第十一章市场风险

第十一章市场风险内容摘要：

88,489 = $142,460 1113 历史 /回溯模拟 ：例题（续）  步骤 3: 测量风险。 首先计算每个外汇头寸过去 500天的实际的汇率百分比变化率，然后将每天的汇率波动率乘以每天相对应的 Delta值，就得到该银行外汇头寸的每日损失。  例如，我们首先应用公式百分比变化率 = [(Ratet/Ratet1) – 1] * 100，计算每天汇率百分比变动幅度：  日期 澳元 欧元  10/20  10/19  10/18  10/17  10/16  … … … 1114 10月 20日欧元汇率波动率 =( )/= 历史 /回溯模拟 ：例题（续）  步骤 3:其次，我们将不同外汇头寸的 Delta值与相应汇率波动率相乘，得到该银行持有外汇头寸可能发生的总损失的估算。  步骤 4: 将损失从最坏到最好进行排序 ， 可以知道最差回报是在 哪天，以及 1%或 5%的最大损失是多少。 1115 澳元头寸 Da y Delt a % ∆ Rat e Risk 10 月 20 日 1 4 2 ,46 0 0 . 2 1 6 3 3 0 8 1 2 . 6 7 10 月 19 日 1 4 2 ,46 0 1 . 4 2 6 0 2 0 3 1 4 2 . 2 6 10 月 18 日 1 4 2 ,46 0 0 . 7 2 6 0 1 0 3 4 1 8 . 8 4 10 月 17 日 1 4 2 ,46 0 0 . 5 4 1 5 7 7 1 4 4 . 9 4 10 月 16 日 1 4 2 ,46 0 1 . 1 7 7 3 1 6 7 7 1 9 . 5 8 历史 /回溯模拟 ：例题（续） 步骤 5: 风险价值。 如果假定历史可以重复，即汇率近期的走势是汇率未来走势的一种准确描述  从统计学的角度讲，就是汇率波动的均值回复的平稳序列，那么， 历史数据中 5%的最大损失可以看作该金融机构在 2020年 10月 20日外汇头寸的风险价值  即 如果 10月 21日外汇市场发生波动，该外汇头寸仅有 5%的可能性发生的损失大于第 5%的最大损失额 1116 风险度量模型 和 历史 /回溯模拟 的比较  风险度量（ RiskMetrics）  优点： 推出时间较早且算法简单  缺点： 假定资产收益率波动为正态分布 ，但是 由于资产价格经常出现大幅飙升与下挫的情况，收益率出现异常值的概率要远大于正态分布中所预测的概率  历史模拟法  简单， 仅需要对历史收益率的样本排序整理，就可以直接给出了一个最坏情况下的风险价值  不必假定资产回报率服从正态分布  当测算投资组合的市场风险时，不必计算不同资产回报间的相关系数或标准差  缺点： 从统计的角度来说， 500个观测样本不多 1117 蒙特卡罗模拟法  历史模拟法的样本量有限，会 导致所测算 的 风险价值出现较大置信区间  蒙特卡罗模拟法 可以通过随机合成额外样本的方式，克服历史模拟法的局限性  额外样本的构造是基于资产组合的回报率在最近历史时期所表现出来的统计特征 ，因此 这些合成的额外样本符合近期的历史经验  例如，我们采用真实观测样本的历史协方差矩阵和随机数发生器来生成 10,000个合成的额外样本，这样可以使合成的模拟样本可以复制历史样本的分布特征 1118。