現(xiàn)行金融市場風(fēng)險度量方法論述

1、 HYPERLINK / 現(xiàn)行金融市場風(fēng)險度量方法評析2010-9-14摘要：風(fēng)險度量是風(fēng)險認知的核心，也是風(fēng)險治理實踐和許多金融理論的基礎(chǔ)。長期以來，許多學(xué)者在對風(fēng)險度量問題進行深入研究的基礎(chǔ)上，提出了專門多風(fēng)險度量方法。本文通過對現(xiàn)有要緊風(fēng)險度量方法進行深入研究后發(fā)覺，這些方法都存在著一定的缺陷。這些缺陷不僅使它們專門難滿足風(fēng)險治理實踐的需要，而且使得建立在這些風(fēng)險度量方法基礎(chǔ)上的許多金融理論如資產(chǎn)組合、資產(chǎn)定價及期貨期權(quán)定價理論均面臨著巨大的挑戰(zhàn)。因此接著推動風(fēng)險度量方法向前進展，仍然是學(xué)術(shù)界面臨的重大課題。關(guān)鍵詞：風(fēng)險度量，方法，評析在金融自由化浪潮的推動下，金融市場上各種價格變量的波

2、動性在不斷加劇，市場風(fēng)險在日益復(fù)雜化，金融機構(gòu)和企業(yè)日益暴露在市場風(fēng)險之中，這在客觀上對市場風(fēng)險治理提出了更高的要求。而市場風(fēng)險治理的前提則是風(fēng)險的識不和風(fēng)險的度量，有效的市場風(fēng)險治理建立在對市場風(fēng)險的準確的把握基礎(chǔ)之上。因此，市場風(fēng)險的度量在市場風(fēng)險治理實踐中具有重要意義。同時，市場風(fēng)險度量依舊現(xiàn)代資產(chǎn)組合、資產(chǎn)定價、期貨及期權(quán)定價理論的基礎(chǔ)，是現(xiàn)代金融理論和投資理論的核心內(nèi)容。因此，市場風(fēng)險度量在金融理論研究中也具有重要意義。市場風(fēng)險是指在以后特定時刻內(nèi)，由于市場條件的不確定變化而給經(jīng)濟主體帶來一定的潛在損失的可能性。市場風(fēng)險的度量確實是將風(fēng)險定量化，即采納一定的方法來揭示風(fēng)險的數(shù)量大小。

3、長期以來，許多學(xué)者對風(fēng)險度量問題進行了深入的研究，提出了專門多風(fēng)險度量方法。然而，由于他們關(guān)于風(fēng)險的認識存在著差異，不同學(xué)者所提出的風(fēng)險度量方法也存在專門大不同，有的還存在嚴峻的缺陷。為了揭示這些方法存在的各種問題，推動風(fēng)險度量理論研究進一步進展，本文試圖在對現(xiàn)行各種風(fēng)險度量方法的核心內(nèi)容進行深入研究的基礎(chǔ)上，對這些方法的優(yōu)缺點進行分析、比較和評價。一、方差方法最早采納數(shù)量方法定量研究金融市場風(fēng)險度量問題的是Markowitz。他于1952年發(fā)表的資產(chǎn)選擇論文，以及在1959年出版的資產(chǎn)組合選擇：投資的有效分散化專著，開創(chuàng)了金融理論定量化研究的先河。Markowitz的資產(chǎn)組合理論要緊是通過規(guī)

4、范分析告訴人們，應(yīng)該如何進行資產(chǎn)的選擇，即選擇哪些種類資產(chǎn)作為自己的投資對象，以及對各種資產(chǎn)的投資金額應(yīng)該占投資總額的多大比重，才能實現(xiàn)風(fēng)險最小和收益最大。在Markowitz的資產(chǎn)組合理論中，市場風(fēng)險被定義為資產(chǎn)收益的不確定性，這種不確定性的大小用統(tǒng)計學(xué)中隨機變量偏離其期望值的方差或標準差來度量。Markowitz提出的方差風(fēng)險度量方法，第一次用一個確切的數(shù)量刻畫了市場風(fēng)險的大小，從而開創(chuàng)了人們對風(fēng)險進行定量研究的先河。以方差衡量市場風(fēng)險的公式為：其中，ri為第i，種可能的收益率，Pi為第i種收益率ri出現(xiàn)的概率。由于方差具有概念明確，容易理解，以及良好的統(tǒng)計特性等特點，特不是在收益率服從正

5、態(tài)分布的假設(shè)條件下，用方差度量的資產(chǎn)組合的風(fēng)險即組合的方差，能夠分解為組合中單個資產(chǎn)收益率的方差和各個資產(chǎn)收益率之間的協(xié)方差，因此用方差度量風(fēng)險具有簡便易行，適用性較強等優(yōu)點，這使得直至目前為止，方差方法仍然是阻礙最大，應(yīng)用范圍最廣的風(fēng)險度量方法。然而，隨著風(fēng)險理論研究的逐漸進展，以及人們對風(fēng)險本質(zhì)認識的日益深入，人們發(fā)覺，用方差方法來度量金融市場風(fēng)險存在著專門大的弊端，要緊表現(xiàn)在：(1)方差方法將資產(chǎn)收益率的不確定性或波動性定義為風(fēng)險，并用方差或標準差來度量這種不確定性或波動性。這一定義差不多偏離了風(fēng)險的原始含義，這種方法也不能準確地度量真實風(fēng)險的大小。這是因為，風(fēng)險的原始含義是潛在損失，資

6、產(chǎn)收益率的不確定性或波動性盡管與風(fēng)險有關(guān)，但這種不確定或波動卻未必一定會造成投資損失，只有收益率的向下波動才有可能給投資者造成損失，收益率的向上波動只會給投資者帶來超額收益，而方差方法卻沒有嚴格區(qū)分收益率波動方向的這種差異。相反，它以期望值作為推斷收益率變動的標準，將收益率對其期望值的正負偏差都視為風(fēng)險，把樣本值相關(guān)于期望的所有波動，不管是向上的波動偏差依舊向下的波動偏差，都計算為風(fēng)險。這在專門大程度上偏離了風(fēng)險的原始含義，無法反映風(fēng)險的經(jīng)濟性質(zhì)，有違于投資者對風(fēng)險的真實心理感受，無法準確地度量真實風(fēng)險的大小。用它來指導(dǎo)人們按照風(fēng)險最小的原則進行投資決策，有可能使投資者在有效地規(guī)避風(fēng)險的同時，

7、也與超額收益擦肩而過，喪失獲得更多收益的機會。(2)方差方法假設(shè)比較嚴格，要求資產(chǎn)收益率及其聯(lián)合分布是正態(tài)的，這與實際出入較大，往往難以滿足。依照統(tǒng)計學(xué)原理，隨機變量的特性由隨機變量的概率分布決定，投資者所面臨的風(fēng)險由資產(chǎn)收益率的概率分布決定。在正態(tài)分布的假設(shè)條件下，只要期望收益率水平和方差確定了，資產(chǎn)收益率的概率分布便隨之確定了。而資產(chǎn)收益率的概率分布一經(jīng)確定，投資者所面臨的風(fēng)險狀況也就隨之確定。然而，在現(xiàn)實中，資產(chǎn)收益率正態(tài)分布的假設(shè)一般不成立，通常是偏斜的，具有明顯的偏度與峰度。在這種情況下，即使收益率的期望值和方差都已固定，也可能有許多種收益率分布狀態(tài)與之對應(yīng)。顯然，相關(guān)于這些不同的收

8、益率分布，投資者所面臨的風(fēng)險大小是各不同的。可見，在資產(chǎn)收益率正態(tài)分布假設(shè)不成立的情況下，方差并不能決定資產(chǎn)收益率的概率分布，也不能決定投資者所面臨的風(fēng)險狀況。(3)方差方法的計算任務(wù)比較繁重。在資產(chǎn)組合內(nèi)的資產(chǎn)種類專門多的情況下，需要計算專門大的方差和協(xié)方差矩陣，例如當(dāng)資產(chǎn)組合內(nèi)有n種資產(chǎn)時，需要計算n個方差、n個期望收益、n(n1)2個協(xié)方差系數(shù)，計算過于復(fù)雜，費時費勁。這有可能使采納方差方法指導(dǎo)投資實踐時失去時效性。另外，在方差計算過程中，由于平方的作用，使得小的偏差對方差值的阻礙變得微乎其微，只有較大的偏差才對方差產(chǎn)生重大的阻礙。這會極大地夸大偏差在風(fēng)險計算中的作用，而縮小小偏差在風(fēng)險

9、計算中的作用，并會使投資者忽視小的虧損的累積對最終收益率的強大侵蝕作用。此外，在方差計算過程中，由于平方的作用，當(dāng)收益率出現(xiàn)相同幅度的正負波動時，方差值的變動結(jié)果相同，然而這種變動對投資者來講，其風(fēng)險顯然是不同的。二、下側(cè)風(fēng)險度量方法長期以來，為了克服方差風(fēng)險度量方法中存在的無法準確地反映風(fēng)險的本質(zhì)屬性和投資者真實心理感受的缺陷，解決收益率正態(tài)分布的不合理的假設(shè)等問題，找到一種更符合實際情況的新的風(fēng)險度量方法，理論界從風(fēng)險的本質(zhì)含義動身，對風(fēng)險度量方法進行了大量的研究和嘗試。由于風(fēng)險的本質(zhì)含義是損失，是不利的結(jié)果，因此學(xué)者們提出了下側(cè)風(fēng)險度量方法。這種方法用低于目標收益率之下的收益分布狀況來描

10、述風(fēng)險，著重考察的是收益分布的左邊，即損失邊在風(fēng)險構(gòu)成中的作用。一般地，在某個目標收益率T之下的投資風(fēng)險可表示為：其中，ri為第i種可能的收益率，Pi是ri發(fā)生的概率。LPMn是下端n階部分矩。n是LPM的階數(shù)，n=0、1、2。n取值的不同，反映在LPMn的不同含義上。當(dāng)n=0，LPM0表示收益率低于某一目標值的概率；當(dāng)n=1，LPM1為單側(cè)偏離某一目標值的均值，稱作目標不足；當(dāng)n=2，LPM2為目標半方差；當(dāng)n=3、4，確實是與峰度、偏度等指標相聯(lián)系。下側(cè)風(fēng)險度量方法的優(yōu)點是：(1)能夠準確地反映風(fēng)險的本質(zhì)屬性及投資者對收益率正負偏差不一致的真實感受。由于風(fēng)險的差不多含義是不利結(jié)果，是預(yù)期收

11、益率低于某一目標值可能對投資者造成的不利阻礙，而下側(cè)風(fēng)險度量方法正是依據(jù)這一含義來度量風(fēng)險的，它只考慮資產(chǎn)收益率低于投資者設(shè)定的某一目標值的部分，只將收益率的下半部分作為風(fēng)險計量的因子，因此能夠準確地反映風(fēng)險的本質(zhì)屬性及投資者對收益率正負偏差不一致的真實感受，能夠克服方差方法將收益率高于期望收益值的部分也作為風(fēng)險計量因子的不足。這也是下側(cè)風(fēng)險度量方法能夠動搖方差風(fēng)險度量方法地位全然之所在。假設(shè)條件簡單，并不需要像方差方法那樣要求收益率服從正態(tài)分布，僅要求投資者為風(fēng)險厭惡型，這在實際中能得到保證。由于使用方差方法度量風(fēng)險的假設(shè)前提是收益率服從正態(tài)分布，而下側(cè)風(fēng)險度量方法并不需要如此的假設(shè)條件，因

12、此下側(cè)風(fēng)險度量方法比方差方法具有更大的適用性，能夠廣泛用于各種分布情形，既適用于資產(chǎn)收益率為正態(tài)分布的專門情況，也適用于現(xiàn)實中普遍存在的非正態(tài)分布的情形。盡管下側(cè)風(fēng)險度量方法具有上述優(yōu)點，但仍存在以下一些缺陷：(1)使用下側(cè)風(fēng)險度量方法進行風(fēng)險度量時，需要首先設(shè)定目標收益率，這種設(shè)定具有一定的主觀性；盡管這種風(fēng)險度量方法能夠比較準確地度量損失發(fā)生的概率的大小，但仍未完全解決可能遭受的潛在損失到底有多大的問題。(2)下側(cè)風(fēng)險度量方法的風(fēng)險表達式比較復(fù)雜，計算費時費勁。依照它進行資產(chǎn)組合選擇時，需要進行大量的復(fù)雜計算，這給實際運用帶來了專門大困難，使它的優(yōu)越性難以發(fā)揮。三、VaR方法為了克服下側(cè)風(fēng)

13、險度量方法中存在的只能講明損失發(fā)生的概率，而不能確切地指出潛在損失到底有多大的問題，人們將潛在損失數(shù)量與損失發(fā)生的概率綜合起來考慮，提出了VaR風(fēng)險度量方法。VaR的含義是，風(fēng)險資產(chǎn)組合在正常的市場條件和給定的置信水平c下，在給定的以后時刻區(qū)間內(nèi)的最大期望損失。也確實是講，能夠有c的概率保證，損失可不能超過VaR。即損失超過VaR值的概率只有1-c。VaR的含義能夠用下式表示：其中，w為持有期內(nèi)的損失，VaR為在置信水平c下的最大期望損失。例如，假定資產(chǎn)投資的預(yù)期持有期間為一個月，在投資者事先設(shè)定的置信水平為99%，即損失概率為1%的條件下，假如某投資組合的VaR等于100萬元，那么就意味著，

14、在下一個月中有99%的置信度該組合的最大期望損失為100萬元，或者講，有1%的可能性該組合的期望損失將超過100萬元。VaR的大小能夠用資產(chǎn)組合在期末的期望價值水平E(w)與其在一定置信水平c下的最低價值水平w*之間的差求得：能夠看出，計算VaR需要確定三個變量：置信度、持有期和資產(chǎn)組合以后價值的概率分布。其中前兩者是投資者依照需要主觀確定的，后者取決于持有期資產(chǎn)組合收益率r的概率分布。而持有期資產(chǎn)組合收益率的概率分布或其密度函數(shù)f(r)則能夠通過歷史模擬法等方法加以確定。如此，求VaR的問題就轉(zhuǎn)化為確定資產(chǎn)組合在持有期內(nèi)收益率概率分布的問題，因此計算VaR就相當(dāng)于在資產(chǎn)組合收益率概率分布上找

15、到滿足置信水平c的最小收益率r*，使下式成立找到了最小收益率r*，就等同于找到了VaR。這是因為，假如用w0代表資產(chǎn)組合的期初價值，用代表資產(chǎn)組合在持有期內(nèi)收益率的期望值，則VaR方法的優(yōu)點是：(1)提供了不同于方差方法及下側(cè)方法的新的風(fēng)險度量方式。它依照隨機變量的概率分布來刻畫和度量風(fēng)險，給出了在一定置信水平和特定時刻內(nèi)的最大損失，將潛在損失數(shù)量與損失發(fā)生的概率綜合起來考慮，比較恰當(dāng)?shù)胤从沉孙L(fēng)險的損失程度和可能性大小，刻畫了風(fēng)險的二維屬性，因此比較確切，是具有良好統(tǒng)計特性的風(fēng)險度量指標。(2)從VaR概念的內(nèi)涵能夠看出，它也是一種建立在下側(cè)風(fēng)險度量思想基礎(chǔ)上的風(fēng)險衡量方法。它側(cè)重于對阻礙投資

16、績效的不利收益率的度量，因此與方差方法對比，更適合于對收益率服從一般分布情況下的風(fēng)險的計量及治理，更接近于投資者對風(fēng)險的真實心理感受。(3)VaR方法能夠把全部資產(chǎn)組合的風(fēng)險概括為一個簡單的數(shù)字，并以貨幣計量單位來表示風(fēng)險治理的核心潛在虧損的大小。運用這種方法，可測量由不同金融資產(chǎn)構(gòu)成的復(fù)雜資產(chǎn)組合及不同業(yè)務(wù)部門的總體市場風(fēng)險，為治理者比較不同資產(chǎn)組合及業(yè)務(wù)部門的風(fēng)險大小，并從多角度多層面進行風(fēng)險綜合治理，提供了一個簡單可行的方法，因此它富有吸引力，并被迅速推廣。其缺點是：(1)VaR只是對市場處于正常變動情況下市場風(fēng)險的度量，若發(fā)生極端情況，使用這種方法就不太合適；它只是指出了在以后一段時刻

17、和一定置信水平下，金融資產(chǎn)價值發(fā)生的最大損失，而沒有考慮和指出在指定概率水平內(nèi)，當(dāng)實際發(fā)生的損失超過VaR時，情況又會如何?盡管實際發(fā)生的損失超過VaR的概率較小，但這種小概率事件一旦發(fā)生則會造成巨大損失，可能導(dǎo)致金融災(zāi)難。(2)VaR的計算有時特不復(fù)雜，需要采納分析法、歷史法或蒙特卡羅模擬法等方法來推斷資產(chǎn)組合以后收益率的概率分布情況，而利用這些方法如利用資產(chǎn)組合收益率的歷史波動信息來推斷以后分布情形，則有可能造成與實際情況不符的問題。以上分析能夠看出，盡管隨著人們對有關(guān)風(fēng)險問題研究的日益深入，風(fēng)險度量理論得到了專門大進展，風(fēng)險度量方法取得了專門大進展，呈現(xiàn)出日益多樣化和不斷改進的趨勢，但不可否認的是，現(xiàn)有各種風(fēng)險度量方法都存在著一定的缺陷。這些缺陷不僅使它們在風(fēng)險治理的實踐中專門難滿足實際需要，而且使得建立在這些風(fēng)險度量方法基礎(chǔ)上的資產(chǎn)組合理論、資產(chǎn)定價理論以及期貨期權(quán)定價理論均面臨著巨大的挑戰(zhàn)。因此，風(fēng)險度量理論研究任重道遠，接著推動風(fēng)險度量方法向前進展，仍然是學(xué)術(shù)界面臨的重大課題。參考文獻1 吳世農(nóng)、陳斌：風(fēng)險度量方法與金融資產(chǎn)配置