3.2市场风险计量
3.2.1基本概念
1.名义价值、市场价值和公允价值
(1)银行持有的金融资产根据历史成本所反映的账面价值(book value)
金融资产买卖后，计算盈亏
以此为基础，计算先值(present value)
(2)评估基准日，自愿买卖双方在知情、谨慎、非强迫的情况下，通过公平交易资产所获得的资产的预期价值
(3)交易双方在公平交易中可接受的市场价格
市场价格
用公认模型估算市场价格
实际支付价格
使用企业特定数据
2.敞口(exposure)——即银行所持有的各类风险性资产余额
(1)单一货币敞口头寸——分为即期净敞口头寸、远期净敞口头寸、期权敞口头寸、其他敞口头寸
(2)总敞口头寸的计算
累加总敞口头寸，等于所有外币多头和空头的总和
净总敞口头寸，等于所有外币多头总额与空头总额的差距
短边法，分别加总每种外汇的多头和空头，然后比较这两个总数，最大的作为银行敞口
3.久期——用来衡量债券的到期时间，以未来收益的现值为权数计算的到期时间
(1)久期越长，资产和负债价值变动的幅度越大，即利率风险越大
(2)久期缺口=资产加权平均久期-(总负债/总资产)*负债加权平均久期
(3)总之，久期缺口的绝对值越大，银行对利率的变化就越敏感，银行面临的风险也越大
4.收益类曲线(Yield curve)
(1)定义，指零息债券的收益率与其到期日之间的关系，横轴为time to maturity，纵轴为yield to maturity，用以描述两者之间的关系
正向收益率曲线，投资期限越长，收益率越高
反向收益率曲线
水平
波动
(2)作用
代表性、操作性、解释性、分析性
如果预期收益率曲线基本不变，而且目前收益率曲线向上倾斜，则可以买入期限长的;如果预期曲线变陡，则买入短期，卖长期;如果预期变平坦，买长期，卖短期
5.正态分布、方差、标准差
(1)正态分布，是描述连续型随机变量的最重要的一种概率分布
(2)σ2是方差，σ是标准差，都是表示与期望的偏离度的
6.投资组合——带有约束的最优化问题
(1)马柯维茨理论是主要基础——均值—方差模型
3.2.2VaR(value at risk)方法
1.VaR方法的基本原理
(1)在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率等市场风险要素发生变化时可能对某项资金头寸、资产组合或机构造成的潜在的最大风险
例：持有期为1天，置信水平为99%，风险价值为1万美元，则表明该资产组合在1天中的损失由99%的可能不会超过1万美元
(2)主要的模型技术有3种
方差—协方差(variance covariance method)
历史模拟法(historical simulation method)
蒙特卡洛法(monte carlo simulation method)
(3)巴塞尔协议要求
采用99%的置信区间、持有期为10天、市场风险要素价格的历史观测期至少1年、至少每三个月更新一次数据
市场风险监管资本=风险价值*乘数因子(multiplication factor)，乘数因子不得低于3
(4)市场风险内部模型法的局限性
不能反映资产组合的构成及其对价格波动的敏感性
未涵盖价格剧烈波动等可能会对银行造成重大损失的突发性小概率事件
大多数模型不能计算非交易业务中的风险
2.计算VaR值的相关参数选择：置信水平、持有期
(1)置信水平的选择
用来决定与风险相对应的资本，置信水平应取高
纯粹用于银行内部风险度量或不同市场风险的比较，无所谓
(2)持有期的选择
使用者是经营者，取决于其资产组合的特性，如果资产组合变动频繁，时间间隔要短
监管者，取决于成本和收益，时间间隔越短，成本越高
(3)VaR类型的选择
零值VaR，是以初始价值为基准测度风险
关注资产价值的绝对损失，用零值VaR
关注资产价值偏离均值的相对损失，用均值
3.计算VaR值的方法
(1)varianc covariance method
优点是原理简单，计算便捷
缺点是不能预测突发事件、其正态分布的假设条件产生肥尾(fat tail)现象、不能充分度量非线性金融工具(如期权和抵押贷款)的风险
(2)historical simulation method
是运用当前资产组合各证券的权重和各证券的历史数据重新构造资产组合的历史数列
优点考虑了fat tail现象、没有模型风险
缺点单纯依靠历史数据进行度量，将低估突发性的收益率波动、风险度量的结果受制于历史周期的长度、对历史数据依赖性强、在度量大的资产组合风险时，工作量繁重
(3)monta caro simulation method
步骤，第一步，设定金融变量的随机过程及过程参数;第二步，针对未来利率所有可能的路径，模拟资产组合中各证券的价格走势，从而编制出资产组合的收益率分布来度量VaR
优点是可以广泛度量各种风险，也考虑了波动的时间变化，fat tail和极端情景等因素
缺点是成本高、存在模型风险
