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VaR在金融监管方面的应用

出处:论文网
时间:2018-04-15

VaR在金融监管方面的应用

  一、VaR的介绍

  1.概念。VaR又称为“在险价值”或“风险价值”,它是用以度量在未来一定时期内,整个交易组合由于市场资产价格波动所带来的最大可能的价格损失。假定某公司在2017年置信水平为96%的日VaR值为1000万美元,其含意指该公司有96%的可能性,2017年某一时点上的金融资产组合在将来24小时内,在市场价格变化下,所遭遇的最大损失额不会大于1000万美元。或者说,只有4%的可能性最大损失额大于1000万美元。VaR与传统风险度量工具的差别是在数理统计分析的基础上进行风险度量的工具。VaR最初的应用是JP摩根公司用来计算市场风险的工具。但是,目前来说,人们正在试图将VaR分析方法应用到信用风险管理中。信用风险是金融业面临的主要风险,通过VaR分析方法对信用风险管理进行监管。

  2.VAR基本模型。假设P0为金融组合在初始时刻的价格,Pt为在t时刻的价格,则在1-p的置信水平下,经过t时间后最大可能的损失VaR(记为VaR)定义为:P(|Pt-P0|≤VaR)=p

  其中P表示概率,也就是说,金融组合经历t时刻后大于VaR的可能性不大于p,也就是说在1-p的置信水平下,在将来的某一特定时段内,该投资组合的最大损失额不会大于VaR。

  根据Jorion(1996),VaR可定义为:VaR=E(ω)-ω*①

  此中E(ω)为投资组合的预期价格;ω为投资组合的期末价格;ω*为在置信水平α下投资组合的最低期末价格。

  又设ω=ω0(1+R)②

  此中ω0为持有期初投资组合价格,为常数,R为设定持有期内(一般是一年)资产组合的收益率。

  ω*=ω0(1+R*)③

  R*为资产组合在置信水平α下的最低收益率。

  根据数学期望值的基本公式,将②、③式代入①式,有

  VaR=E[ω0(1+R)]-ω0(1+R*)

  =E(ω0)+E(ω0R)-ω0-ω0R*

  =ω0+ω0E(R)-ω0-ω0R*

  =ω0E(R)-ω0R*

  =ω0[E(R)-R*]

  ∴VaR=ω0[E(R)-R*]④

  上式公式中④即为该资产组合的VaR值,按照公式④,若是给出R*,便可求出该投资组合的VaR值。

  3.VaR的作用。VaR作为一种信息披露方法,可以使持股人知道公司的金融风险状况。根据公司的风险状况,股民选择是否持有该公司的股票。这大大提高了金融行业的透明度,还可以对金融机构进行市场纪律的约束。

  VaR作为重置资源分配的工具,VaR模型的使用者可以根据VaR度量不同投资组合的金融风险,从而帮助公司管理者进行决策,如何进行资产组合来实现利益最大化。

  VaR作为一种绩效评估工具,根据VaR方法度量一定置信水平下的,某一特定时期的最大损失额,对于管理者判断公司员工的绩效提供了一个参考。在一定程度上,也防范了道德?L险。

  二、VaR在金融监管中的应用

  VaR是用一种标准统计技术度量金融风险的工具,起源于衍生品市场。这类工具建立在可靠的统计分析基础之上,为人们提供一种度量综合性市场风险的工具。金融机构日益扩张的交易活动带来的不利影响,监管部门需要建立一个安全可靠的金融体系,VaR体系作为一种风险管理的有效工具脱颖而出。金融机构的原则要求为了防范金融风险,需要维持最低的一个资本水平。随着巴塞尔委员会在1995年提出内部模型的建议,越来越多的金融监管机构都开始接受VaR方法作为金融风险的测度方法。下面主要讨论金融监管部门利用VaR对银行业的监管和非银行金融机构的监管。

  1.利用VaR进行银行业的监管。由于一些先进性的银行内部的风险管理系统在风险度量方面的优越性,金融监管部门不断修改风险度量指标。金融监管部门利用VaR方法制定资本充足率要求,以便那些落后的银行可以更好的度量风险,加以控制。VaR方法要求银行必须满足各种定性条件,包括银行内部的不同管理层和金融监管部门的定期审查。

  内部模型要求根据一组统一变量的定量输入进行计算VaR值,在99%的置信区间下,在未来10个交易日或两个星期的时间内,计算金融资产的最大损失额,数据至少有一年历史的观察期,且至少每季度更新。银行必须能辨认同一范畴内风险的相关性(如固定收入)和不同范畴间风险的相关性(如固定收入和外汇之间)。计算VaR值时在前一天的VaR值和过去60个交易日的VaR值的平均值之间取较高者,再乘上一个乘数因子就可以作为资本的要求。该因子的准确值由本地的监管部门规定,但必须受到绝对基值3的限制。如果向后检测显示出银行内部模型对金融风险的预测有偏差,则应在乘数因子后加上一个惩罚因子,再进行计算。该惩罚因子的作用在于避免银行过度乐观的预测,造成不可挽回的结果。

  某一天的市场风险可表示为:

  

  当然,内部模型也有一些缺陷。首先是对绩效的考证,由于资本要求以VaR值为基础,这促使银行人为地降低VaR值以降低资本充足要求。偶然因素使实际损失大于VaR值的现象也时有发生(例如,在使用96%置信区间时,4%的时间会发生这种情况)。所以,要分清偶然因素还是模型不准确,需要很长一段时间的判断。其次是头寸的内生性,银行内部VaR模型往往只是度量短期内的风险,比如一天。如果扩展到10天内的交易时段就会忽略头寸会发生变化这一因素。   预先承诺风险额度模型要求银行应该预先设定一个区间,在这个区间内准备承担的最大损失额的数值。金融监管部门可以在每季度信息披露期后,设置一个惩罚措施,比如罚金,监管处分,如果银行的损失额度超过了自己所设定的最大损失额,可以对其进行处罚。这个模型可以促进银行的管理制度建立良好的反馈机制。

  2.利用VaR进行非银行金融机构的监管。从诸多方面来看,非银行金融机构的监管与银行业的监管类似,每一种机构都需要对金融风险进行度量,有效控制,随着金融业的发展,各个机构的业务界限越来越模糊。主要以证券公司为例,分析金融监管部门利用VaR方法对非银行金融监管机构的监管。

  证券公司的监管体系不断完善,金融监管部门也开始用VaR方法对证券公司的资本充足率进行设定。证券公司在其资产负债表中资产和负债中都持有证券,金融监管部门认为应该有一定数量的审慎储备来预防金融风险。

  随着银行和证券公司业务有融合的部分,银行的资本充足率限制也适用于证券公司,可以参考利用VaR对银行业监管的方法,对非银行业金融监管进行应用。

  在我国,银行业金融监管和非银行业监管都归属于银监会,我国的银行业和非银行业金融机构的业务范围还是泾渭分明,可是对于金融机构来说,度量防范风险是必须的,所以在利用VaR方法进行风险度量时,可以归为一类。

  三、VaR模型的局限

  VaR并不是一个完美的模型,它的不同模型测算的结果也有所差异。VAR对“偶发事件风险”的发生敏感,在一定的程度上受压力测试影响大,或易受推动市场经济环境的主观评估而影响变大。应该记住的是即使在99%的可信度区间上,偶发事件有时也会非常集中的发生。在这种状况下,流动性完全丧失,人们只能等到其恢复正常,再进行风险度量。另一方面,金融机构就是由于金融风险而存在的,管理风险是他们的职责所在。如果百分百的控制风险,那么银行就变成微利的无风险的投资机构。

  VaR是近似值,虽然价值是基于统计方法得出,但不能掩盖它仍只是一种估计。使用者不能被代入误区,而应充分认识到VaR的局限性。不要完全相信VaR值,要以平和的心态去看待。

  银行的内部模型定性条件要求严格,金融监管部门为了防范风险,也制定了处罚措施,这可能使得银行利用VaR进行风险度量是为了应对监管部门而不是为了控制风险。

  四、结论

  VaR产生于度量衍生资产的市场风险的需要,由于这些资产有较强的杠杆作用,更需要?J真度量。现在是被普遍接受的一种方法,但人们不能盲目的相信VaR值,它也有一定的局限性,要正确看待和使用。VaR主要是用于计算市场风险下的VaR值,它没有考虑流动性风险的要求,以及对操作风险及法律风险也未有涉及,就很难去衡量一个金融机构的风险状况。

  从一定的意义上来说,利用VaR进行金融监管与传统的金融监管是类似的,都是从外部来对银行进行约束,控制风险,限定资本充足率,银行自身并没有主动形成控制自身风险的意识,应加强银行风险防范意识,避免在风险出现时,没有应对措施,而造成金融危机,金融危机对一个国家的经济有时可以起到毁灭的作用。

  在新的经济形势下的金融风险中,信用风险已经成为一个主要的问题。如何计算衍生工具的风险数额成为了一个难题,是实业界和学术界紧张探索的问题。VaR作为一个信息披露工具在金融监管中的应用,除了内部模型的构建,还有对金融风险的控制。监管部门与被监管者之间的博弈信息不对称的局面,是VaR在金融监管中的障碍,专家和学者正致力研究如何让VaR在金融监管中进一步完善。

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