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[關鍵詞]VaR商業銀行 風險管理 CVaR局限性

20世紀80年代以來,現代金融理論和信息技術發展迅速,從而引發了全球金融市場的迅猛發展,同時也帶來了前所未有的風險,銀行業面臨著巨大的金融風險,作為風險管理基石的風險度量,業已成為當今世界銀行業風險管理控制的焦點所在。

一、VaR和CVaR方法概述

風險度量方法從方差、半方差、系數,從靜態風險度量到動態風險度量等滿足了人們在不同時期、不同場合對風險度量的要求,1963年William J.Baumol首次提出VaR模型,當時他的思想未受到重視,進入到90年代,資本證券化和金融衍生工具在金融市場中應用的增多,世界各金融監管機構對風險的監管控制方法的重視愈發強烈,巴塞爾銀行監管委員會于1996年推出的補充規定中,明確提出基于銀行內部VaR值的內部模型法。

1.VaR的理論概述。風險價值VaR(Value-at-Risk)含義是在一定時期和正常的市場條件下,給定概率水平或置信區間,某一金融資產或證券組合可能遭受的最大可能損失值。它描述的是在一定的目標期間內收益和損失的預期分布的分位數。VaR有三個要素: VaR的值;持有期;置信水平。

令M為描述在持有期t內某一金融資產或資產組合損失的隨機變量,且符合正態分布,用數學表達式可表達為:

其中為置信度,一般取為99%,M為證券組合在持有期

t內的損失。

上述公式表明在持有期內,該頭寸損失大于VaR的概率為1-,也即是說,該證券組合在持有期和置信水平內的最大可能損失不會超過VaR。處于風險的價值VaR也可被看作是資產組合收益的數學期望值與一定置信水平下資產組合的最低期末價值的差額。

2.CVaR的定義。CVaR是在2000年由Rockafeller與Uryasev正式提出并逐步得以完善的,用數學語言,在一定的置信水平上(置信度)和正常市場條件下,在給定時間段內,CVaR是指在投資組合的損失大于某個給定的VaR值條件下的期望損失。

用數學解析式表達為:CVaR =E[f(x,y)f(x,y)>VaR]

=VaR+E[f(x,y)-VaRf(x,y)>VaR]

其中,f(x,y)表示投資組合的預期損失函數,x表示組合資產的投資權重,y表示引起資產價值損失的市場因子,表示置信水平。

CVaR值的計算比VaR困難的多,這是因為在CVaR的定義中涉及到VaR這個參數,并且這個參數又是內生的。在實際的計算過程中CVaR值是通過構造輔助函數計算而出的。這種方法可以在不先求出VaR值的情況下得,CVaR值的求解其實是一個線性規劃問題,并且在求出CVaR值的同時也可以得到VaR值。

二、CVaR模型和VaR模型比較

盡管VaR方法經過近幾年來的改進和提高,可以用規范的統計思想來全面綜合的衡量風險,增加了風險管理系統的科學性,但就不是說VaR是一種非常有效的風險度量方法,其實VaR風險計量方法存在嚴重缺陷,主要表現在:

1.不滿足一致性公理。VaR不是一致性風險度量因為它不滿足次可加性、凸性,故在基于VaR對證券組合進行優化時,可能存在多個局部極值,對整體優化,在數學上難以實現,這是將VaR模型用于投資組合研究時的主要障礙。

2.VaR尾部損失測量不充分。VaR給出了一個閉值,雖能以較大的概率保證損失不超出分位數,但對極端事件的發生卻缺乏預料與控制,即所謂的左尾風險,見圖2。VaR不能度量市場因素異常罕見的極端波動所導致的預期損失,在極端情況發生時VaR無法預知結果會如何。

CVaR被學術界認為是一種比VaR風險計量技術更為合理有效的現代風險管理方法,在近年來得到了迅速的發展, CVaR模型相對于VaR模型更具有優勢:

1.CVaR模型更好的控制了尾部風險即“尖峰”、“厚尾”現象。尾部風險損失估計不足容易造成極端事件的危機和巨大的經濟損失,而CVaR有效地改善了VaR模型在處理風險頭寸分布的“尖峰”、“厚尾”現象時存在的問題。

2.CVaR模型適應性更強。Artzner等證明了CVaR在進行投資組合優化時,對于CVaR的求解可以采用熟悉的凸組合規劃來解決,另外CVaR是次可加的和凸的,符合一致性風險度量的條件。

三、VaR和CVaR方法在我國商業銀行的應用

我國商業銀行風險度量的VaR體系目前尚在建設之中,但國外的VaR體系已經日趨完善,并且有些國家已經開始引進CVaR,依照前面的分析,CVaR方法能夠在既定約束條件(即商業銀行自身的不同特點)下,更好的平衡收益與風險的關系,并且CVaR方法只需將原有的VaR模型升級便可使用,因此我們沒有必要等到VaR方法發展成熟之后再引進CVaR技術,而是在VaR體系的建設中,就要有意識地用CVaR的優點去彌補VaR的缺陷。

1.構建我國CVaR商業銀行風險預警模型。商業銀行風險預警是銀行監管者根據不同渠道獲得的銀行業金融機構的信息,通過一定的技術手段,采用專家判斷和時間序列分析、層次分析和功效計分等模型分析方法,對商業銀行風險狀況進行動態監測和早期預警。我國商業銀行在構建內部風險管理體系、試行RAROC和內部評級法(IRB)的同時,已經引入了VaR的基本思想,但由于VaR天生缺陷,我國銀行系統應該把CVaR作為基礎理論方法加以引進,構建自己的商業銀行風險預警模型,這有助于使金融監管從事后的發現和化解風險,轉向事前預警和預防風險。

2.利用數據倉庫技術、OLAP技術、數據采掘工具等整合、采集和管理商業銀行數據。VaR與CVaR模型都需要有大量的歷史數據來支持,因此要注重數據的采集與管理,為CVaR體系的建設做好基礎工作,并為商業銀行的風險預警管理體系開發應用奠定基礎,并在積累歷史數據的同時,要嘗試性地用VaR與CVaR方法檢驗歷史數據,以確定合適的持有時間和置信水平,商業銀行的歷史遺留數據是商業銀行的寶貴財富,但是這些未經加工的粗糙數據并不能真正為商業銀行自身發展和社會需要提供服務。通過數據倉庫、OLAP和數據挖掘技術對商業銀行歷史數據進行整合后,使這些海量數據在商業銀行的決策過程中發揮重要的作用,使商業銀行能有效地規避商業性風險,提高經營效益。

3.借助CVaR模型探索的東風,廣攬人才。CVaR風險測度方法是建立在統計學、數理知識甚至是系統工程知識的基礎上,在實際應用中需要大量的專業人才,國外有比較成熟的人才隊伍,特別是美國次債危機的爆發,中國的金融機構擁有更多的機遇,引進國外高層次人才的成本大大降低,CVaR模型的開發,離不開人才培養和引進,通過各種途徑吸引人才關系著商業銀行風險控制質量的高低和成敗。

CVaR風險測量方法在國外的研究正在如火如茶,但在國內的研究卻是剛剛步,所以有很大的必要去研究,金融風險度量方法是在西方發達國家成熟的市場經濟和完善的金融體系下發展起來的,它們的應用需要一定的經濟環境和良好的微觀運行機制,由于中國金融市場的初級性、弱式有效性、人為制性強的一系列缺陷,使得CVaR在我國的應用還要面臨著眾多的問題,加強金融體系和市場經濟建設,是提高我國風險管理水平的必要條件。

參考文獻:

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