市場風(fēng)險計量方法(市場風(fēng)險的計算)
1.市場風(fēng)險的計算
市場風(fēng)險（Market Risk / Market Exposure）
計算市場風(fēng)險的方法主要是在險價值（VaR），它是在正常的市場條件和給定的置信水平（Confidence interval，通常為99%）上，在給定的持有期間內(nèi)，某一投資組合預(yù)期可能發(fā)生的最大損失；或者說，在正常的市場條件和給定的持有期間內(nèi)，該投資組合發(fā)生VaR值損失的概率僅為給定的概率水平（即置信水平）。 主要包括方差一協(xié)方差法（Variance—Covariance Approach）、歷史模擬法（Histor- ical Simulation Method）和蒙特卡羅模擬法（Monte-Carlo Simulation）。
方差一協(xié)方差法是假定風(fēng)險因素收益的變化服從特定的分布，通常假定為正態(tài)分布，然后通過歷史數(shù)據(jù)分析和估計該風(fēng)險因素收益分布的參數(shù)值，如方差、均值、相關(guān)系數(shù)等，然后根據(jù)風(fēng)險因素發(fā)生單位變化時，頭寸的單位敏感性與置信水平來確定各個風(fēng)險要素的VaR值；再根據(jù)各個風(fēng)險要素之間的相關(guān)系數(shù)來確定整個組合的VaR值。當(dāng)然也可以直接通過下面的公式計算在一定置信水平下的整個組合（這里的組合是單位頭寸，即頭寸為1）的VaR值，其結(jié)果是一致的。
公式中表示整個投資組合收益的標(biāo)準(zhǔn)差，σi、σj表示風(fēng)險因素i和j的標(biāo)準(zhǔn)差，ρij表示風(fēng)險因子i和j的相關(guān)系數(shù)， xi表示整個投資組合對風(fēng)險因素i變化的敏感度，有時被稱為Delta.在正態(tài)分布的假設(shè)下，xi是組合中每個金融工具對風(fēng)險因子i的Deka之和。
歷史模擬法以歷史可以在未來重復(fù)為假設(shè)前提，直接根據(jù)風(fēng)險因素收益的歷史數(shù)據(jù)來模擬風(fēng)險因素收益的未來變化。在這種方法下，VaR值直接取自于投資組合收益的歷史分布，組合收益的歷史分布又來自于組合中每一金融工具的盯市價值（Mark to Market value），而這種盯市價值是風(fēng)險因素收益的函數(shù)。具體來說，歷史模擬法分為三個步驟：為組合中的風(fēng)險因素安排一個歷史的市場變化序列，計算每一歷史市場變化的資產(chǎn)組合的收益變化，推算出VaR值。因此，風(fēng)險因素收益的歷史數(shù)據(jù)是該VaR模型的主要數(shù)據(jù)來源。
蒙特卡羅模擬法即通過隨機(jī)的方法產(chǎn)生一個市場變化序列，然后通過這一市場變化序列模擬資產(chǎn)組合風(fēng)險因素的收益分布，最后求出組合的VaR值。蒙特卡羅模擬法與歷史模擬法的主要區(qū)別在于前者采用隨機(jī)的方法獲取市場變化序列，而不是通過復(fù)制歷史的方法獲得，即將歷史模擬法計算過程中的第一步改成通過隨機(jī)的方法獲得一個市場變化序列。市場變化序列既可以通過歷史數(shù)據(jù)模擬產(chǎn)生，也可以通過假定參數(shù)的方法模擬產(chǎn)生。由于該方法的計算過程比較復(fù)雜，因此應(yīng)用上沒有前面兩種方法廣泛。
2.金融風(fēng)險的測量方法都有什么
歷史模擬：
歷史模擬法的核心在于根據(jù)市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布，利用分位數(shù)給出一定置信水平下的VAR估計。歷史模擬法是一種非參數(shù)方法，它不需要假定市場因子的統(tǒng)計分布，因而可以較好的處理非正態(tài)分布；該方法是一種全值模擬，可有效地處理非線性組合（如包括期權(quán)的組合）。此外該方法簡單直觀，易于解釋，常被監(jiān)管者選作資本充足性的基本方法。
蒙特O卡羅模擬法 ：
分析方法利用靈敏度和統(tǒng)計分布特征簡化了VAR。但由于對分布形式的特殊假定和靈敏度的局部特征，分析方法很難有效處理實際金融市場的厚尾性和大幅波動的非線性問題，往往產(chǎn)生各種誤差和模型風(fēng)險。模擬方法可能很好的處理非線性和、非正態(tài)問題。其主要思路是反復(fù)模擬決定金融估計價格的隨機(jī)過程，每次模擬都可以得到組合在持有期末的一個可能值，如果進(jìn)行大量的模擬，那么組合價值的模擬分布將收斂于組合的真實分布。這樣通過模擬發(fā)布會可以導(dǎo)出真實分布，從而求出VAR。
金融風(fēng)險指的是與金融有關(guān)的風(fēng)險，如金融市場風(fēng)險、金融產(chǎn)品風(fēng)險、金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險等。 一家金融機(jī)構(gòu)發(fā)生的風(fēng)險所帶來的后果，往往超過對其自身的影響。金融機(jī)構(gòu)在具體的金融交易活動中出現(xiàn)的風(fēng)險，有可能對該金融機(jī)構(gòu)的生存構(gòu)成威脅；具體的一家金融機(jī)構(gòu)因經(jīng)營不善而出現(xiàn)危機(jī)，有可能對整個金融體系的穩(wěn)健運(yùn)行構(gòu)成威脅；一旦發(fā)生系統(tǒng)風(fēng)險，金融體系運(yùn)轉(zhuǎn)失靈，必然會導(dǎo)致全社會經(jīng)濟(jì)秩序的混亂，甚至引發(fā)嚴(yán)重的政治危機(jī)。
3.風(fēng)險度量的方法
度量風(fēng)險的方法有許多。
這些風(fēng)險的度量包括對風(fēng)險的影響直接估計如損失額，對風(fēng)險事件發(fā)生的概率的估計，以及二者的結(jié)合如數(shù)學(xué)期望值，波動性，VaR，保險費，期權(quán)價值等，還包括風(fēng)險對目標(biāo)的變化的影響如各種導(dǎo)數(shù)類的指標(biāo)如固定收益產(chǎn)品的久期和凸性，以及用于其它金融產(chǎn)品的希臘字母等。 用損失額來量度風(fēng)險通常用在人們對損失發(fā)生的可能有一些假定的情況下。
或者就是在許多情況下，人們只需要了解可能發(fā)生的最大的損失額，即最大可能的損失（MPL）。應(yīng)當(dāng)注意的一點是，最大可能的損失實際上有兩個不同的含義，在英文中的表達(dá)分別是Maximum Possible Loss和Maximum Probable Loss。
前者是指在最壞情況下的總的財物損失，而后者是指在某一個風(fēng)險因素的作用下最可能發(fā)生的財物損失。 風(fēng)險發(fā)生的概率的估計作為對風(fēng)險的度量通常是用在人們對風(fēng)險造成的后果有了一定假設(shè)的情況。
用數(shù)學(xué)期望值來表示風(fēng)險也是有的。一般用在損失概率和可能的損失額較為穩(wěn)定或者說波動性比較小的情況下。
用波動性度量風(fēng)險始于組合理論，仍然在金融領(lǐng)域中用得比較普遍。波動性比較容易計算，但不容易理解，特別是對決策過程難有影響。
人們可以容易地構(gòu)造出一些例子說明如果按波動性來作投資決策將會是違反直觀的。 VaR值是一個在金融領(lǐng)域里被廣泛使用的風(fēng)險度量。
考慮用VaR表示風(fēng)險指數(shù)的原因是VaR對于運(yùn)營而言有比較好的參考價值，有利于經(jīng)營過程中的資本成本和效率的提高。 保險費在某種程度上是對轉(zhuǎn)移的風(fēng)險的價值的市場價的度量。
保險費的計算通常是用保險公司自身的精算模型。 考慮用期權(quán)Call和Put來度量風(fēng)險是因為考慮到所有的風(fēng)險度量中只有它們直接表示風(fēng)險的價值。
保險費的定價與期權(quán)的定價本質(zhì)上是一致的。Call和Put值較好地反映現(xiàn)有風(fēng)險資產(chǎn)的與無風(fēng)險的價值相比較而言的價值，因而對于決策有很好的參考價值。
與VaR比較，Call和Put值是精確的值，而不是統(tǒng)計的值。但是，除了較少的情況外，如在有流動的市場的情況下，計算Call和Put值比較困難。
市場風(fēng)險一些特殊度量，通常是導(dǎo)數(shù)，如各種希臘字母。另外還有久期和凸性等。
這些度量都是對一些特殊的標(biāo)的對某些風(fēng)險因素的影響的依賴關(guān)系而定義的。
