1．国内外金融衍生品市场的发展及面临的风险(编辑修改稿)

1．国内外金融衍生品市场的发展及面临的风险(编辑修改稿)内容摘要：

D 当 StDtSD )(),(  时，标的资产价格 tS 满足下面的随机微分方程为： ttt t x d qdzdttDkSdS   ))(( () 且 )1( xIn ～ ),21)1(( 22  kInN () 定义已知连续红利的欧式看涨期权在 ),0( T 时间内的收益率为： 1/),0m a x(  cXSR T () 则有 ))21)1(()()21()((!)(21!)(]1/)[(12202200)(2)]21)1(()()21([)(2202202220nTkInndrrDTkI n SxccRInnedxenTnTeRcXSPTnTTnTkInndrrDTkxI nSXccRInnnTTnT () 故已知连续红利的欧式看涨期权 VaR计算式为： )( 0  RTcVaR  () （ 4） 标的资产支付红利的欧式看跌期权的 VaR 定义已知连续红利的欧式看跌期权在 ),0( T 时间内的收益率为： 1/),0m a x(  pSxR T () 有 14 )])21)1(()()21()((1[!)(21!)(]1)[12202200)(2)]21)1(()()21([220 0220222nTkInndrrDTkI n SxccRInnTedxenTnTeRpXSxPTnnTI nSPPRxInnTkInndrrDTkxnnTT() 故已知连续红利的欧式看跌期权 VaR 计算式为： )( 0  RTpVa R  () VaR 的局限性及其改进 尽管 VAR 得到了普遍应用，但也存在着一定的局限性：第一，不存在一个统一的计算方法，各种方法得出的结果可能大不相同。 Beader(1995)对三个假想的投资组合采用八种常用方法进行计算，结果发现对同一个投资组合 采用不同的方法计算得到的 VaR 大小差异可达 14 倍之大。 第二，没有考虑任何损失可能超过 VaR 时的概率分布情况，即尾部风险，从而不能反映如 1987 年股灾这样的重大事件（ McKay 和 Keefer， 1996)。 对于尾部风险， Yasuhiro 和 Toshinao（ 2020）得出了如下结论：当投资组合是按一阶随机占优排序，或者是二阶随机占优排序并且投资组合的收益率分布函数服从椭圆形分布时，以 VaR 作为风险度量没有尾部风险，而在其他情况下不能 消除尾部风险。 第三，是一种向后看（ backlooking）的方法，只能度量历史情形，不能反映未来的情形（ Holton， 1997)。 第四，不是一致15 的风险度量工具。 Artzner等人（ 1999）提出，一致性风险度量需要满足四种特性：单调性、固定转化、同质性、次可加性。 而在基础资产收益率不服从正态分布（更确切的说是椭圆形分布）时， VaR 恰恰不满足次可加性。 次可加性意味着投资组合的风险值不超过其各个组成部分的风险值之和。 由于基础资产收益率一般都不服从正态分布，因此在通常情况下就不满足一致性要求。 第五，静态性。 Rosazza(2020)、 Peng(2020)、 Delbaen(2020)曾 指出，一个动态风险测度是一致连续的 ， 而 VaR 恰恰 是静态的。 Artzner等（ 1999）、 Delbaen(2020)、 Follmer 和 Schied(2020)给出了一致性风险度量的如下形式： ][s u p)( XEXEQpQc ohe re nt  () 在批评了 VaR 的内在不一致性后， Artzner 等人（ 1999）提出了 WCE（ Worst condition Expectation）风险度量方法，但它是以条件期望的下确界定义的，并不方便实际使用。 于是， Artzner 等转而推荐使用尾部条件期望 TCE（ Tail Conditon Expectation）作为WCE的一种替代形式。 尽管 TCE与 WCE非常接近，却不符合内在一致性公理。 随后， Acerbi和 Tache(2020)提出了 ES的概念， ES（ Expected Shortfall）指的是投资组合在给定置信水平决定的尾部概率区间内（即最坏情况下）可能发生的平均损失。 当概率分布连续时， ES 就等同于 TCE。 ES可以简写为： dppxaXES ada )()( 01  () 其中， a 表示置信水平， )(pxd 表示在置信水平 p 下的分位数函数。 16 ES是在 VAR 概念基础上衍生出来的风险度量工具方法，与 VAR相比，它更适合于揭示尾部风险的极端情形，更接近于投资者真实心理感受。 ES 和 VAR通过下式联系： ][qqqq V a RXV a RXEV a RES  () 上式的第二项是将 VAR当作阈值超额分布的 )(yFqVaR的均值。 信用风险 的测量方法 和控制 信用风险是指由于市场交易对手违约而导致损失的可能性，包括由于其信用评级和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起损失的可能性。 衍生品在防范风险的同时又蕴藏着新的信用风险。 如利率互换和货币互换虽然能减少利率风险，但却要承担对方的违约风险。 尤其是场外衍生品交易，面临的信用风险要比场内交易大得多。 在交易所场内的交易，如果出 现交易一方破产或不履行责任，中央结算公司会用保证金来弥补损失，保证金不够，还可向会员征收，所以对手风险很小。 但在场外衍生品交易中，因为没有相关的降低信用风险的特殊制度安排，其信用风险是最为严重的。 随着衍生品交易的不断发展，信用风险日趋复杂，主要体现在：一是，由于衍生工具经常涉及到名义本金，在交易中，合约价值与其风险暴露之间没有直接的关系，因而往往不能立即判断其信用风险有多大。 二是，随着基础价格的变动，与衍生工具交易头寸有关的信用风险不仅差异很大，而且非常复杂，有时即使是基础价格不变，也可能产生巨额损失。 三是，从组合效应的角度看，衍生品的交易者承担17 的总风险暴露不一定与衍生交易工具的规模有关。 因此，衍生工具的信用风险管理日益受到金融机构和监管当局的重视。 违约风险的三个要素包括风险敞口（ Exposure at Default）、违约损失率（ LGD）以及违约概率（ Probability of Default）。 如果考虑信用等级会降低风险，还应加上一个要素：信用价差（ Credit Spread），并将违约概率改为评级变动概率 (Rating Migration)。 对于衍生产品来说，在信用风险的度量上与传统的贷款或者债券投资有很大的差别。 对于贷款和债券来说，它们在整个借贷期间价值是完全可以预期的；而衍生产品的价值则随同其所依附的基础证券的价值不断波动，并且是随机的，难以预测的。 故而，在计算信用风险时，我们不仅要 考虑当前合约的重置成本亦即当前风险敞口的大小，还要考虑未来价值发生变动后如果对手违约而存在的潜在风险敞口。 由此，我们简要的用下面的公式来计算信用风险敞口： 信用等价风险敞口 =当前风险敞口 +潜在风险敞口 =Max （ 0，当前盯市价值） +潜在风险敞口 （ ） 同时在计算过程中应当注意到，对于组合而言，风险敞口的计算必须要考虑与同一交易对手进行的各个交易之间的抵消效应。 亦即不论是否同一品种的交易，只要交易对手相同那么可以通过双边协议以及破产法关于互负债务可以抵消 的规定而进行正盯市值交易与负盯市值交易风险敞口的抵消。 18 风险敞口的期望值计算方法 顾名思义，风险敞口的期望值计算就是根据衍生产品组合未来价值波动的情况（概率分布）计算潜在损失的期望值作为潜在风险敞口的度量。 该种求均值的度量方法广泛的应用于公司整体资本金要求、新产品风险溢价定价、利润以及保险金约定的计算之中。 简单起见，我们可以借用巴塞尔协议中关于潜在风险敞口的计算方法，即使用附加因子 (addon factor)来简单概括整体上市场变化对于信用风险的影响。 这样， 信用等价风险敞口 =MaX （ 0，当前盯市价值） +净附加因子  名义本金 () 其中， 总附加因子净附加因子  N G Raa )1(， NGR 表示抵消之后的净重置成本 ( replacement cost)与总的重置成本 (total replacement cost)的比值，巴塞尔协会的建议取为 ；总附加因子由扩展附加矩 阵给出： 表 扩展附加矩阵 剩余期限 利率 汇率和黄金 股权 黄金以外 的贵金属 其他商品 一年或以下 % % % % % 一年至五年 % % % % % 五年以上 % % % % % 风险敞口的最大损失值计算方法 对于具体的交易而言，要确定风险管理业务与衍生品业务的比例19 以控制风险，在一定置信水平下最大损失的衡量就变得格外有必要。 该种计算与上一节的市场风险的计算方法是一致的，所以这里不再 赘述。 此时， 信用等价风险敞口 =MaX （ 0，当前盯市价值） +一定置信度下的在险值 () 对于评级变动概率和违约概率的计算，在国际上的信用度量模型主要有多因素模型和单因素模型 , 多因素模型除了 Altman 的 Z记分外 , 还有 Zeta 模型、神经网络法、专家系统等；单因素模型有 KMV 公司的基于期权理论的度量方法 , J P. Man 的信用度量术 , CSFP 的信用度 量附加法和 McKinsey 的信贷组合法。 多因素模型基于会计报表 , 采用统计的思想方法给出信用评分 , 其中一个显著的缺陷在于会计数据反映的是过去的历史 ,既不是即时的 , 也不是向前预测的 , 更不能有效地反映资产负债表外的风险 .因此 ,无论是理论界还是各大国际银行的实践中 ,使用最多的还是单因素模型 ,其中 J P. Man 开发的 Credit Metric (信用矩阵 )系统是第一个这方面的较为成熟的模型，而且至今仍具有代表性。 金融 衍生品信用风险控制 尽管金融衍生品的信用风险无法进行对冲，但一般可 以通过净额结算协议（ ting arrangement） 和信用增强等措施来防范和控制交易对手的信用风险。 净额结算协议 （ ting arrangement） 20 在衍生品交易中，有的交易有盈利即正向价值 (代表对交易对手的权利 )，还有的交易有亏损即负向价值 (代表对交易对手的义务 )。 通常可以与交易对手签订净额结算协议，将全部交易的正向价值和负向价值进行抵消，得出一个净额价值，以该净额价值作为双方需要支付的金额。 如此净额结算条款的目的就是要降低交易对手的信用风险，特别是当交易对手在。