的价值。
最后，由第二步的计算结果推导贷款组合的价值分布图，或者按从小到大的顺序对资产组合价值的变化进行排序，得到给定置信区间下的相应分位数的VaR 值。
历史模拟法的优点是原理简单计算直观，易被风险管理者接受，而且它不需要估计参数，从而避免了模型风险。
缺点是它完全依赖于特定的历史数据，这意味着数据中很有可能没有包含极端市场情形，从而使计算出的信用风险VaR 值出现偏误。
这就需要选用大量的历史数据或进行情景测试加以补充。
（三）蒙特卡洛模拟法该方法也是一种非参数方法。
首先需要选择所有的风险因子，假设风险因子所满足的随机过程并估计其中的波动性、相关性等参数。
接着重复模拟风险因子的随机过程，将每一个模拟值带入定价模型都会得到资产组合价值的一个相应值。
如果进行大量的情景模拟，资产组合价值的模拟分布将趋近于真实分布。
进而可以求出贷款或贷款组合的VaR 值。
蒙特卡洛模拟法与历史模拟法很类似，但不同于历史模拟法的地方在于其风险因子的分布不是取自于历史数据，而是计算机模拟生成大量的情景，从而使计算出来的VaR 值更可靠。