情景分析和壓力測(cè)試課件

情景分析和壓力測(cè)試產(chǎn)生分析情景計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值最為流行的方法是歷史模擬法。歷史模擬法的一個(gè)關(guān)鍵假設(shè)是：歷史在某種意義上是對(duì)將來的一個(gè)指導(dǎo)，即假設(shè)由過去幾年數(shù)據(jù)得出的市場(chǎng)變量的實(shí)證概率分布，是對(duì)明天市場(chǎng)變化的一個(gè)指導(dǎo)。如果某種事件在數(shù)據(jù)所覆蓋的時(shí)間內(nèi)沒有發(fā)生，那么在基本VaR計(jì)算中，這一事件不會(huì)對(duì)計(jì)算出的VaR有任何影響。不幸的是，市場(chǎng)變量并非靜態(tài)，有時(shí)市場(chǎng)波動(dòng)率很高，有時(shí)很低，進(jìn)而有了歷史模擬法的推廣，如極值理論。VaR計(jì)算方法的本質(zhì)是回望型的，那些將來可能會(huì)發(fā)生，但又不能在歷史數(shù)據(jù)中體現(xiàn)的情形是不能在VaR中體現(xiàn)出來的，壓力測(cè)試就是為了克服VaR度量中的這一弱點(diǎn)。壓力測(cè)試包括檢測(cè)金融機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品組合在極端市場(chǎng)條件下的表現(xiàn)。這種測(cè)試共有兩步：第1步是產(chǎn)生合理的極端市場(chǎng)變化情景；第2步是在不同情景下對(duì)產(chǎn)品組合進(jìn)行定價(jià)。有時(shí)在壓力測(cè)試中考慮的極端市場(chǎng)變化是以標(biāo)準(zhǔn)差來定義的。如果每天的變化服從正態(tài)分布，那么5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差所對(duì)應(yīng)的事件將會(huì)每7000年才發(fā)生一次，但在實(shí)際中，每10年發(fā)生一兩次5個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的市場(chǎng)變動(dòng)并非罕見。涉及多個(gè)變量的情景通常當(dāng)一個(gè)市場(chǎng)變量有劇烈變化時(shí)，其他變量也有所變化，這一現(xiàn)象導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)開始研發(fā)涉及多個(gè)變量同時(shí)變化的情景。一種流行的做法是采用市場(chǎng)變量在歷史上曾出現(xiàn)過的極端變化情景。有些市場(chǎng)情景對(duì)應(yīng)于一天市場(chǎng)變化的幅度，而其他情景，尤其是涉及信用及流動(dòng)性的變量，其變化對(duì)應(yīng)于若干天，若干個(gè)星期甚至若干個(gè)月。在情景中考慮市場(chǎng)變量的波動(dòng)率十分重要。一般來講，當(dāng)利率及匯率有劇烈變動(dòng)時(shí)，其隱含波動(dòng)率以及其他波動(dòng)率也會(huì)增加。有些情景往往會(huì)涉及商品價(jià)格的劇烈變化。有些情景也許會(huì)涉及擇優(yōu)而棲現(xiàn)象以及隨之而來的流動(dòng)性枯竭，從而使信用溢差增大。由管理人員所產(chǎn)生的情景歷史交易市場(chǎng)絕對(duì)不會(huì)一成不變地重復(fù)自身，部分原因是因?yàn)榻灰讍T熟知過去的危機(jī)，并引以為鑒來避免重復(fù)以前的錯(cuò)誤。美國(guó)房屋市場(chǎng)導(dǎo)致了2007年開始的金融危機(jī)，將來的信用危機(jī)不太可能仍是由于按揭信用審批制度的松懈而觸發(fā)，但無論如何，今后仍有可能會(huì)有信用危機(jī)的產(chǎn)生。從多個(gè)方面來看，壓力測(cè)試中最有用的情景是由公司高管提出的。公司高管可以綜合他們對(duì)市場(chǎng)、全球政治、經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及當(dāng)前全球市場(chǎng)的不定性來產(chǎn)生合理但會(huì)造成巨大損失的情景，有時(shí)管理人員產(chǎn)生的某些情景會(huì)是基于歷史事件，但這些事件往往是對(duì)當(dāng)前金融及經(jīng)濟(jì)條件進(jìn)行調(diào)節(jié)。一種產(chǎn)生壓力測(cè)試的方法是由一個(gè)高管所組成的委員會(huì)定期集會(huì)，并通過頭腦風(fēng)暴的方式來回答以下簡(jiǎn)單問題：“市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)什么預(yù)想不到的情景？”Clemens及Winkler對(duì)這種委員會(huì)的最佳構(gòu)成進(jìn)行了研究，他們的結(jié)論是：委員會(huì)應(yīng)由3-5個(gè)成員來構(gòu)成委員會(huì)成員的背景應(yīng)各不相同委員會(huì)成員之間應(yīng)有一個(gè)健康的交流渠道為了產(chǎn)生好的情景，一個(gè)重要的前提是委員會(huì)成員必須從他們的日常工作中抽出身來，從而對(duì)全局提出合理看法。公司高管及董事會(huì)都要懂得壓力測(cè)試的重要性，做到這一點(diǎn)十分重要。公司高管與董事會(huì)成員要以壓力測(cè)試為依據(jù)來做出戰(zhàn)略決策。由公司高管來提出分析情景的一大好處是，這一做法很容易使得高管認(rèn)識(shí)到壓力測(cè)試的重要性，而由公司中層管理人員所產(chǎn)生的情景往往不會(huì)得到高管的關(guān)注。如果壓力測(cè)試只是僅僅涉及少數(shù)市場(chǎng)變量，一種進(jìn)行壓力測(cè)試的方法是將沒有被檢驗(yàn)的周邊變量的變化設(shè)為0。另一種進(jìn)行壓力測(cè)試方法是首先假定被測(cè)試的關(guān)鍵變量產(chǎn)生了劇烈變動(dòng)，然后將周邊變量對(duì)被測(cè)試的關(guān)鍵變量進(jìn)行回歸，這種回歸可以預(yù)測(cè)周邊變量的變化程度與被預(yù)測(cè)的關(guān)鍵變量變化程度的關(guān)系，最后將這些預(yù)測(cè)用于壓力測(cè)試。這種壓力測(cè)試方法被稱為條件壓力測(cè)試，最初由Kupiec提出。Kim和Finger進(jìn)一步講這一想法推廣到所謂的“斷箭”壓力測(cè)試方法中，在分析中，他們假設(shè)關(guān)鍵變量與周邊變量之間的相關(guān)性是，而不是以過去的平均值為基準(zhǔn)的。反向壓力測(cè)試反向壓力測(cè)試是指尋求導(dǎo)致重大損失的壓力測(cè)試情景。這有許多做法，例如，當(dāng)確認(rèn)了10個(gè)重要的市場(chǎng)變量后，可以假定其他變量的變化與這10個(gè)變量的變化有一定的關(guān)系。可以采用標(biāo)準(zhǔn)算法以在10維度空間中尋求會(huì)產(chǎn)生最大損失的變量組合的情景。反向壓力測(cè)試的缺點(diǎn)：所得出的情景有可能不合乎情理，例如，反向壓力測(cè)試可能求得兩個(gè)變量會(huì)朝不同方向變動(dòng)，而事實(shí)上可以確定這兩個(gè)變量在受壓市場(chǎng)條件下一定具有正相關(guān)性。即時(shí)如此，通過方向壓力測(cè)試，金融機(jī)構(gòu)可以求得那些高管沒有充分意識(shí)到但會(huì)對(duì)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生災(zāi)難性影響的情景。反向壓力測(cè)試的優(yōu)點(diǎn)：可以被壓力測(cè)試委員會(huì)用來引發(fā)更多的討論。在壓力測(cè)試委員會(huì)集會(huì)之前，分析人員可以通過反向壓力測(cè)試來求得幾種會(huì)給金融機(jī)構(gòu)帶來災(zāi)難的情景，這些情景和委員會(huì)成員自身產(chǎn)生的情景將在壓力測(cè)試委員會(huì)會(huì)議上加以討論，委員會(huì)成員可以憑借自己的判斷來排除那些分析員給出的不合理情景，并對(duì)其他一些情景進(jìn)行修改來使其合理，然后對(duì)這些情景進(jìn)行更深刻的研究。監(jiān)督當(dāng)局面臨的主要問題銀行監(jiān)督人員要求銀行要考慮極端情景，并且確保在不同情景下仍有足夠多的資本金。很明顯，銀行希望監(jiān)管資本金越低越好，所以銀行管理人員不會(huì)主動(dòng)考慮那些觸發(fā)監(jiān)督人員提高其資本金的極端情景，正是由于這個(gè)原因，銀行很自然會(huì)在分析過程中只考慮那些可以被淡化并且相對(duì)溫和的情景。一種克服這一弊端的方法是由銀行監(jiān)管人員對(duì)壓力情景提出建議，一旦情景被選定，使得銀行關(guān)心的重點(diǎn)與監(jiān)管當(dāng)局關(guān)心的重點(diǎn)達(dá)到一致。由同一監(jiān)管當(dāng)局對(duì)整個(gè)系統(tǒng)選定壓力情景會(huì)降低整個(gè)金融體系的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)然壓力情景完全由監(jiān)管部門來產(chǎn)生，那么希望金融機(jī)構(gòu)選定壓力情景的目的可能不能完全達(dá)到，一種折中的做法是對(duì)銀行管理部門及監(jiān)管部門所產(chǎn)生的情景都進(jìn)行檢測(cè)分析。如何應(yīng)用結(jié)果壓力測(cè)試后一個(gè)最大的問題就是如何應(yīng)用測(cè)試結(jié)果。高管及風(fēng)險(xiǎn)管理人員所面臨的難題是，他們要面對(duì)兩種反應(yīng)不同情景的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，一個(gè)報(bào)告是通過VaR模型來生成的，另一個(gè)報(bào)告是通過壓力測(cè)試生成的，管理人員的決策應(yīng)基于哪一個(gè)報(bào)告呢，一種很自然的傾向是利用VaR模型結(jié)果，因?yàn)閂aR直接與監(jiān)管資本金有關(guān)。將壓力測(cè)試與VaR計(jì)算進(jìn)行結(jié)合Berkowitz指出，如果能做到將壓力測(cè)試與VaR計(jì)算結(jié)合起來，那么壓力測(cè)試會(huì)得到更多重視。為了得到這一目的，可以給每個(gè)情景賦予一定概率。假定某金融機(jī)構(gòu)考慮了ns數(shù)量的壓力測(cè)試情景，而這些情景所對(duì)應(yīng)的總概率為p，進(jìn)一步假定有nh數(shù)量的情景是由通過歷史模擬來生成的從而可以假定共有（ns+nh）數(shù)量情景，其中ns數(shù)量的壓力情景的概率為p,nh數(shù)量的歷史情景的概率為1-p。為了更好的完成壓力測(cè)試，將事件每個(gè)情景以概率進(jìn)行分類，分類可能如下：概率=0.05%，非常極端事件，每2000個(gè)情景出現(xiàn)一次。概率=0.2%，非常事件，在一個(gè)具有500個(gè)情景的歷史模擬法中，每個(gè)情景都對(duì)應(yīng)于這個(gè)概率概率=0.5%，小概率事件，這一分類中每一個(gè)事件發(fā)生的概率都大于歷史模擬法中的500個(gè)情景所對(duì)應(yīng)的概率?？陀^與主觀概率客觀概率是通過進(jìn)行若干