风险价值VAR之介绍篇

凯聪投研团队   2017-08-21 本文章838阅读

当一天的交易结束后,如果投资经理想要了解一下目前持仓所面临的风险,没有人会去看十几个sheets的corr martix或者听你讲模拟参数讲一个小时。有没有简单直接的一个数字来描述一下当前持仓所面临的最大损失呢,当然有,它就是VAR(Value at Risk)即风险价值。

 

VaR(Value at Risk)作为一种风险评估方法,本质是在一定的概率下,标的资产在未来一段时间内的最大损失。VaR 概念最早出现于G30 集团发表的《衍生产品的实践和规则》报告中,用来弥补传统风险度量方法在度量金融风险中的不足,而后JP.Morgan 又开发出RiskMetrics 和CreditMetrics 模型用来计算VaR 值。它的最大优点在于能够将所有金融资产潜在亏损用具体数值表示,风险管理者能够通过风险量化指标,使得风险控制和管理相对容易。

 

VaR 定义为:

P(ΔS<VaR) =α

P :资产损失小于最大损失VaR 的概率

ΔS:资产在一段时间内的损失

α:置信度

例如:某公司的资产组合价值一天内损失额大于100万元的概率是5%,即资产组合1天内在置信度为5%的情况下VaR值为100万元。

 

VaR计算方法

 

1、历史模拟法

历史模拟法是通过对过去一段时间内标的资产的损益情况进行排序,确定一定置信区间下的最低收益情况,根据最低收益情况和标的资产价格计算VaR值。

该方法优点在于不需要知道标的资产价格波动率的概率分布,能够完全利用历史数据信息,不会产生数据的丢失和偏差,不会产生模型风险。缺点在于假设未来收益分布与历史数据相同,条件过于理想化,市场发生了变化,模型不能够及时反映。

 

2、模特卡罗模拟法

模特卡罗模拟法主要以资产组合历史收益情况作为参考,利用计算机产生一个随机数,模拟收益率的随机变化,重复利用计算机产生随机收益率,一般产生1000个以上的随机收益率就能够满足描述分布要求,对随机产生的资产组合收益率进行排序,确定一定置信区间下的最低收益情况,根据最低收益情况和标的资产价格计算VaR值。

该方法能够在历史数据过少的情况下使用,能够处理非线性问题,对资产价格波动率的概率分布没有要求,但是由于随机数是以历史数据为参考产生的,仅能反映历史概率,而不能随着市场环境的变化而变化。

 

3、方差协方差法

方差协方差法首先假设资产组合收益率概率分布满足正态分布,利用收益历史数据确定收益率的均值和标准差,通过标准正态分布表确定在一定置信区间下的VaR值。

该方法简便、易算,但是由于金融时间序列数据的尖峰厚尾特点,使得该方法求得的VaR值通常较实际值偏小,不能反映实际风险。

 

综合考虑各个方法的利弊,基于未来市场变化有限的基础上,我们就历史模拟法深入展开:

我们根据目前的持仓情况,对产品在过去一段历史时间内的盈亏情况进行模拟计算,计算出每日的盈亏,这个盈亏将会是一个序列,序列中的每一个数值都是在过去某天所持所有品种的盈亏总和。我们将过去这段时间内的盈亏序列进行排序,可以看到,在95%的概率下这个投资组合的最大亏损是多少,即从盈亏序列中取出95分位数,是一个具体的数值-VAR,我们说在95%的概率下这个投资组合的最大亏损不会超过此VAR值。这就很直观的描述了当前组合所面临的市场风险。

VAR是衡量风险的一个重要指标,同时我们在投资时,也可以参考此指标来管理我们的投资组合,控制投资风险。

 

VAR并没有把金融资产的肥尾效应考虑在内,这可能也会对预测结果有一定的影响,但是VAR是目前最直观的,被使用最广泛的,也是被监管层认可的一种风险评估方法。

 

好了,VAR是什么我相信您应该有了一定了解。




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