VAR模型金融風險管理論文
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從這種模型運行的過程中可以看出,其基本內容可以表現(xiàn)在兩個方面:第一,將金融工具以及資產等進行組合,將風險具體化為可以相互比較的兩個數字,因此,可以清晰明了地對市場的風險進行明確。第二,這一模型可以加強監(jiān)管部門對市場風險的重視,為金融市場發(fā)展的穩(wěn)定性和透明性奠定了基礎。通常情況下,對VAR模型進行計算可以充分考慮到三個因素,置信區(qū)間、持有期以及資產價格的分布特征等等。在對置信區(qū)間以及持有期進行選擇的過程中,需要嚴格地按照金融決策者的風險偏好來進行。這三種因素中,最重要的就是資產價格的分布特征。所以,需要考慮到資產組合的價值、收益率以及最低回報率等等。
1、對VAR值進行判定
采用方差—協(xié)方差法是較為常見的,基本思路就是首先利用相關的數據資料來對資產組合收益的方差和協(xié)方差進行計算,然后根據收益值來判定偏離均值的臨界值。最后,將風險損失因素融入到其中,進而計算出VAR的數值。
2、歷史模擬法
就是根據一定時期內的市場因子的變化來推測未來市場因子的變化趨勢。在估算的過程中要對市場未來因子的頭寸進行估值,然后計算出損益,并且按照一定的排列方式來進行排列,得到分布趨勢,將分位值作為依據,得出VAR值。市場因素對于金融資產的影響程度相對較大,要明確資產的價值和市場因素之間關系之所在,然后對市場營銷因素的改變量以及資產的盈虧情況進行計算。
3、蒙特卡羅模擬法
是人們較為常見的模擬法,要在數據分析之前建立相應的概率模型和相應的隨機過程,尋找其參數值和解之間的關系,通過對模型進行觀察,找到參數的統(tǒng)計特征,給出一個近似值。具體來說,需要按照以下幾個步驟來進行:第一,要對每一個可能出現(xiàn)的市場因素進行概率分析。第二,計算出每一種參數的估計值,然后明確其與市場因素之間的關系,同樣計算出估計值。第三,利用蒙特卡羅模擬法和VAR模型所有的時間要求來計算模擬變化值。
二、VAR模型的應用
現(xiàn)如今,這種模型在金融風險管理工作中的應用范圍逐漸增大,為了順應金融行業(yè)發(fā)展的需要,這種模型也在不斷進行模式的改進,無論是市場風險還是信用風險都可以進行研究和規(guī)避。另外,VAR模型還和LPM以及ULPM相結合,為金融業(yè)控制風險提出了一定的決策。利用VAR模型可以有效地對金融市場風險進行掌握,在此過程中,不需要技術人員具備專業(yè)的金融知識,就可以實現(xiàn)對風險數值的把握。同時這種模型對于銀行風險質量的提高以及風險的管理的高效性都起到一定的促進作用。模型的應用情況主要表現(xiàn)在以下幾個方面:
1、VAR模型在市場風險管理中的應用
早在1993年,用VAR模型作為衡量風險的重要手段的觀點就已經提出,同時還在銀行的工作中得到了有效地應用。兩年之后,美國某交易委員會也將這種模型作為披露信息的方式。現(xiàn)如今,多個金融組織機構,包括銀行、保險公司以及投資機構等都紛紛采用這種方式來進行風險管理。進行風險的控制可以對風險的交易數量和規(guī)模加強了解,同時可以設置相應的權限。在此過程中,不會出現(xiàn)投機倒把或者是交易失衡的問題。如果這種VAR模型應用更嚴格就會避免出現(xiàn)金融行業(yè)的虧損。另外,金融風險的評估和管理工作對于社會發(fā)展的意義重大,不僅可以全面地了解市場的運行,更能夠提供準確的數據信息,實現(xiàn)金融企業(yè)管理的合理化,促進經營目標的實現(xiàn)。
2、VAR模型在信用風險管理中的應用
新用風險的管理業(yè)應用了這種模型,并且取得了質的突破。隨著第一個測量信息風險模型的退出,不同的信用風險量化的模型不斷出現(xiàn),在金融領域引起了較大的反響。從未來信用風險管理工作的趨勢上來看,采用VAR模型來進行風險的量化是一種普遍的趨勢。其中比較有代表性的公司有麥肯錫、KMV公司等等。對于VAR模型的運用不僅取得了一定的效果,同時還給其他的公司提供了一定的借鑒和參考。
3、VAR模型在流動性風險管理中的應用
在VAR模型得到廣泛應用的一段時間內,在流動性風險的管理方面還沒有得到應用。為了對這一模型進行優(yōu)化,使其不僅能夠反映市場的風險數值,還能夠對流動性的風險模型進行反應。學者們加強了研究的力度,從不同的角度來審視VAR模型,并且在此基礎上做了一定量的拓展。早在2000年。學者們就已經提出了L-VAR模型,通過對市場的流動性以及投資者的交易等因素進行分析,把市場影響機制引入VaR模型中。有學者結合中國股票市場的實際特點,建立了一個對流動性風險進行調整的VaR模型,用以度量中國股票的價格風險和流動性風險。隨著對VaR模型研究的不斷深入,必將在流動性風險管理中有更廣泛的應用。
作者：雷振鋒 單位：深圳樂天成金融控股集團有限公司