商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理的演進(jìn)及其計量方法

1、商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理的演進(jìn)及其計量方法研究,美國花旗銀行前總裁Walter Wriston有一名言： 生命之意義在于管理風(fēng)險，而非消除風(fēng)險。,研 究 內(nèi) 容,商業(yè)銀行風(fēng)險分析商業(yè)銀行風(fēng)險管理概述商業(yè)銀行風(fēng)險管理制度安排商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變商業(yè)銀行市場風(fēng)險綜合衡量體系商業(yè)銀行市場風(fēng)險度量ES模型,商業(yè)銀行風(fēng)險分析（一）,風(fēng)險的定義：結(jié)果中潛在的變化 風(fēng)險的分類 （1）純

2、粹風(fēng)險：存在于只有損失而無收益的情況 投機(jī)風(fēng)險：存在于既有收益又有損失的情況 （2）可分散風(fēng)險與不可分散風(fēng)險； （3）系統(tǒng)性風(fēng)險與非系統(tǒng)性風(fēng)險： 系統(tǒng)性風(fēng)險是指由來自銀行體系之外的不確定性因素， 如宏觀經(jīng)濟(jì)走勢、市場資金供求狀況等； 非系統(tǒng)性風(fēng)險是指來自銀行體系之內(nèi)的行為人主觀決策 以及獲取信息的不充分性所引起的風(fēng)險，帶有明顯的個

3、 性特征，可以通過設(shè)定合理的規(guī)則來降低或分散。,商業(yè)銀行風(fēng)險分析（二）,● 商業(yè)銀行風(fēng)險：是指商業(yè)銀行在經(jīng)營活動過程中，由 于不確定性因素的影響，使得銀行實際收益偏離預(yù)期 收益，從而導(dǎo)致遭受損失或獲取額外收益的可能性?！?商業(yè)銀行風(fēng)險內(nèi)涵： ①銀行風(fēng)險屬于投機(jī)風(fēng)險 ②銀行風(fēng)險是銀行業(yè)發(fā)展的推動和制約力量之一,商業(yè)銀行風(fēng)險分析（三）,信用風(fēng)險credit risk：交易

4、對手直接違約和交易對手違約可能性發(fā)生變化而給銀行資產(chǎn)造成損失的風(fēng)險市場風(fēng)險market risk：市場變量變動帶來的風(fēng)險流動性風(fēng)險liquidity risk：銀行不能滿足存款人提取現(xiàn)金和借款人 合理貸款需求而給商業(yè)銀行帶來損失的可能性（再融資風(fēng)險、償還期風(fēng)險和提前支取風(fēng)險）操作性風(fēng)險：由于不完善或者失靈的內(nèi)部控制、人為的錯誤以及 外部事件給商業(yè)銀行帶來直接或間接損失的可能性 日本大和

5、銀行紐約營業(yè)部 井口俊英挪用客戶證券，損失10億美元； 英國Baring Bank的里森888賬戶，12億美元的損失；,商業(yè)銀行風(fēng)險分析（四）,市場風(fēng)險通常是指市場變量變動而帶來的風(fēng)險。利率風(fēng)險：是指市場利率的非預(yù)期變化，對銀行收益 和資本的市場價值產(chǎn)生影響的可能性。 （1）重新定價風(fēng)險 （2）基準(zhǔn)風(fēng)險 （3）收益曲線風(fēng)險 （4）期權(quán)性風(fēng)險匯率風(fēng)險：是指當(dāng)商業(yè)銀行以現(xiàn)匯及

6、遠(yuǎn)期形式或兩者兼而有之的形式持有某種外匯的敞口頭寸時，因匯率變動而蒙受損失的可能性。,重新定價風(fēng)險,重新定價風(fēng)險是指由于銀行資產(chǎn)、負(fù)債到期日不同（對固定利率而言）或重新定價的時間不同（對浮動利率而言）所產(chǎn)生的風(fēng)險。因為銀行的資產(chǎn)和負(fù)債是以利率作為價格，而且都有一定的期限，利率變動導(dǎo)致銀行凈利息收入或支出的不確定。 比如，若某銀行以1年期固定利率的定期存款作為1年期浮動利率貸款的融資來源，一旦利率下降，它將面臨未來收入減少與內(nèi)在價值降

7、低的風(fēng)險。,基準(zhǔn)風(fēng)險,基準(zhǔn)風(fēng)險是指其它條件與重新定價特征相似，但因所依據(jù)的基準(zhǔn)利率不同或利率變動幅度不同而產(chǎn)生的風(fēng)險比如，存貸款初始利率不同，假定市場利率在半年后上升10%，則存貸款利率發(fā)生不同步變動，存款利率上漲幅度高于貸款利率上漲幅度，即使銀行的利率敏感性資產(chǎn)與利率敏感性負(fù)債相等，其凈利息收入仍會受到影響。,表一：基準(zhǔn)風(fēng)險,收益曲線風(fēng)險,當(dāng)收益曲線的意外位移對銀行收入或內(nèi)在經(jīng)濟(jì)價值產(chǎn)生不利影響時，就形成收益曲線風(fēng)險。收益曲線是將

8、各種期限債券的收益率連結(jié)起來而得的一條曲線，其斜率隨經(jīng)濟(jì)周期的不同階段而發(fā)生變化，并以此分為正收益曲線與負(fù)收益曲線。見下圖所示 。正收益曲線表示長期債券的收益率高于短期債券的收益率；而負(fù)收益曲線表示長期債券的收益率低于短期債券的收益率。一般情況下，總是長期利率高于短期利率，但若收益曲線由正變負(fù)，銀行長短期利率倒掛，其長期未償浮動利率貸款的重新定價利率與短期存款利率的利差就會大幅度降低甚至變?yōu)樨?fù)數(shù)，因而使銀行原本的資產(chǎn)負(fù)債期望利差落空。

9、,,,,,,正收益曲線,負(fù)收益曲線,收益率,經(jīng)濟(jì)周期,期權(quán)性風(fēng)險,期權(quán)性風(fēng)險來自于很多銀行資產(chǎn)、負(fù)債和表外業(yè)務(wù)中所包含的期權(quán)。一般而言，期權(quán)賦予其持有者買入、賣出或以某種方式改變某一工具或金融合同的現(xiàn)金流量之權(quán)利，它既可以是單獨的工具，也可以包含在其他標(biāo)準(zhǔn)化工具之中。導(dǎo)致期權(quán)性風(fēng)險的是那些包含期權(quán)的工具，比如帶有買入期權(quán)或賣出期權(quán)條款的各種類型的中長期債券、允許借款人提前還款的貸款和允許存款人隨時提款而不收任何罰金的各種期限的存款工具

10、。如果不加以妥善管理的話，此類期權(quán)性工具會由于其不對稱的支付特征而給銀行帶來極高風(fēng)險。,商業(yè)銀行風(fēng)險分析（五）,道德風(fēng)險 Moral Hazards 梅耶森定義為；“參與人選擇錯誤行動引起的問題”，在金融市場表現(xiàn)為金融主體為實現(xiàn)自身利益最大化而不惜損害他人利益的行為。 商業(yè)銀行同其他金融主體間的關(guān)系表現(xiàn)在三個層面： 1、銀行與借款人的關(guān)系 （銀行是委托人） 借款人的道德風(fēng)險與商業(yè)銀行風(fēng)

11、險（貸款發(fā)放前后） 2、銀行股東與銀行經(jīng)理人的關(guān)系（銀行股東是委托人） 銀行經(jīng)營者的道德風(fēng)險與商業(yè)銀行風(fēng)險（委托人與代理人利益不一 致，風(fēng)險分擔(dān)不對稱 ） 3、銀行與存款人的關(guān)系 （存款人是委托人） 銀行自身的道德風(fēng)險與商業(yè)銀行風(fēng)險（針對存款人而言，銀行從事高 風(fēng)險投資，最后貸款人援助）,商業(yè)銀行風(fēng)險分析（六）,逆向選擇 A

12、dverse Selection 所謂逆向選擇，是指在信息不對稱情況下，擁有信息較少的一方傾向于做出錯誤的選擇。 在信貸市場上表現(xiàn)為銀行對借款人的資金用途、投資項目的風(fēng)險和收益等信息了解較少，出于自身經(jīng)營的考慮，往往希望通過提高利率增加預(yù)期收益，結(jié)果是那些從事低風(fēng)險投資項目、貸款違約率較低，卻可使銀行獲得較高預(yù)期收益的借款人被迫退出市場，而從事高風(fēng)險投資、貸款違約率較高的借款人繼續(xù)留在信貸市場。 逆向選擇的存

13、在導(dǎo)致銀行總體風(fēng)險水平因貸款質(zhì)量的下降而提高。,商業(yè)銀行風(fēng)險管理概述,商業(yè)銀行風(fēng)險測量商業(yè)銀行風(fēng)險評價商業(yè)銀行風(fēng)險控制,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（一）,商業(yè)銀行風(fēng)險測量旨在對由某些隨機(jī)參數(shù)（利率、匯率等）的變化引起的目標(biāo)變量如收益的變化進(jìn)行數(shù)量分析，并用數(shù)值描述。銀行風(fēng)險的測量有簡單到復(fù)雜，一般從三個層面展開： 風(fēng)險敏感度分析 風(fēng)險波動性分析 風(fēng)險價值分析,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（二）——敏感性分析,敏感性分析是用于衡量風(fēng)

14、險因素的變化對收益變化的影響程度的一種方法。風(fēng)險敏感度等于收益改變量與風(fēng)險因素變量之間的比值。比如，市場利率變動1%導(dǎo)致債券價格相應(yīng)變化5%，則該債券的風(fēng)險敏感度為5。敏感性的一般計算公式： 如果把風(fēng)險因素和收益用函數(shù)表示，敏感度分析實際是偏導(dǎo)數(shù)的計算過程。假設(shè)R=F(x i),R為收益，x i為風(fēng)險因素向量，則通過求偏導(dǎo)數(shù)，反映第i個風(fēng)險因素對收益的敏感度。,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（三）——敏感度指標(biāo),β系數(shù)：β表示股票指數(shù)變動

15、所引起市場組合收益變化的敏感度。β>1 激進(jìn)型；β<1防守型；β=1具有平均風(fēng)險。Theta 系數(shù)：表示在其他條件不變時，風(fēng)險收益相對于時間變化的比率，有時被稱為證券組合的時間消耗。Delta系數(shù)：定義為衍生證券的價格變化對其標(biāo)的資產(chǎn)價格變化的比率。Gamma系數(shù)：定義為衍生證券組合的Delta變化相對于標(biāo)的資產(chǎn)價格變化的比率債券市場中的持續(xù)期：表示利率變動所引起的債券市場價格變動的比率,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（三）——敏

16、感度分析,風(fēng)險敏感度作為控制銀行風(fēng)險的關(guān)鍵變量，其計算簡單且涵義明晰，在實際風(fēng)險分析過程中得到廣泛應(yīng)用。由于許多影響銀行收益的外部隨機(jī)因素諸如隨機(jī)的市場變動和環(huán)境變化是銀行無法控制的，商業(yè)銀行風(fēng)險控制準(zhǔn)確地說就是控制銀行收益對外部參數(shù)的敏感度。例如，預(yù)期利率下降時銀行會投資于修正持續(xù)期長的債券，以增加組合的敏感性從而從預(yù)期市場變動中獲得更高收益；預(yù)期利率上升時銀行則會投資敏感性較低的債券。投資者可以在牛市時選擇高β值的股票，在熊市中則

17、選擇低β值股票。,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（三）——敏感度分析,敏感度分析存在以下幾個主要問題：一是近似性，只有當(dāng)市場因子的變化范圍很小時，這種近似關(guān)系才與現(xiàn)實相符，這決定了該方法只是一種局部性測量方法；二是相對性，敏感度只是一個相對的比例概念，并不能回答某一證券組合的風(fēng)險到底是多大；三是對產(chǎn)品類型的高度依賴性，某一種敏感度概念，只適用于某一類資產(chǎn)、針對某一類市場因子，導(dǎo)致無法測量包含不同市場因子、不同金融產(chǎn)品的證券組合風(fēng)險，也無法比較不

18、同資產(chǎn)的風(fēng)險程度。,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（四）——波動性分析,風(fēng)險波動性分析是應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)方法，衡量風(fēng)險收益對銀行預(yù)期收益的離散程度。換言之，風(fēng)險波動性是風(fēng)險收益相對于收益期望值的標(biāo)準(zhǔn)差。標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)值越大，表明風(fēng)險越大。 標(biāo)準(zhǔn)差是變量圍繞均值上下波動而發(fā)生的偏差的平均數(shù)。它描述了變量總體波動狀況的大小。,－,,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（四）——波動性分析,波動率的計算：（1）單個資產(chǎn)δ的計算例1：分別計算美元兌瑞士法郎和日

19、元匯率的日波動率。解答：選取2004年5月17日至2004年10月29日的數(shù)據(jù)（見excel) 運用描述統(tǒng)計功能，計算得出美元兌瑞士法郎匯率的均值為1.2525，波動率為0.0197，表示匯率偏離1.2525的平均幅度為0.0197。 同一時期美元兌日元匯率的平均值為109.81，波動率為1.45，表示匯率偏離109.81的平均幅度為1.45。,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（四）——波動性分析,（2）投資組合δ的計算

20、 由兩種資產(chǎn)組成的投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差為：,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（四）——波動性分析,（3）不同期限δ的換算 標(biāo)準(zhǔn)差的計算建立在對觀測頻率進(jìn)行選擇的基礎(chǔ)上。根據(jù)日觀測 數(shù)據(jù)計算的標(biāo)準(zhǔn)差稱為日標(biāo)準(zhǔn)差，根據(jù)周觀測數(shù)據(jù)計算的標(biāo)準(zhǔn)差 是周標(biāo)準(zhǔn)差，另外還有月標(biāo)準(zhǔn)差、季度標(biāo)準(zhǔn)差和年標(biāo)準(zhǔn)差。 不同期限的標(biāo)準(zhǔn)差不能用來進(jìn)行比較，因此必須對它們進(jìn)行調(diào)整。 調(diào)整

21、的簡單規(guī)則： 例2. 計算美元兌日元匯率的月波動率。 在例1中計算得到美元兌日元匯率的日標(biāo)準(zhǔn)差為1.45，根據(jù)上述簡單調(diào)整規(guī)則，月波動率為,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（四）——波動性分析,值得注意的是，上述調(diào)整規(guī)則是建立在波動率平穩(wěn)分布的假設(shè)條件下，實際上波動率的分布通常存在異方差現(xiàn)象，對此常用復(fù)雜的計量模型如自回歸條件異方差模型來預(yù)計波動率。標(biāo)準(zhǔn)差和損失的測量是聯(lián)系在一起的，但二者又不能等同。如前所述，

22、標(biāo)準(zhǔn)差描述的是變量圍繞均值上下波動而發(fā)生的偏差的平均數(shù)。然而，當(dāng)變量與平均值的偏離是朝有利的方向發(fā)生時，帶來的是收益而不是損失，只有朝不利方向的偏離才會帶來損失，這種向下偏離的風(fēng)險（downside risk）才是實際的風(fēng)險。因此，標(biāo)準(zhǔn)差并不能很準(zhǔn)確地對風(fēng)險作出描述。另外，標(biāo)準(zhǔn)差描述的僅僅是平均偏離程度，不能提供有關(guān)風(fēng)險的最大可能值的相關(guān)信息。為了解決這些問題，VaR方法應(yīng)運而生,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（五）——風(fēng)險價值分析,風(fēng)險價值（(V

23、alue at Risk, VAR) 風(fēng)險價值是指在一定置信水平和一定持有期間內(nèi)銀行資產(chǎn)頭寸所面臨的最大潛在損失額。巴塞爾委員會規(guī)定的持有期標(biāo)準(zhǔn)是10天，置信水平99%。計算公式：VAR＝Ew－Wc Ew表示資產(chǎn)組合預(yù)期期末價值； Wc表示資產(chǎn)組合在給定置信水平下的最低期末價值計算方法： （1）正態(tài)分布法：假定資產(chǎn)回報服從正態(tài)分布，通過估計其概率分布計 算出風(fēng)險價值。

24、（方差－協(xié)方差法） （2）歷史模擬法：依據(jù)銀行資產(chǎn)組合過去的收益特征進(jìn)行統(tǒng)計分析來預(yù) 測其價格的波動性和相關(guān)性，以計算風(fēng)險價值。 （3）蒙特卡羅模擬法。利用計算機(jī)模擬基礎(chǔ)資產(chǎn)價格路徑，計算衍生工 具的價格，以此為基礎(chǔ)估計衍生工具的風(fēng)險價值。,商業(yè)銀行風(fēng)險測量（五）——風(fēng)險價值分析,“歷史模擬法”是借助于計算過去一段時間內(nèi)的資產(chǎn)組合風(fēng)險收益的頻度分布,通過找到歷史上一段時間內(nèi)的平均收益

25、,以及既定置信區(qū)間下的最低收益水平,推算VaR的值?！胺讲?協(xié)方差法” 基本思路是：首先,利用歷史數(shù)據(jù)求出資產(chǎn)組合的收益的方差、標(biāo)準(zhǔn)差、協(xié)方差;其次,假定資產(chǎn)組合的收益呈正態(tài)分析,可求出在一定置信區(qū)間下反映了分布偏離均值程度的臨界值;第三,建立與風(fēng)險損失的聯(lián)系,推導(dǎo)VaR值。 “蒙特卡羅模擬法”則基于歷史數(shù)據(jù)或既定分布假定下的參數(shù)特征,借助隨機(jī)產(chǎn)生的方法模擬出大量的資產(chǎn)組合收益的數(shù)值,再從中推出VaR值。,VAR計算方法的歸納和比較

26、表2.4,VaR方法的選擇,對沒有期權(quán)（和嵌入期權(quán)）的投資組合，方差－協(xié)方差方法可能是最好的選擇，VAR的計算相對容易，而且對模型風(fēng)險（歸因于不完善的假設(shè)或估算）沒有太多的偏向。VAR的計算結(jié)果很容易向管理層和公眾解釋。然而，對具有期權(quán)的投資組合，這個方法是不適當(dāng)?shù)?，?yīng)當(dāng)使用歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法。歷史模擬法是比較容易實施的一種方法，它使用所有證券實際的完全估值，但是它不能說明風(fēng)險的時間變化，而且象方差－協(xié)方差方法一樣，難以把握

27、極端事件。理論上，蒙特卡羅模擬法能夠減少所有這些技術(shù)上的困難，它能夠體現(xiàn)非線性頭寸、非正態(tài)分布等，但是代價是計算量和數(shù)據(jù)需求比上兩種方法大大增加，模型風(fēng)險增大。,商業(yè)銀行風(fēng)險評價（一）,商業(yè)銀行風(fēng)險評價即分析銀行對風(fēng)險的承受能力大小。目前國際銀行界以《巴塞爾協(xié)議》規(guī)定的資本充足比率模型為 基礎(chǔ)進(jìn)行風(fēng)險評價。（1988、1996、2001）按1998年協(xié)議，資本充足比率等于資本對風(fēng)險資產(chǎn)的比率，其中資本包括核心資本、附屬資

28、本，風(fēng)險資產(chǎn)是“資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)不同種類資產(chǎn)以及表外項目根據(jù)風(fēng)險權(quán)數(shù)的不同加權(quán)匯總后得到” 核心資本由永久的股東權(quán)益和公開儲備組成；附屬資本由未公 開儲備、重估儲備、普通呆帳準(zhǔn)備金及次級長期債務(wù)組成；,商業(yè)銀行風(fēng)險評價（二）,1996年的《補充協(xié)議》增加了三級資本的概念。三級資本由短期次級債務(wù)組成。1996年的《補充協(xié)議》規(guī)定對于市場風(fēng)險應(yīng)保持適當(dāng)?shù)馁Y本保險金，并乘以12.5加到原協(xié)議計算出的信用風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)以作分母，分子則是

29、核心資本、附屬資本與三級資本之和。《補充協(xié)議》還規(guī)定了兩種測量市場風(fēng)險的方法： 標(biāo)準(zhǔn)測量法和內(nèi)部模型法。,商業(yè)銀行風(fēng)險評價（二）,新資本協(xié)議包括三部分：最低資本準(zhǔn)備金、政府監(jiān)管和市場約束新資本協(xié)議中銀行風(fēng)險的概念涵蓋了除信用風(fēng)險、市場風(fēng)險之外的其他風(fēng)險，尤其對操作風(fēng)險給予了充分重視。,商業(yè)銀行風(fēng)險控制,風(fēng)險分散：資產(chǎn)種類與期限多樣化；幣別風(fēng)險分散；貸款對象多樣化。風(fēng)險回避 風(fēng)險留存：銀行承擔(dān)風(fēng)險并以自己財產(chǎn)彌補損

30、失，通常有兩種做法，直接攤?cè)氤杀净蚴虑敖⑾鄳?yīng)的風(fēng)險損失準(zhǔn)備金。風(fēng)險轉(zhuǎn)移 ① 風(fēng)險資產(chǎn)出售 ② 保險 ③ 運用衍生工具轉(zhuǎn)移風(fēng)險,商業(yè)銀行風(fēng)險管理制度安排（一）,全面風(fēng)險管理理念 ①全面監(jiān)控各種風(fēng)險 信用風(fēng)險 市場風(fēng)險 流動性風(fēng)險 操作風(fēng)險 法律風(fēng)險等 ②全面考慮概率、價格和偏好 即3P(Probability,Price and Preferenc

31、e)理論，其中，價 格是經(jīng)濟(jì)主體為規(guī)避風(fēng)險而必須支付的金額，概率是用來衡 量各種風(fēng)險的可能性，偏好則決定經(jīng)濟(jì)主體愿意承擔(dān)和應(yīng)該 規(guī)避的風(fēng)險份額。通過對三者的通盤考慮，以實現(xiàn)風(fēng)險管理 中客觀量的計量與主觀偏好的均衡最優(yōu)。,商業(yè)銀行風(fēng)險管理制度安排（二）,健全的風(fēng)險內(nèi)控體系 ①由上而下的風(fēng)險管理程序：銀行董事會明確建立對承擔(dān)風(fēng)險 的態(tài)度和偏好以及承擔(dān)和控制風(fēng)險的責(zé)任分配；高級管

32、理層 執(zhí)行董事會制定的政策；風(fēng)險管理部門負(fù)責(zé)具體運作 ②風(fēng)險管理職能的獨立存在：第一，收集、分析、監(jiān)控與銀行 有關(guān)的信息，以便董事會和高級管理層了解風(fēng)險情況；第 二，監(jiān)控風(fēng)險額度。 ③操作程序的監(jiān)督與牽制：一線交易，后線結(jié)算，會計審核， 監(jiān)控四個層次,商業(yè)銀行風(fēng)險管理制度安排（三）,風(fēng)險文化扮演重要角色 ①同等待遇原則 ②風(fēng)險管理部門與業(yè)務(wù)部門

33、之間應(yīng)建立一 種積極的和有建設(shè)性關(guān)系 ③強調(diào)靈活，在風(fēng)險與回報之間取得 平衡,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理的發(fā)展動因 1）利率管制的放松 20世紀(jì)70年代以來，各國逐步取消利率管制，利率水平的升降不再由中央銀行直接決定，而是由市場主體在競爭的基礎(chǔ)上根據(jù)自身對利率的愿望和預(yù)期進(jìn)行確定。這樣商業(yè)銀行的競爭方式由傳統(tǒng)的非價格競爭轉(zhuǎn)向價格競爭，利率

34、風(fēng)險在國際銀行業(yè)突顯出來，成為現(xiàn)實和隨時存在的風(fēng)險。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,,2）布雷頓森林體系全面崩潰布雷頓森林體系在運行近三十年后于20世紀(jì)70年代初全面崩潰，固定匯率制度瓦解，多數(shù)國家開始實行浮動匯率制。這無疑將導(dǎo)致匯率的劇烈波動及商業(yè)銀行面臨匯率風(fēng)險的增大，此外，各國境內(nèi)外匯管制的放松和資本國際流動規(guī)模的日益擴(kuò)大雪上加霜，進(jìn)一步加大了匯率波動的幅度和力度，使各國商業(yè)銀行越來越多地暴露在外匯風(fēng)險之中。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險

35、衡量的歷史演變,3）金融業(yè)脫媒現(xiàn)象的影響 20世紀(jì)70年代以來的金融業(yè)“脫媒”現(xiàn)象，使得證券交易業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，傳統(tǒng)業(yè)務(wù)則相對縮減，因而面臨更多更復(fù)雜的市場風(fēng)險。4）衍生金融產(chǎn)品的產(chǎn)生與發(fā)展 衍生金融工具市場發(fā)展異常迅猛，市場范圍不斷擴(kuò)展，各國商業(yè)銀行大量介入這一市場，從而使商業(yè)銀行面臨的市場風(fēng)險被具有杠桿性質(zhì)的衍生金融產(chǎn)品交易成倍放大?！八茌d舟，亦能覆舟”，衍生金融工具產(chǎn)生的初衷是進(jìn)行金融風(fēng)險的管理，然而作為

36、一種獲利性的投資工具，卻給商業(yè)銀行帶來新的更為嚴(yán)重的金融風(fēng)險。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量方法的演進(jìn) 市場風(fēng)險衡量的精髓在于，了解商業(yè)銀行目前的市場風(fēng)險狀況并合理評估其績效。市場風(fēng)險的大小決定了銀行績效的變動情況，市場風(fēng)險的方向反映了銀行績效變動的偏好問題，因而市場風(fēng)險狀況是市場風(fēng)險大小與方向的組合產(chǎn)物。而且，進(jìn)行市場風(fēng)險管理時還需要確定并判斷市場風(fēng)險的方向提供了收益機(jī)會還是暴露風(fēng)險。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡

37、量的演變過程,,,,市場風(fēng)險衡量,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的演進(jìn),1960－1969,1970－1979,1980－1989,1990－1999,2000至今,缺口分析,持續(xù)期模型,動態(tài)模型,風(fēng)險價值情景分析極限測試,預(yù)期損失分析,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,1）缺口分析階段 20世紀(jì)60年代初期，利率風(fēng)險衡量的管理收益已明顯受到重視，計算技術(shù)的進(jìn)步又大大降低了衡量利率風(fēng)險的成本，利率風(fēng)險的最簡單來源，即償還期不相匹配風(fēng)

38、險的衡量問題此時得到了解決，缺口分析成為銀行風(fēng)險管理人員進(jìn)行日常性利率風(fēng)險測量的主要工具。,缺口分析階段,缺口分析是把資產(chǎn)負(fù)債表中的利率敏感性項目（在一定時期內(nèi)到期或可重新定價的項目）按到期日排列，分析同一到期日下資產(chǎn)負(fù)債間的差額（缺口）。利率敏感性缺口=利率敏感性資產(chǎn)-利率敏感性負(fù)債利率敏感性比率＝利率敏感性資產(chǎn)/利率敏感性負(fù)債,利率敏感性缺口與凈收益之間的關(guān)系,,由上圖可知，如果利率上升，則具有負(fù)缺口的公司會面臨損失。所以在預(yù)期

39、利率上升時應(yīng)當(dāng)增加利率敏感性資產(chǎn)，減少利率敏感性負(fù)債；反之，如果利率下降，具有負(fù)缺口的公司會獲得額外收益，也就是說，在預(yù)期利率下降時，應(yīng)增加利率敏感性負(fù)債，減少利率敏感性資產(chǎn)。,缺口分析存在的問題,首先，缺口分析的精確性值得懷疑。由于缺口分析要將資產(chǎn)和負(fù)債按一定的考察期加以劃分，因此，無論怎樣，考察期都要占用某個時間跨度。歸于某個考察期的資產(chǎn)或負(fù)債有可能集中在時間段的尾部，也有可能集中在時間段的頭部，它們并不總是均勻地分布在整個考察期中

40、。這樣，在考察期中，仍有可能遭受利率風(fēng)險損失。舉例而言，某個考察期的缺口為零，但資產(chǎn)的重新定價時間普遍要早于負(fù)債的重新定價時間，這說明該考察期的缺口實質(zhì)上是平均為零，其前段時間的缺口應(yīng)為正，而尾部缺口應(yīng)為負(fù)。考察期時間跨度越小，缺口分析的精確性就越高。但從實際操作上來說，考察期時間跨度太小是沒有多大意義的。,缺口分析存在的問題,其次，它未能包括期權(quán)性頭寸對收入敏感度造成的變動，也未能反映非利息收入與支出的變動狀況，且因為資產(chǎn)的利率與

41、負(fù)債的利率不完全相關(guān)，短期負(fù)債資產(chǎn)的利率常比長期資產(chǎn)負(fù)債的利率變化要快得多，所以即使是零缺口也不能完全消除利率風(fēng)險。正因此，在利率敏感缺口之后，發(fā)展了持續(xù)期理論。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,2）持續(xù)期模型階段 七十年代中后期，利率管制的放松以及布雷頓森林體系全面崩潰導(dǎo)致的匯率自由浮動，加快了市場風(fēng)險的發(fā)展，其中利率水平的劇烈波動以及資產(chǎn)負(fù)債表的復(fù)雜化使得商業(yè)銀行更加注意采用先進(jìn)的利率風(fēng)險衡量方法。由于金融全球化發(fā)展以及競

42、爭加劇，利率風(fēng)險衡量的收益上升，而個人計算機(jī)的出現(xiàn)改進(jìn)了計算力量，進(jìn)一步降低了成本，利率風(fēng)險衡量的最佳水平迅速上升，出現(xiàn)了持續(xù)期分析模型來滿足銀行業(yè)的需求。,持續(xù)期概念源于對債券組合的分析與管理，最早由麥考利（F.R.Macaulay）于1938年提出來，因此又被稱為麥考利持續(xù)期。麥考利持續(xù)期有兩個前提假設(shè)：收益率曲線是平坦的；用于所有未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)率是固定的。它通過下面公式進(jìn)行計算：

43、 其中；D表示持續(xù)期；Pt為t期利息收入或支出的現(xiàn)金流量；t表示發(fā)生現(xiàn)金流量的時點距現(xiàn)在的時間長度（期數(shù)）；r表示債券的到期收益率；n為現(xiàn)金流量次數(shù)，即等于最終到期日。,,持續(xù)期不象傳統(tǒng)的期

44、限計量方法，某項資產(chǎn)或負(fù)債的持續(xù)期(duration)是相對于其“期限”(maturity)來說的。期限是指資產(chǎn)或負(fù)債的生命周期，從其生效日至到期日為止；而持續(xù)期則是指某項資產(chǎn)或負(fù)債以現(xiàn)值方式收回其價值的時間。 比如，一項期限為5年、總額為100萬元的貸款，其持續(xù)期如果為4年，指的是銀行可用4年時間收回這100萬元的貸款本息。之所以會出現(xiàn)這種情況，乃是因為多數(shù)長期貸款會安排提前分次還本付息。因此，平均來說，收回本息的時間就要短于5年。

45、,實際上，持續(xù)期反映了債券對利率風(fēng)險的敏感度，即未來利率水平變動對債券價格的影響程度。這可以從兩方面來理解，一方面持續(xù)期作為時間概念，作為債券未來收入的平均期限，反映了該債券暴露在利率風(fēng)險中的平均時間長短，顯然，持續(xù)期越長，風(fēng)險越大；另一方面，我們可通過求得債券價格PV對利率的一階導(dǎo)數(shù)來分析市場利率變動對債券價格的影響，得到,利率風(fēng)險即債券價格的變動是持續(xù)期與利率這兩個變量的函數(shù)，持續(xù)期實質(zhì)上是債券價格的利率彈性。值得注意的是，若使用修

46、正持續(xù)期概念可以更清晰反映市場利率變動對債券價格的影響。,現(xiàn)舉例加以說明，假設(shè)某投資者有意購買一種面值為1 000元的債券，債券的期限是10年，年息票率為10%(每年付息一次)，當(dāng)前市場利率為12%，那么可以計算出該債券的麥考萊持續(xù)期和修正持續(xù)期分別為:,說明若市場利率從12%上升為13%，即利率上升1% (100個基本點)，那么該債券的市場價格將下降5.85%。一項金融工具的持續(xù)期越長，其市場價值對利率的變動越敏感，利率風(fēng)險也就越大。

47、,持續(xù)期缺口模型,商業(yè)銀行可以使用持續(xù)期缺口(duration gap簡稱DGAP)來衡量資產(chǎn)負(fù)債的利率風(fēng)險。DGAP是指資產(chǎn)持續(xù)期與負(fù)債持續(xù)期和負(fù)債資產(chǎn)比率的乘積的差額，即DGAP=資產(chǎn)持續(xù)期（DA）－負(fù)債持續(xù)期（DL）×總負(fù)債/總資產(chǎn)這里的資產(chǎn)持續(xù)期和負(fù)債持續(xù)期是各項資產(chǎn)負(fù)債持續(xù)期的加權(quán)平均數(shù)，我們可以將每項資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例作為權(quán)數(shù)，計算出資產(chǎn)組合的加權(quán)平均持續(xù)期(DA)，以同樣的方法計算出負(fù)債組合的加權(quán)平均

48、持續(xù)期(DL )。,持續(xù)期缺口與銀行凈值之間的關(guān)系,持續(xù)期分析的優(yōu)點,持續(xù)期分析擺脫了缺口分析中對考察期進(jìn)行劃分的難題，而使用現(xiàn)值對銀行資產(chǎn)和負(fù)債的利率風(fēng)險進(jìn)行考察，這不僅考慮了短期的利率風(fēng)險，對較長期的利率風(fēng)險也進(jìn)行了分析 。,持續(xù)期分析的缺陷,1）首先，持續(xù)期分析也存在著準(zhǔn)確性問題。由于持續(xù)期分析中要選取貼現(xiàn)利率，而貼現(xiàn)利率的選擇范圍是很大的，因此，不同的利率會帶來不同的結(jié)果。而且，對于內(nèi)含的期權(quán)風(fēng)險，持續(xù)期分析也不能夠反映。2）

49、運用麥考萊持續(xù)期或修正持續(xù)期衡量利率風(fēng)險簡單明了，但存在某些局限性。例如，它假設(shè)各種利率水平只以相同的速度變化，即各種收益率曲線的斜率相等，而現(xiàn)實往往是短期利率的變動比長期利率的變動頻繁且幅度大;另外，它假設(shè)隨著利率的變化，債券現(xiàn)金流并不受影響，而現(xiàn)實中很多債券在到期日前可以提前贖回(或賣出)，導(dǎo)致其持續(xù)期發(fā)生突然的變化。所以，這些主觀假設(shè)影響了持續(xù)期的適用性。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,3）動態(tài)模型階段 八十年代初期，

50、計算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅猛，帶動了資產(chǎn)負(fù)債管理軟件的開發(fā)與應(yīng)用，市場風(fēng)險衡量的收益與成本兩方面都朝著有利的方向邁進(jìn)。資產(chǎn)負(fù)債管理模型在這一過程中得到不斷完善，它將商業(yè)銀行的凈利息收入置于幾種不同的利率水平假設(shè)前提下通過動態(tài)的模擬分析，以測算利率風(fēng)險對商業(yè)銀行凈利差的影響， 進(jìn)而將利率風(fēng)險對銀行未來凈利息收入的預(yù)期影響控制在一定的幅度范圍內(nèi)。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,4）綜合衡量體系階段（風(fēng)險價值、情景分析與極限測試） 90年代

51、后銀行管理者逐漸注意到金融衍生工具日益廣泛的應(yīng)用所帶來的風(fēng)險沖擊，建立一套有明確獨立性和權(quán)限的市場風(fēng)險管理職能成為當(dāng)務(wù)之急，并迫切需要準(zhǔn)確及時的市場風(fēng)險衡量方法的出臺。無疑，計算機(jī)及管理信息系統(tǒng)的發(fā)展和日益先進(jìn)的軟件使成本更為降低，這些都推動和引導(dǎo)著市場風(fēng)險綜合衡量體系的問世。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險衡量的歷史演變,5）預(yù)期分析階段 以風(fēng)險價值為主體的市場風(fēng)險綜合衡量體系具有明顯的局限性，比如主要衡量正常變動下的市場風(fēng)險，不能有效處理金

52、融市場處于極端價格變動的情形，且不具備凸性，不能反映分散化效應(yīng)等。針對上述不足，商業(yè)銀行于2000年開始引進(jìn)全新的風(fēng)險度量技術(shù)——預(yù)期損失分析（Expected Shortfall, ES），從而較好地彌補了VaR方法的固有缺陷。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險綜合衡量體系,市場風(fēng)險綜合衡量體系由VAR方法、極限測試和情景分析三種相互補充的技術(shù)共同組成。,VaR方法,2.5% 1%

53、 0 損失 上圖描述的是資產(chǎn)的損失分布圖，假定每天的損失額服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)。 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的性質(zhì)，有如下表達(dá)式：,,,,,,,,,,P(損失>1.96 ) =2.5% P(損失>2.33 ) =1%表示該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)的損失超過1.96的概率為2.5%，損失超過2.3的概率為1%。

54、我們稱1.96為該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)2.5%的置信水平下的VaR值。稱2.33為該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)1%的置信水平下的VaR值。,VaR的一般定義：在一定的持有期間內(nèi)，在給定的置信水平下，從不利的市場變動中可能遭受的最大損失額。舉例說明：以銀行Bankers Trust的數(shù)字為例。該銀行某年度報告公布了它當(dāng)年每日的VaR值,在99%的置信區(qū)間內(nèi)平均為3500萬美元, 這意味著,因市場波動而每天發(fā)生超過3500萬美元損失的概率

55、只有1%;或者說每天將市場風(fēng)險導(dǎo)致?lián)p失的數(shù)額約束在3500萬元以內(nèi)的概率有99%。,VaR的兩個主要要素：（1）持有期間。正如前面提到的不同期限波動率的區(qū)別一樣，不同持有期間的VaR也相差很大，期限越長，市場參數(shù)的波動率就越大，相應(yīng)的VaR也會增大。持有期的選擇取決于資產(chǎn)組合調(diào)整的頻度,以及相應(yīng)的進(jìn)行頭寸清算的可能的速率。 一些流動性很強的交易頭寸往往需以每日為期計算風(fēng)險收益和VaR值； 一些期限較長的頭寸,如養(yǎng)老金和其它

56、投資基金,則可以以每月為期 ；巴塞爾委員會要求銀行以兩周,即10個營業(yè)日為持有期。,（2）置信水平。通常采用的置信水平為5%、2.5%和1%。使用1%的置信水平表示一天中的損失超過VaR的概率為1%。并非整齊劃一，一般在95%到99%之間。JP.Morgan選擇95%;花旗銀行選擇95.4%; 大通曼哈頓選擇97.5%;BankersTrust選擇99%。 選擇不同的置信區(qū)間估計風(fēng)險損失,在一定程度上反映了不同的金融機(jī)構(gòu)對于風(fēng)險

57、承擔(dān)的不同態(tài)度或偏好,一個較寬的置信區(qū)間意味著模型在對極端事件的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測時失敗的可能性相對較小。 巴塞爾委員會要求采用99%的置信區(qū)間。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險綜合衡量體系,VAR方法優(yōu)點： ①VAR方法能夠把預(yù)期的未來損失的大小和該損失發(fā) 生的可能性綜合起來。 ②VAR方法適用于包括利率風(fēng)險、匯率風(fēng)險、價格風(fēng) 險及衍生工具風(fēng)險在內(nèi)的各種市場風(fēng)險的衡量。 ③存在模型

58、風(fēng)險，由于同樣的模型可以采用歷史模擬、 蒙特卡羅模擬等不同方法而得到資產(chǎn)收益的不同概 率分布。 ④適用于正常市場條件下對于市場風(fēng)險的衡量，而對 于市場出現(xiàn)極端情況時卻無能為力。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險綜合衡量體系,VAR方法缺陷：（一）偶發(fā)事件和穩(wěn)定性風(fēng)險基于歷史數(shù)據(jù)模型的主要缺點在于，它們假設(shè)用歷史數(shù)據(jù)可以很好的預(yù)計未來的不確定性。然而，即使過去的數(shù)值測量完全精確，也不能

59、保證將來不會應(yīng)產(chǎn)過去從未發(fā)生過的，令人措手不及的事情。突發(fā)性可能以兩種形式表現(xiàn)出來，一是一次性的偶發(fā)事件（例如貶值）；二是結(jié)構(gòu)性的變化（例如從固定匯率制變?yōu)楦訁R率制）。在歷史的圖形突然發(fā)生了突然而劇烈變化的情況下，就會導(dǎo)致基于歷史數(shù)據(jù)的模型失效。,商業(yè)銀行市場風(fēng)險綜合衡量體系,VAR方法缺陷： （二）模型風(fēng)險1。函數(shù)形式的風(fēng)險是模型風(fēng)險中最典型的風(fēng)險類型，如果對證券進(jìn)行估價的函數(shù)選取不當(dāng)，就會導(dǎo)致估價誤差增大。例如，布萊克－斯

60、科爾斯模型，就是建立在一系列相當(dāng)嚴(yán)格的假設(shè)之上：布朗幾何運動，不變的利率及波動。對于傳統(tǒng)的股票期權(quán)，這些假設(shè)是成立的，但是對于如短期利率期權(quán)，運用這一模型就不合適了。 2。參數(shù)風(fēng)險也稱為估測風(fēng)險，它源于測量參數(shù)不精確，即使在一個完全穩(wěn)定的環(huán)境下，我們都不可能觀測到真實的期望回報以及波動度隨著參數(shù)數(shù)量的增加，參數(shù)風(fēng)險也不斷擴(kuò)大，用來估測風(fēng)險的參數(shù)越多，由于其內(nèi)部相互作用而產(chǎn)生錯誤的幾率就越大，它們對風(fēng)險測度的誤導(dǎo)性就越大。,極端測試

61、,所謂極端測試是指將商業(yè)銀行置于某一特定的極端市場情況下，如假設(shè)利率突然上升160個標(biāo)準(zhǔn)點，估價暴跌20%等異常的市場變化，然后測試該銀行在這些關(guān)鍵市場變量突變情況下的表現(xiàn)狀況。,極端測試的步驟選擇測試對象 1.選擇市場變量 2.測試幅度 3.測試信息效用和數(shù)據(jù)過載問題 鑒定假設(shè)條件 1.

62、相關(guān)性繼續(xù)存在與否？ 2.對于失效的相關(guān)性，新的假設(shè)是什么？ 3.被經(jīng)濟(jì)融模型是否仍然適用？重新評估產(chǎn)品組合的價值決定行動計劃,極端測試實例 對一種貨幣（德國馬克）的單一角度的極限測試。假設(shè)德國馬克對美元的預(yù)期匯率是1美元兌1.5德國馬克。現(xiàn)在我們手中有一份遠(yuǎn)期合同，需要在合同到期時

63、按照當(dāng)時的即期匯價賣出1.5億德國馬克?，F(xiàn)在這1.5億德國馬克相當(dāng)于1億美元。下圖中表示的是即期匯率上下波動時對損益的影響。比如，德國馬克對美元貶值6%，造成的損失就是600萬美元。在這種情況下，損益結(jié)果是嚴(yán)格線性的。,極端測試的優(yōu)點 1. 極端測試的對象選擇是建立在主觀基礎(chǔ)上，測試者自行決定市場變量及其測試幅度，因而可以模擬市場因素任何幅度的變化。 2. 極端測試不需要明確得出發(fā)生某一類事件的可能性大小，因

64、而沒有必要對某一種變化確定一個概率，相對較少涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識，非常適合交流。 3. 作為商業(yè)銀行高級風(fēng)險管理工具，極端測試可以為管理層明確指出資產(chǎn)組合價值發(fā)生變化的本質(zhì)原因和風(fēng)險因素。,極端測試的缺陷 1. 測試變量與測試幅度選擇問題。 2. 對極端測試假設(shè)條件的重新鑒定，這是因為某些市場因素異?；驑O端那變化可能使得分險分析的假設(shè)前提條件發(fā)生變化。 3. 對眾多風(fēng)險因素進(jìn)行

65、不同幅度的測試所帶來的工作量巨大。 4. 每次極端測試只能說明事件的影響程度，并沒有考慮未來事件發(fā)生的可能性，這不僅在某種程度上加重數(shù)據(jù)過載的問題，同時使得管理層難以分清主次。,情景分析,所謂情景分析是假定包括政治、經(jīng)濟(jì)、軍事在內(nèi)的投資環(huán)境發(fā)生變化，首先分析市場主要變量的可能變化，進(jìn)而分析對商業(yè)銀行資產(chǎn)組合的影響情景分析是一個戰(zhàn)略角度的分析技巧，它使得公司能夠評價各種不同的偶然事件對自身利潤流量的潛在影響。它使用多維

66、的預(yù)測方法，幫助公司對其長期的關(guān)鍵薄弱層面作出評價情景分析的目的是幫助公司的決策者在那些未必會發(fā)生但是具有災(zāi)難性后果的事件發(fā)生之前考慮并了解這些事件的影響,情景分析的步驟第一步：情景定義第二步：情景要素分析第三步：情景預(yù)測第四步：情景合并第五步：情景展示和后續(xù)步驟,,在我們研究利率風(fēng)險的時候，比較有代表的虛擬情景有紐約利率7景（NY7 Scenarios）。紐約利率7景源于紐約第126條監(jiān)管條例，它要求企業(yè)測試一

67、下7種利率變化情景對公司的影響：l        原有利率l        利率在頭10年每年均勻遞增0.5％，然后維持不變l        利率在頭5年每年均勻遞增1％，其后的5年間每年均勻遞減1％， 然

68、后維持不變l        利率即刻跳升3％，然后維持不變l        利率即刻跳低3％，然后維持不變l        利率在頭10年每年均勻遞減0.5％，然后維持不變l   利率在頭5年每年均勻

69、遞減1％，其后的5年間每年均勻遞增1％， 然后維持不變,極端測試與情景分析的比較分析,極端測試 測試銀行在關(guān)鍵市場變量突變情況下的表現(xiàn)狀況。 其特點為：1 自下而上的方法2 一維分析3 短期戰(zhàn)術(shù)性方法,情景分析 從戰(zhàn)略角度分析在特定背景下、特定時間段內(nèi)發(fā)生的偶然事件對銀行的直接和間接影響。其特點為：1 自上而下的方法2 多維預(yù)測3 長遠(yuǎn)戰(zhàn)略性方法,商業(yè)銀行市場風(fēng)險度量ES模型,盡管V

70、aR在對市場風(fēng)險進(jìn)行定量計算上發(fā)揮著不可或缺的作用，但是在一致性風(fēng)險度量體系下其固有的缺陷一覽無遺。而Artzner提出的ES模型則較好地彌補了VaR在各方面的局限性，鑒于其概念的合理性及優(yōu)良性質(zhì)，各國商業(yè)銀行于世紀(jì)之交2000年開始引進(jìn)這一全新的市場風(fēng)險度量技術(shù)。ES是比VaR更為優(yōu)良的統(tǒng)計估計值，運用ES技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險度量可以避免VaR的內(nèi)在缺陷，起到金融風(fēng)險優(yōu)化的作用。 ES（Expected Shortfall）即預(yù)期損失，有時