XXXX金融風險管理市場風險的度量

金融風險管理山東財經(jīng)大學金融學院市場風險（marketrisk）與金融資產(chǎn)價值有關(guān)的市場價格變量（市場因子）發(fā)生變化所引致的金融資產(chǎn)價值變化的風險。市場價格變量（市場因子）：利率，匯率，股價，商品價格等。第二章市場風險的度量第二章市場風險的度量§1市場風險的靈敏度分析法§2市場風險的波動性度量法§3市場風險的VaR測量方法§4VaR測量方法的補充方法§1市場風險的靈敏度分析法一、靈敏度分析法概述二、固定收益證券的市場風險靈敏度分析法三、股票的市場風險靈敏度分析法—以CAPM為例四、衍生證券的市場風險靈敏度測量§1市場風險的靈敏度分析法§1市場風險的靈敏度分析法一、靈敏度分析法概述1、靈敏度：市場因子變化一個單位所引起的資產(chǎn)組合價值變化的程度。2、數(shù)學表示P：資產(chǎn)組合價值；D：靈敏度；x：市場因子3、靈敏度法對不同金融工具有不同的具體形式固定收益證券：久期和凸度股票：β衍生金融產(chǎn)品：Delta,Gamma,Theta,Vega,Rho二、固定收益證券的市場風險靈敏度分析法（一）固定收益證券的市場風險分析1、固定收益證券：是指在特定時間支付預定現(xiàn)金流的金融資產(chǎn)（比如：各種政府和企業(yè)債券等）。2、風險分析具有相對的確定性具有不確定性（二）固定收益證券的市場風險靈敏度分析法——久期和凸度1、久期（MacaulayDuration）

以債券未來每期現(xiàn)金流的現(xiàn)值與各期現(xiàn)金流現(xiàn)值之和的比值為權(quán)重計算的債券加權(quán)平均到期日。2、基于久期的利率敏感性測量:修正久期為修正久期基于久期的的利率敏感感性測量評評價修正久期是是對固定收收益證券價價格利率敏敏感性的線線性測量。。即該度量量方法只考考慮了價格格變化和利利率變化的的線性關(guān)系系。如果價格是是利率的線線性函數(shù)，，這種基于修修正久期的的測量是準準確的；如果價格是是利率的非非線性函數(shù)數(shù)，固定收益證證券價格利利率敏感性性的測量還還需要將凸度的的影響考慮慮進去。3、基于久期期和凸度的的固定收益益證券利率率敏感性測測量定義凸度（（convexity）如下：證明：考慮非線性性的資產(chǎn)價價格函數(shù)設(shè)：則非線性的的資產(chǎn)價格格函數(shù)關(guān)系系，可以用用函數(shù)初始始值p0=f(y0)附近的泰勒勒展開來近近似：一般地所以，固定收益證券價格的利率敏感性估計就是對和C的估計?？偨Y(jié)與說明明：當利率上升升或下降相相同幅度時時，凸性會會引起固定定收益證券券價格下降降或上升幅幅度不對稱稱：利率下降所所導致的證證券價值上上升的幅度度>相同幅度利利率上升導導致的證券券價格價值值下降的幅幅度。具有較大凸凸性的固定定收益證券券較受市場場歡迎，通常也有相相對較高的的價格。固定收益證證券組合的的（修正））久期和凸凸度等于該該組合中各各固定收益益證券（修修正）久期期和凸度的的加權(quán)平均均。計算：假設(shè)設(shè)某固定收收益證券的的修正久期期為5，凸度為2，計算當利利率分別上上升和下降降1%時，該固定定受益證券券價格變化化的程度。。-4.99%和5.01%三、股票的的市場風險險靈敏度分分析法—以CAPM為例（一）CAPM基本形式：：證券市場線證券市場線線：描述股股票期望收收益與系統(tǒng)統(tǒng)風險之間間關(guān)系的曲曲線（二）CAPM模型下股票票市場風險險的靈敏度度分析由全微分公式作業(yè)四、衍生證證券的市場場風險靈敏敏度測量（一）衍生生證券（衍衍生金融工工具，衍生生產(chǎn)品）衍生證券：：指其價值值依賴于基基礎(chǔ)標的資資產(chǎn)價格的的金融工具具。（二）衍生生證券的種種類（這里里只提及一一種劃分標標準）根據(jù)衍生證證券價值與與其標的資資產(chǎn)價格之之間的關(guān)系系：線性衍生證證券：遠期期；期貨；；互換非線性衍生生證券：期期權(quán)（三）衍生生證券的定定價1、線性衍生生證券的定定價遠期合約定定價是線性性衍生證券券定價的基基礎(chǔ)（期貨和互互換可以視視作特殊的的遠期或者者系列遠期期合約的組組合）遠期（合約約）價值——合約持有人人的收益遠期價格（（期貨價格格）——遠期（期貨貨）合約中中標的物的的遠期價價格（理論論期望價格格），即標標的資資產(chǎn)產(chǎn)現(xiàn)貨價格格的終值。。2、非線性衍衍生證券的的定價（B-S期權(quán)定價模模型）期權(quán)（option）：指賦予其購買者在規(guī)定期限限內(nèi)按雙方約定的價格格購買或出售售一定數(shù)量標標的資資產(chǎn)權(quán)利的合約約。美式期權(quán)：：到期日之之前任一時時間都可執(zhí)執(zhí)行的期權(quán)權(quán)。歐式期權(quán)：：在到期日日方可執(zhí)行行的期權(quán)。。看漲期權(quán)：：買入期權(quán)權(quán)看跌期權(quán)：：賣出期權(quán)權(quán)期權(quán)買者的的權(quán)利期權(quán)賣者的的義務(wù)期權(quán)費：期期權(quán)的定價價（1）歐式期權(quán)權(quán)到期(T)時的價值：實值期權(quán)；；虛值期權(quán)權(quán)；平價期期權(quán)（2）B-S期權(quán)定價模模型（標的資產(chǎn)不不支付紅利利歐式式期權(quán)）基本思想：：期權(quán)的價價值依賴于于它最終處處于實值狀狀態(tài)的概率率。（四）衍生生證券市場場風險的靈靈敏度的度度量1、影響衍生證證券價格的的因子（1）標的資產(chǎn)的價價格St（2）時間t（3）利率r（4）標的資產(chǎn)產(chǎn)收益率的的波動如果衍生證證券的價值值統(tǒng)一以F表示，則其其價值變化化ΔF可以表示為為：2、衍生證券券(其價值統(tǒng)一一以F表示)市場風險的的靈敏度計計算——（1）delta：（2）Gamma：（3）Theta：（4）Vega：（5）Rho：§2市場風險的的波動性度度量法一、市場風風險度量的的核心問題題是價格波波動性二、波動性性的概念三、波動性性的度量方方法（一）統(tǒng)計計學方法（二）Garch類模型方法法（三）SV模型方法（四）隱含含波動性方方法§2市場風險的的波動性度度量法§2市場風險的的波動性度度量法一、市場風風險度量的的核心問題題是價格波波動性由于金融資資產(chǎn)的市場風險是由市場因子子等的變化化引起的，因此，，市場風險險測量的核核心是對市場因子子或者直接對資產(chǎn)價格格的波動性性進行估計和預測測。二、波動性性（Volatility）的概念波動性是指指金融資產(chǎn)價格偏離其期望價值值的程度。波動性越大大，價格上升或或下降的機會或幅度度就越大，因因此，市場場風險就越越大。三、波動性性的度量方方法（一）統(tǒng)計計學方法1、方差或標標準差統(tǒng)計學方法法Garch類模型方法法SV模型方法隱含波動性性方法2、金融經(jīng)濟濟學中，波動性通常常用收益率率的標準差差來度量金融資產(chǎn)價價格金融資產(chǎn)收收益率無限方差隨機游走過程有限方差均值回復非平穩(wěn)隨機機過程金融資產(chǎn)收收益率：收益率是對對投資機會會的一個不不受規(guī)模限限制的完整整概括。收益率比價價格具有更更好的統(tǒng)計計特征：平穩(wěn)隨機過過程收益率序列列價格序列收益的衡量量方法（1）簡單凈收收益率：（2）簡單總收收益率：（3）對數(shù)收益益率（連續(xù)續(xù)復利率））：簡單總總收益率的的自然對數(shù)數(shù)現(xiàn)實中使用用較多（4）多期收益益率的計算算——復合法K期簡單總收收益率的計計算K期對數(shù)收益益率的計算算注：對數(shù)收益率率把連乘運運算簡化為為加法運算算，更容易易實現(xiàn)在多多期上的擴擴展（具有有時間可加加性）。加法運算比比連乘運算算更容易表表現(xiàn)出時間間序列的特特征。由于和的對對數(shù)不等于于對數(shù)的和和，所以，，資產(chǎn)組合合的對數(shù)收收益不能以以各資產(chǎn)對對數(shù)收益的的加權(quán)平均均得出。（（簡單收益益可以實現(xiàn)現(xiàn)）3.波動性的期期限結(jié)構(gòu)問題(時間加總問問題timeaggregation)為了比較不不同期限的的收益和風風險，需要要進行口徑徑一致性轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換計算（比如，比比較不同時時間期限的的風險大小小時都按年年波動率進進行計算）），經(jīng)濟計計量學中稱稱之為時間間加總問題題。波動性的的期限結(jié)結(jié)構(gòu)：在某一既既定時間間期間，，收益率波波動性與與期限長長短之間間的關(guān)系系。（1）獨立同同分布(I.I.D)假設(shè)條件件下的時時間加總總獨立同分分布假設(shè)設(shè)（基于于有效市市場假說說）：收益率在在連續(xù)的的時間區(qū)區(qū)間內(nèi)是是相互獨立立、不相相關(guān)的:收益率在在整個時時間段上上遵循同樣樣的分布布，即：基于上述述獨立同分分布假設(shè)設(shè)，可得：以此類推推，期望望收益μ和方差σ2隨時間期期間T的延長是是線性增增加的。。設(shè)每日的的期望收收益為μday，T為一年的交易易天數(shù)，，則假設(shè)某金金融資產(chǎn)產(chǎn)的收益益率服從從獨立同同分布，，如果該該金融資資產(chǎn)以標標準差衡衡量的日日收益波波動率，，請依依此推斷斷其一周周（5天交易日日）的波波動性大大小。2、非獨立立同分布布條件下下的時間間加總有效市場場假說不不成立時時，收益益在相鄰鄰的（一一系列））時間期期間就有有可能是是相關(guān)的的。對這這種情況況最簡單單的過程程描述是是一階自自回歸過過程：此時，兩兩期的期期望收益益及方差差為：4、波動性的的統(tǒng)計學學衡量方方法的缺缺陷（1）“幽靈效應(yīng)應(yīng)”（ghosteffect）或“回回聲效應(yīng)應(yīng)”（echoeffect）即僅僅某某一次不不正常的的收益變變化（如如極端事事件發(fā)生生）就會會對波動動性的估估計產(chǎn)生生長時間間的影響響，其隨隨后幾天天波動性性估計值值都會持持續(xù)在較較高水平平上，而而實際上上波動性性可能很很早就恢恢復了正正常水平平。（2）難以動態(tài)態(tài)反映波波動性的的變化情情況：收益率波波動具有有集群性性和爆發(fā)發(fā)性特征征（clustering）波動性沖沖擊具有有持久性性特征收益率具具有均值值回復特特征（向向某個長長期平均均水平收收斂的趨趨勢）與獨立同同分布（（正態(tài)分分布）相相比，收收益率序序列具有有尖峰厚厚尾性特特點。（二）GARCH類模型方方法1、ARCH模型(Engle1982）均值回復復集群性2、GARCH類模型(GeneralARCH1986Bollerslev)通過反復復迭代，，容易發(fā)發(fā)現(xiàn)：可可以低階階的GARCH模型來代代表高階階的ARCH模型。有有些研究究表明，，GARCH（1，1）~ARCH（20）（三）隨機波動動（SV）模型方法GARCH類模型的缺缺陷：條件方差差依賴于于過去的的觀測值值，存在在異常觀觀測測值時時，估計計的波動動性序列列就缺乏乏穩(wěn)定性性。隨機波動動（SV）模型：：將直直接表表示為一一個服從從某種分分布的隨隨機過程程。比比如，通通常假設(shè)設(shè)對數(shù)波動動性服從一階階自回歸歸過程（四）隱含波動動性(impliedvolatilityIV)1、含義：：隱含波動動性：當當期權(quán)價價格可以以獲得時時，通過過反解B-S期權(quán)定價價公式得得到的標標的資產(chǎn)產(chǎn)收益率率的波動動性。投資者買買賣期權(quán)權(quán)考慮的的是標的的資產(chǎn)可可能的價價格波動動情況，，因此，，期權(quán)交易易在西方方也被稱稱為“買買賣波動動率”。。B-S期權(quán)定價模型的的關(guān)鍵假假設(shè)雖然然不符合合市場現(xiàn)現(xiàn)實，但但該公式式仍被廣廣泛使用用，因為為該模型型可以把把期權(quán)的的價格轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換為對對波動率率的直觀觀估計。。2、隱含波波動率的的用途（（兩種可可能）隱含波動動率可用用來衡量量期權(quán)價價格是否否合理。。假若以現(xiàn)現(xiàn)在期權(quán)權(quán)的市場場價格反反推標的的資產(chǎn)的的波動率率是0.50，但實際際的波動動率是0.30，表示市市場高估估了期權(quán)權(quán)價值。。隱含波動動性是以以期權(quán)價價格的當當前數(shù)據(jù)據(jù)來推算算標的資資產(chǎn)價格格的波動動性，因因為價格包含含了對未未來的預預期信息息，因此，，隱含波動動性包含含了投資資者對標標的資產(chǎn)產(chǎn)價格未未來走勢勢的預期期。3、隱含波波動性的的求解（1）插值算算法由于B-S期權(quán)定價價公式很很難得到到σ的解析解，通通常根據(jù)據(jù)期權(quán)價價格與波波動性正正相關(guān)的的特點通通過數(shù)值值算法近近似求解解。（2）隱含波波動率的的Matlab求解函數(shù)數(shù)：Volatility=blsimpv(price,strike,rate,time,value,limit,tolerance,class)Price:標的資產(chǎn)產(chǎn)的當前前價格（（St）Strike:執(zhí)行價格格（X）Rate:年復利無無風險利利率（r）Time:到期時間間（T-t）（單位位：年））Value:期權(quán)價格格Limit和tolerance：對迭代代計算的的設(shè)定，，不寫出出來默認認。Class：期權(quán)類類型（call或者put）4、“隱含含波動性性微笑””現(xiàn)象（（volatilitysmile）理論上講講，若多多個期權(quán)權(quán)有相同同的標的的資產(chǎn)，，但執(zhí)行行價格不不同，利利用Black-Scholes模型計算算出的標標的資產(chǎn)產(chǎn)隱含波波動性應(yīng)應(yīng)相同。。然而，，實際上上由許多多擁有相同同標的資資產(chǎn)但執(zhí)執(zhí)行價不不同的期期權(quán)價格格所計算算出的隱隱含波動動性是不不同的，由此產(chǎn)產(chǎn)生的系系統(tǒng)性偏偏差為波波動性微微笑（VolatilitySmile）。由于對此此現(xiàn)象進進行解釋釋的困難難性，也也被稱為為“微笑笑之謎””（SmilePuzzle）（1）貨幣期期權(quán)的隱含波波動率微微笑現(xiàn)象象可能的原原因：（1）貨幣期期權(quán)多是是作為避避險工具具使用的的。在兩兩端，投投資者一一般不會會出售深深實值期期權(quán)，因因而供給給量較小小，溢價價較高，，隱含波波動率就就較高。。根據(jù)看看漲看跌跌期權(quán)平平價關(guān)系系，看漲漲期權(quán)的的溢價也也會造成成虛值看看跌期權(quán)權(quán)的溢價價，造成成微笑現(xiàn)現(xiàn)象。（2）作為避避險工具具的貨幣幣期權(quán)，，在上檔檔和下檔檔執(zhí)行價價區(qū)間，，對于期期權(quán)的賣賣方來說說風險較較大，因因而供給給量相對對較小，，價格較較高，隱隱含波動動率較高高；執(zhí)行行價位于于中間區(qū)區(qū)間的貨貨幣期權(quán)權(quán)供給量量相對較較大，價價格較低低，隱含含波動率率也較低低?！半[含波動動性偏斜斜/假笑”現(xiàn)現(xiàn)象（（volatilityskew/smirk）（2）股票期期權(quán)的隱隱含波動動率現(xiàn)象象可能的原原因：（1）與財務(wù)務(wù)杠桿有有關(guān)。股股票價格格較低時時公司的的財務(wù)杠杠桿比率率較高，，意味著著公司股股權(quán)價值值風險較較大，波波動率較較大；而而股票價價格較高時公司的財財務(wù)杠桿桿比率較較低，從從而公司司股權(quán)價價值風險險較小，，波動率率較小。。（2）股市崩盤盤恐懼癥癥。在指數(shù)下跌時時，投資者恐恐慌指數(shù)會不不斷升高，就就會不計代價價的買進看跌跌期權(quán)，導致致此時的看跌跌期權(quán)價格提提高，隱含波波動率上升；；相反，在指指數(shù)上升時，，投資者恐慌慌指數(shù)會下跌跌，投資者通通常會變得過過度樂觀而不不采取任何避避險行為，此此處的看跌期期權(quán)價格會因因需求量減少少而下跌，其其隱含波動率率也相對較低低。根據(jù)看漲漲看跌期權(quán)平平價關(guān)系，看看漲期權(quán)價格格走勢類似。。（3）黃金期權(quán)的的隱含波動率率現(xiàn)象可能的原因：：黃金期權(quán)多作作為避險工具具使用，由于于黃金本身具具有的價值，，使得在黃金金價格較低時時，黃金看跌跌期權(quán)的需求求量減少，導導致其價格下下降，隱含波波動率隨之降降低；在黃金金價格較高時時，看跌期權(quán)權(quán)的需求量增增加，導致其其價格上升，，隱含波動率率也隨之上升升?！?市場風險的VaR度量法一、概率分布布與分位數(shù)二、VaR的計算（一）VaR的定義（二）VaR的計算（三）組合VaRp與組合中各資資產(chǎn)VaRi之間的關(guān)系（四）資產(chǎn)組合VaR的分解：成分分VaR、邊際VaR、增量VaR（五）邊際VaR（即M-VaR）的計算總結(jié)：VaR方法的缺陷§3市場風險的VaR度量法一、概率分布布與分位數(shù)1、概率分布（1）離散型隨機機變量的概率率分布（2）連續(xù)型隨機機變量的概率率分布x0123P(x)1/41/41/41/42、分位數(shù)中位數(shù)：將一組數(shù)據(jù)按按照升序從小小到大排序后，處于中中間位置上上的變量值為為中位數(shù)。四分位數(shù)（quartile）:將一組數(shù)據(jù)按按照升序從小小到大排排序后，通過三個個點將全部數(shù)數(shù)據(jù)平均分為為四部部分分，則第一個個點對應(yīng)的變變量值為四分分位數(shù)。十分位數(shù)（decile）:百分位數(shù)（percentile）:二、VaR的計算（一）VaR的定義VaR（ValueatRisk）：在一個目標投資期內(nèi)內(nèi)，在給定的置信度度下（比如c=95%或c=99%），資產(chǎn)組合合的預期最大損失失即為VaR。也可以作以以下理解：你有95%（或99%）的把握你的的損失不會超超過某一個值值，那么這個個值即為VaR。實際損失超過過VaR值的概率小于于1-c。VaR風險測量的優(yōu)優(yōu)點：以一個簡單易易懂的數(shù)字表表明投資者在在金融市場的的波動中所面面臨的風險大大小。５%W*相對VaRW絕對VaR1、VaR的基本計算公公式幾個假設(shè)條件件：W0：初始投資額R：目標投資期期的投資收益益率則為目標投資期期末資產(chǎn)組合的期期望價值.則：：W*為給定置信水水平下的資產(chǎn)產(chǎn)組合的最最小價值值.（二）VaR的計算（1）相對VaR相對VaR：資產(chǎn)組合投資資期末的期望價值E(W)與給定置信水水平下下的資產(chǎn)組組合的最小價價值之差。（2）絕對VaR絕對VaR：資產(chǎn)組合的的初始價值W0與給定置信水水平下的資產(chǎn)產(chǎn)組組合的最小小價值之差。?？偨Y(jié)：計算VaR的關(guān)鍵：尋找找資產(chǎn)組合的的最小價值W*或最低收益率率R*。若期限較短，，期望投資收收益率可能很很?。ń咏谟诹悖?，此時時，相對VaR和絕對VaR結(jié)果相近。否否則，相對VaR更為合適，因因為它以資產(chǎn)產(chǎn)組合的期望望價值為比照照標準。2、根據(jù)頻數(shù)分分布計算VaR（確定R*或者W*）計算VaR的一般方法：：給定資產(chǎn)組合合價值（或收收益率）的概率率分布f(W)（或f(R)），在給定的的置信信度下下（比如，95%），找出最小的W*（或R*）。例子：根據(jù)頻頻數(shù)分布計算算資產(chǎn)組合收收益的VaR：考慮某種資產(chǎn)產(chǎn)組合，歷史史上10年中該資產(chǎn)組組合每日收益益數(shù)據(jù)共有2527個，其分布情情況如下圖所所示：每日收益的頻頻數(shù)分布單位：百萬美美元從經(jīng)驗（頻數(shù)數(shù)）分布中求求5%分位數(shù)對應(yīng)的的收益值（-47），用期望收收益（0）減去該值即即可求得資產(chǎn)產(chǎn)組合收益的的VaR：VaR=0-(-47)=475%×2527=126（個）使用頻數(shù)分布布度量市場風風險VaR存在的問題：：VaR僅有有限的精精度：VaR的值受樣本時時期長度和所所使用的統(tǒng)計計方法的影響響。VaR沒有給出最壞壞情形下的損損失。VaR沒有給出損失失分布的描述述：對于同樣樣的一個VaR，可以有兩個個非常不同的的損失分布。。（對照下一頁的的兩個圖）雖然VaR相同，但第二二種分布下，，發(fā)生巨大損失的概概率非常大。5%×2527=126（個）5%×2527=126（個）3、根據(jù)參數(shù)分分布計算VaR（確定R*或者W*）頻數(shù)分布需要要足夠多的歷歷史數(shù)據(jù)，有有時候是難以以獲得的。研究問題的另另一種基本方方法：統(tǒng)計推推斷統(tǒng)計推斷：利利用觀測的樣樣本推斷總體體的一些性質(zhì)質(zhì)。統(tǒng)計推斷經(jīng)常對所研究的的總體做一些些分布假定，比如服從正正態(tài)分布，等等等。這些分布通常以某某些參數(shù)來描描述其分布特征，，所以又稱為參數(shù)分分布。比如，正態(tài)態(tài)分布的位置和形狀可以由其均值和方差兩個參數(shù)來描描述：位置相同但形形狀不同的正態(tài)分布曲曲線形狀相同但有不同均值的正態(tài)分布曲線標準正態(tài)分布布中VaR的計算（確定R*）假設(shè)某金融資資產(chǎn)收益率R服從正態(tài)分布布；將R轉(zhuǎn)換為標準正正態(tài)分布：注意：在最終終代入公式計計算VaR之前，還應(yīng)注注意標準差和均值兩參數(shù)與VaR之間的時間一致性問題?。?！假設(shè)：和都是是以年為時間單單位計算的；收益率是相互互獨立的（服服從獨立同分分布）；投資期為年年。則資產(chǎn)組合價價值的：總結(jié)：構(gòu)建資資產(chǎn)組合價值值VaR的步驟獲取當前資產(chǎn)產(chǎn)組合的逐日日（年、月等等）收益率計算其均值與與方差（標準準差）設(shè)置時間期限限或持有期設(shè)置置信度（（95%或者99%）通過計算、處處理得出VaR值注意：1.在金融實務(wù)中通常使用相對VaR；2.置信度通常為99%，即3.置信度99%下金融資產(chǎn)收益率的相對VaR=4.置信度99%下金融資產(chǎn)(收益)的相對VaR=投資期（Δt）內(nèi)收益率的的標準差（三）組合VaRp與組合中各資資產(chǎn)VaRi之間的關(guān)系所以，只有當Γ=1時，即組合中各資產(chǎn)產(chǎn)之間均完全全正相關(guān)時，，組合中各項項資產(chǎn)的獨立立VaR之和才等于組組合的VaR，即。。然而，根據(jù)資資產(chǎn)組合原理理，這種情況況下，投資組組合將起不到到任何分散風風險的作用。。由于通常情況況下所以，對于資資產(chǎn)組合管理理者而言，知道各項資產(chǎn)產(chǎn)的VaR，對于了解組組合總體風險險的主要來源源并不能提供供有意義的參參考價值。要了解各資產(chǎn)產(chǎn)對組合總體體風險的貢獻獻大小，還需要對組合合的VaR進行分解。（四）資產(chǎn)組合VaR的分解：成分VaR、邊際VaR和增量VaR1、成分VaR（ComponentVaR，簡記為C-VaR）定義：若資產(chǎn)產(chǎn)組合中中，資產(chǎn)i的某種VaR(記為)滿足，，則稱稱為為該該資產(chǎn)i的成分VaR。C-VaR的特性：（1）組合中所有有資產(chǎn)的成分分VaR之和恰好等于于組合的VaR；（2）資產(chǎn)i的成分VaR恰好為資產(chǎn)i對組合VaR的貢獻額；（3）若某資產(chǎn)的的成分VaR為負，則該資資產(chǎn)可對沖組組合其余部分分的風險。2、邊際VaR（MarginalVaR，簡記為M-VaR）定義：設(shè)資產(chǎn)產(chǎn)組合為，，所謂的的邊際VaR是指資產(chǎn)組合合中由于某資資產(chǎn)的頭寸變變化而導致的的組合VaR的變化，即邊際VaR反映了組合VaR對某一資產(chǎn)頭頭寸變化的靈靈敏度，它有助于資產(chǎn)產(chǎn)組合管理者者了解當調(diào)整某些資資產(chǎn)頭寸時會會給組合整體體市場風險帶帶來的影響程程度。843、增量VaR(IncrementalVaR，簡記為I-VaR)假設(shè)設(shè)在在原原來來資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合的的基基礎(chǔ)礎(chǔ)上上，，新新增增加加另另一一個個資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合，，并并將將調(diào)調(diào)整整后后的的資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合的的VaR記為為VaR(w+dw)。于于是是，，新新增增資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合dw的VaR被稱稱為為增增量量VaR，其其計計算算公公式式為為：：I-VaR(dw)＝VaR(w+dw)－VaR(w)I-VaR>0：加加入入新新資資產(chǎn)產(chǎn)資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合將將增增加加組組合合的的VaR；I-VaR=0：加加入入新新資資產(chǎn)產(chǎn)資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合不不影影響響組組合合的的VaR；I-VaR<0：加入入新新資資產(chǎn)產(chǎn)資資產(chǎn)產(chǎn)組組合合將將減減少少（（對對沖沖））組組合合的的VaR。4、成成分分VaR、邊邊際際VaR和增增量量VaR之間間的的關(guān)關(guān)系系經(jīng)濟濟學學中中的的歐歐拉拉定定理理：：產(chǎn)量量和和生生產(chǎn)產(chǎn)要要素素L、K的關(guān)關(guān)系系表表述述為為Q＝Q(L，K)，如果果具具體體的的該該函函數(shù)數(shù)形形式式是是一一次次齊齊次次的的，那那么么就就有有：：因為為被被視視為為勞勞動動對對產(chǎn)產(chǎn)量量的的貢貢獻獻，，被被視視為為資資本本對對產(chǎn)產(chǎn)量量的的貢貢獻獻，，因因此此，，此此式式被被解解釋釋為為““產(chǎn)品品分分配配凈凈盡盡定理理””，，又又叫叫做做“邊邊際際生生產(chǎn)產(chǎn)力力分分配配理理論論””，，也就就是是所所有有產(chǎn)產(chǎn)品品都都被被所所有有的的要要素素恰恰好好分分配配完完而而沒沒有有剩剩余余。。因因為為形形式式上上符符合合數(shù)數(shù)學學歐歐拉拉定定理理，，所所以以稱稱為為歐歐拉拉定定理理。。產(chǎn)產(chǎn)品品分分配配凈凈盡盡取決于于Q能否表表示為為一個個一次次齊次次函數(shù)數(shù)形式式。數(shù)學中中的歐歐拉定定理：：齊次式即多多項式式中各各個單單項式式的次次數(shù)都都相同同?！啊褒R次次”即即“次次數(shù)相相等””的意意思。。比如如：x+y+z次數(shù)都都是1；x2+2xy+y2次數(shù)都都是2；x3+xyz+y3+z3次數(shù)都都是3。根據(jù)歐歐拉定定理：：所以，，只要知知道組組合中中各項項資產(chǎn)產(chǎn)的邊邊際VaR，則其其成分分VaR和相應(yīng)應(yīng)的增增量VaR即可求求出。。（五））邊際際VaR（即M-VaR）的計計算假設(shè)收收益率率服從從正態(tài)態(tài)分布布，則則假如某某資產(chǎn)產(chǎn)組合合的初始投投資額額為1000萬元，其在在目標標投資資期內(nèi)內(nèi)的預預期年收益益率為為5%，該收收益率率的年波動動率為為0.1，假設(shè)設(shè)資產(chǎn)產(chǎn)組合合的目標投投資期期為3個月。該組組合由由A、B、C三種資資產(chǎn)組組成，，ωA=0.3，ωB=0.5，ωC=0.2，且βA=1.4，βB=1.6，βC=-1.1。請計計算A、B、C三種資資產(chǎn)的的C-VaR?？偨Y(jié)：：VaR方法的缺陷陷金融資產(chǎn)收收益率的““厚尾”性性特點：金金融市場中中極端波動動事件發(fā)生生的概率遠遠高于正態(tài)態(tài)分布的估估計。極端事件往往往會給金金融機構(gòu)帶帶來毀滅性性的后果VaR描述市場正正常波動下下的最大可可能損失，，無法反映映市場出現(xiàn)現(xiàn)劇烈波動動的極端市市場情形下下的風險損損失。需要測量極極端狀況下下市場風險險的理論方方法——壓力測試和和極值理論論來補充。?！?VaR測量量方法的補補充方法§4VaR測量量方法的補補充方法壓力測試（StressTesting）極值理論（（ExtremeValueTheory）一、壓力測試（StressTesting）壓力測試是對極端市場場情景下資產(chǎn)組合損失的評估估。典型的壓力力測試方法法包括情景分析和系統(tǒng)化壓力力測試。（一）情景景分析（ScenarioAnalysis）1、含義：通過構(gòu)造金融市場中中某些特殊情景，來評估金金融市場極極端事件對對資產(chǎn)組合合價值變化化的影響。。2、方法步驟驟：情景構(gòu)構(gòu)造情情景評估（1）情景構(gòu)造造產(chǎn)生某些市場極端情情景，是情景