第三章 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理.ppt

1、,第三章 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理,本章內(nèi)容安排： 第一節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和發(fā)展 第二節(jié) 敏感性分析 第三節(jié) 在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）分析 第四節(jié) 衍生產(chǎn)品和金融工程在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用 第五節(jié) 期貨對(duì)沖及其基差風(fēng)險(xiǎn) 第六節(jié) 相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與跟蹤誤差,2,第一節(jié) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和發(fā)展,一、金融體系中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展演變 二、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)量化和管理的發(fā)展,巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)在1996年頒布的資本協(xié)議市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)充規(guī)定中，將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)定義為因市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)而導(dǎo)致表內(nèi)和表外頭寸損失的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)導(dǎo)致市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素的不同將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)劃分為利率風(fēng)險(xiǎn)、股票風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)和黃金等商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn) 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)一詞有廣義和狹義兩種用法 ，狹義的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

2、僅指股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn),來源于整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系而非特定的交易對(duì)手或機(jī)構(gòu)自身，具有系統(tǒng)性 難以通過多樣化投資分散和降低 由于數(shù)據(jù)獲取上的優(yōu)勢(shì)，相對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)與操作風(fēng)險(xiǎn)量化較容易 在定價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型中通常假定正態(tài)分布 在管理過程中大量應(yīng)用衍生產(chǎn)品和金融工程技術(shù),一、金融體系中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展演變,由于傳統(tǒng)銀行的業(yè)務(wù)性質(zhì)、分業(yè)經(jīng)營、市場(chǎng)融資結(jié)構(gòu)以及國際匯率制度等原因，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)在相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間里并沒有引起銀行和金融監(jiān)管部門充分的重視 二十世紀(jì)七八十年代以來，受金融自由化、全球化、融資證券化等趨勢(shì)的影響國際金融市場(chǎng)發(fā)生了很大的變化，一方面使得銀行所面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大大增大了；另一方面，銀行和監(jiān)

3、管部門對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理技術(shù)水平和監(jiān)管力度也有了很大的發(fā)展和提高。,二、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)量化和管理的發(fā)展,傳統(tǒng)方法：敏感度分析方法 分析金融產(chǎn)品或投資組合對(duì)與特定市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子變化的反應(yīng)敏感程度 主要用于資產(chǎn)負(fù)債管理和具有自我對(duì)沖性質(zhì)的投資產(chǎn)品和組合的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理 缺點(diǎn)：僅僅關(guān)注在風(fēng)險(xiǎn)因子給定變化幅度下金融產(chǎn)品或組合的損益變化程度，而忽略了風(fēng)險(xiǎn)因子發(fā)生變動(dòng)的概率分布，因此從全面風(fēng)險(xiǎn)分析的角度看有明顯的局限性。,在險(xiǎn)價(jià)值VaR分析方法 覆蓋了損失發(fā)生的嚴(yán)重程度和可能性兩個(gè)方面，彌補(bǔ)了敏感度分析方法的缺陷。 具有統(tǒng)一的貨幣單位，適用于各種金融工具的風(fēng)險(xiǎn)衡量，因此金融機(jī)構(gòu)擁有的各種金融產(chǎn)品的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得以統(tǒng)一衡量

4、和綜合管理，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理獲得重大突破。 已成為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的共同標(biāo)準(zhǔn),衍生工具與金融工程的發(fā)展對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的影響,1973年 芝加哥期權(quán)交易所(CBOE)與布萊克一斯格爾斯期權(quán)定價(jià)模型 衍生金融工具與金融工程的應(yīng)用在大大提高了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的有效性和靈活性的同時(shí)也帶來了很大的風(fēng)險(xiǎn)，因而其自身又成為現(xiàn)代風(fēng)險(xiǎn)管理的重要對(duì)象和內(nèi)容。 1993年30G組織衍生產(chǎn)品：實(shí)踐和原則。 1994年巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)衍生品風(fēng)險(xiǎn)管理指引 1996年巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)納入資本協(xié)議的補(bǔ)充規(guī)定，首次將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)納入資本監(jiān)管要求。2004年出臺(tái)的新巴塞爾資本協(xié)議采用了1996年對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的協(xié)議要求。,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

5、管理的策略,市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理主要采用對(duì)沖和轉(zhuǎn)嫁的管理策略 組合管理和分散化策略在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中也起到一定作用 內(nèi)部控制與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理部門的作用越來越重要,第二節(jié) 敏感性分析,一、敏感度分析的原理 二、股票的敏感性分析：系數(shù) 三、固定收益證券的敏感性分析：持續(xù)期（Duration） 四、期權(quán)的敏感性：希臘字母,一、敏感度分析的原理,敏感度，就是一個(gè)變量對(duì)另外一個(gè)變量發(fā)生的變化的反應(yīng)程度，也就是經(jīng)濟(jì)學(xué)分析中的所謂彈性 數(shù)學(xué)上敏感度就是函數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)。 在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)中，應(yīng)用較多的敏感性分析主要有 針對(duì)股票的系數(shù)法 針對(duì)固定收益產(chǎn)品的持續(xù)期和凸性法 針對(duì)期權(quán)等衍生金融工具的希臘字母法,敏感度風(fēng)險(xiǎn)分析方法的特

6、點(diǎn) 它是一個(gè)靜態(tài)的分析過程，它將投資風(fēng)險(xiǎn)暴露與風(fēng)險(xiǎn)因子聯(lián)系起來，將分析集中于金融工具價(jià)值隨給定風(fēng)險(xiǎn)因子變化而變化的程度 它將風(fēng)險(xiǎn)因子的變化視為外生的，忽略了風(fēng)險(xiǎn)因子自身發(fā)生變化的可能性，因此相對(duì)于同時(shí)分析風(fēng)險(xiǎn)的損失程度和概率的VaR方法而言，敏感度分析方法并非全面的風(fēng)險(xiǎn)衡量方法。,敏感度在風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用主要包括： 敏感度可以用于同類金融產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)的比較分析 可以利用敏感度匹配原則進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)免疫和缺口管理。 敏感度的確定是金融工具風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的關(guān)鍵要素，敏感度分析可以應(yīng)用于金融工具風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)分析。 敏感度分析可以為VaR分析提供有利條件。,二、股票的敏感性分析：系數(shù),（一）單因子模型：CAPM理論及其系

7、數(shù) CAPM理論將市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)作為風(fēng)險(xiǎn)因子引入對(duì)單一資產(chǎn)回報(bào)率的計(jì)算，認(rèn)為單一資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和該資產(chǎn)的系數(shù)成比例，系數(shù)衡量的就是單一資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)對(duì)市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的敏感性,E (ri) = rf + i E (rM) rf 其中，i = iM / M2 單一資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)和該資產(chǎn)的系數(shù)成正比,圖5-1 系數(shù)和證券市場(chǎng)線,(二)多因子模型：APT模型及其系數(shù) APT模型與CAPM模型最大的不同在于APT模型是一個(gè)多因子模型，資產(chǎn)的實(shí)際收益受不止一個(gè)因素的影響，這將比單因子模型更加合理。 該理論的 重要假設(shè)主要包括以下兩個(gè)： （1）如果市場(chǎng)提供不增加

8、風(fēng)險(xiǎn)但能增加利潤的投資機(jī)會(huì)，投資者將會(huì)選擇這樣的機(jī)會(huì)進(jìn)行投資。 （2）投資的回報(bào)可以用以下因子模型表示：,該多因子模型將資產(chǎn)的實(shí)際收益超過期望收益的部分分為兩部分： 一是受k個(gè)公共因子影響的部分，這一部分所體現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)被稱為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)； 二是隨機(jī)項(xiàng)i，是資產(chǎn)收益變化中所有公共因子以外的因素引起的變化。該項(xiàng)所體現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)被稱之為非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。 不同于資本資產(chǎn)定價(jià)模型認(rèn)為市場(chǎng)的均衡力量來自于投資者對(duì)不同資產(chǎn)邊際收益的對(duì)比，套利定價(jià)理論認(rèn)為市場(chǎng)均衡是投資者無限追逐無風(fēng)險(xiǎn)套利機(jī)會(huì)而形成的。,Ei=0+ 1i1+ 2i2+ kik 0 :無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益 : k公共因子風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)的期望 i: 為資產(chǎn)i預(yù)期

9、收益變化對(duì)公共因子k的敏感系數(shù)。,七十年代中后期，利率管制的放松以及布雷頓森林體系全面崩潰導(dǎo)致的匯率自由浮動(dòng)，加快了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展，其中利率水平的劇烈波動(dòng)以及資產(chǎn)負(fù)債表的復(fù)雜化使得商業(yè)銀行更加注意采用先進(jìn)的利率風(fēng)險(xiǎn)衡量方法。 由于金融全球化發(fā)展以及競(jìng)爭(zhēng)加劇，利率風(fēng)險(xiǎn)衡量的收益上升，而個(gè)人計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)改進(jìn)了計(jì)算力量，進(jìn)一步降低了成本，利率風(fēng)險(xiǎn)衡量的最佳水平迅速上升，出現(xiàn)了持續(xù)期分析模型來滿足銀行業(yè)的需求。,第一節(jié) 利率風(fēng)險(xiǎn)概述,20,三、固定收益證券的敏感性分析：持續(xù)期（Duration）,利率風(fēng)險(xiǎn)的管理是商業(yè)銀行與投資銀行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理最重要的組成部分 商業(yè)銀行的利率風(fēng)險(xiǎn)管理涵蓋于其資產(chǎn)負(fù)債管理

10、之中，傳統(tǒng)的管理方法是利率敏感性缺口管理，又稱資金缺口管理（Fund Gap Management）. 缺口管理的關(guān)鍵在于對(duì)資產(chǎn)和負(fù)債利率敏感性的衡量 持續(xù)期相對(duì)于傳統(tǒng)的利率風(fēng)險(xiǎn)衡量方法，它能更加準(zhǔn)確、有效地衡量利率水平變化對(duì)債券和存貸款價(jià)格的影響，大大提高了缺口管理的效果。,（一）持續(xù)期的性質(zhì)和利率風(fēng)險(xiǎn)免疫管理,其中D表示債券的持續(xù)期 t表示債券產(chǎn)生現(xiàn)金流的各個(gè)時(shí)期 wt表示t期現(xiàn)金流量的時(shí)間權(quán)重 T表示債券的成熟期（Maturity），即最后一次現(xiàn)金流的時(shí)期 CFt表示t期現(xiàn)金流量 y表示該債券的到期收益率（Yield to Maturity） P0 表示該債券當(dāng)前價(jià)格,從形式上看，持續(xù)期

11、是一個(gè)時(shí)間概念，是（生息）債券在未來產(chǎn)生現(xiàn)金流的時(shí)間的加權(quán)平均數(shù) ，即某項(xiàng)資產(chǎn)或負(fù)債以現(xiàn)值方式收回其價(jià)值的時(shí)間。 持續(xù)期有兩個(gè)前提假設(shè)：收益率曲線是平坦的；用于所有未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)率是固定的。 比如，一項(xiàng)期限為5年、總額為100萬元的貸款，其持續(xù)期如果為4年，指的是銀行可用4年時(shí)間收回這100萬元的貸款本息。之所以會(huì)出現(xiàn)這種情況，乃是因?yàn)槎鄶?shù)長(zhǎng)期貸款會(huì)安排提前分次還本付息。因此，平均來說，收回本息的時(shí)間就要短于5年。,持續(xù)期反映了債券對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)的敏感度，即未來利率水平變動(dòng)對(duì)債券價(jià)格的影響程度。 可以從兩方面來理解 一方面持續(xù)期作為時(shí)間概念，作為債券未來收入的平均期限，反映了該債券暴露在利率風(fēng)險(xiǎn)

12、中的平均時(shí)間長(zhǎng)短，顯然，持續(xù)期越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)越大； 另一方面，持續(xù)期反映了該債券對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)的敏感度，即反映未來利率水平變動(dòng)對(duì)債券價(jià)格的影響程度。,第一節(jié) 利率風(fēng)險(xiǎn)概述,24,利率風(fēng)險(xiǎn)即債券價(jià)格的變動(dòng)是持續(xù)期與利率這兩個(gè)變量的函數(shù)，持續(xù)期實(shí)質(zhì)上是債券價(jià)格的利率彈性。若使用修正持續(xù)期概念可以更清晰反映市場(chǎng)利率變動(dòng)對(duì)債券價(jià)格的影響。 修訂持續(xù)期（Modified Duration）,持續(xù)期，尤其是修訂持續(xù)期，是衡量債券對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)暴露的有效工具，債券的持續(xù)期越大（或說越長(zhǎng)），該債券對(duì)利率越敏感 影響債券持續(xù)期大小的因素主要有債券的成熟期（Maturity）、息票率（Coupon Rate）、到期收益率 持

13、續(xù)期具有可加性，即由不同持續(xù)期的債券構(gòu)成的債券組合的持續(xù)期等于這些債券持續(xù)期的加權(quán)總和，其權(quán)數(shù)是每種債券價(jià)值在整個(gè)組合價(jià)值中的比重 可以利用持續(xù)期對(duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)和負(fù)債組合進(jìn)行所謂利率風(fēng)險(xiǎn)免疫（Risk Immunization）管理,現(xiàn)舉例加以說明，假設(shè)某投資者有意購買一種面值為1 000元的債券，債券的期限是10年，年息票率為10%(每年付息一次)，當(dāng)前市場(chǎng)利率為12%，那么可以計(jì)算出該債券的麥考萊持續(xù)期和修正持續(xù)期分別為:,說明若市場(chǎng)利率從12%上升為13%，即利率上升1% (100個(gè)基本點(diǎn))，那么該債券的市場(chǎng)價(jià)格將下降5.85%。一項(xiàng)金融工具的持續(xù)期越長(zhǎng)，其市場(chǎng)價(jià)值對(duì)利率的變動(dòng)越敏感，

14、利率風(fēng)險(xiǎn)也就越大。,持續(xù)期缺口模型,商業(yè)銀行可以使用持續(xù)期缺口(duration gap簡(jiǎn)稱DGAP)來衡量資產(chǎn)負(fù)債的利率風(fēng)險(xiǎn)。 DGAP是指資產(chǎn)持續(xù)期與負(fù)債持續(xù)期和負(fù)債資產(chǎn)比率的乘積的差額，即 DGAP=資產(chǎn)持續(xù)期（DA）負(fù)債持續(xù)期（DL）總負(fù)債/總資產(chǎn) 這里的資產(chǎn)持續(xù)期和負(fù)債持續(xù)期是各項(xiàng)資產(chǎn)負(fù)債持續(xù)期的加權(quán)平均數(shù)，可以將每項(xiàng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例作為權(quán)數(shù)，計(jì)算出資產(chǎn)組合的加權(quán)平均持續(xù)期(DA)，以同樣的方法計(jì)算出負(fù)債組合的加權(quán)平均持續(xù)期(DL )。,持續(xù)期缺口與銀行凈值之間的關(guān)系,（二）持續(xù)期用于利率風(fēng)險(xiǎn)免疫管理的局限性,首先，利用持續(xù)期缺口管理來進(jìn)行利率風(fēng)險(xiǎn)免疫必須考慮兩個(gè)前提條件： 一是表

15、示利率期限結(jié)構(gòu)的國庫券收益率曲線是一條水平線，即在同一時(shí)點(diǎn)，成熟期不同的債券的收益率水平是相同的； 二是在不同時(shí)點(diǎn)，收益率曲線的變化只是曲線的平移，即相對(duì)于前期收益率水平而言，各種成熟期的債券的收益率的變化幅度也是相同的。,其次，用持續(xù)期衡量風(fēng)險(xiǎn)并沒有考慮一些債券或貸款可能附帶或隱含著期權(quán)性質(zhì) 對(duì)于這樣的債券，麥卡萊持續(xù)期難以衡量其利率風(fēng)險(xiǎn)。彌補(bǔ)這一缺陷的辦法是使用所謂有效持續(xù)期（Effective Duration）,=,第三，利用持續(xù)期衡量利率風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確性受到利率變化幅度的影響。 只有在利率變化較小時(shí)才能比較準(zhǔn)確地反映利率變化對(duì)債券價(jià)格的影響，利率變化越大，持續(xù)期對(duì)債券利率風(fēng)險(xiǎn)的反映越不準(zhǔn)

16、確。 要更準(zhǔn)確地反映債券的利率風(fēng)險(xiǎn)，不僅要看其持續(xù)期，而且還要考慮其利率債券價(jià)格關(guān)系曲線的凸性（Convexity）。 凸性是債券價(jià)格對(duì)利率的二階導(dǎo)數(shù),第四，持續(xù)期是一個(gè)靜態(tài)概念。 隨著時(shí)間的推移，利率水平的變化，資產(chǎn)組合和負(fù)債組合及其債券的持續(xù)期的變動(dòng)可能是不一致的，這會(huì)使得原來持續(xù)期匹配的資產(chǎn)和負(fù)債變得不再匹配了，因而需要隨著時(shí)間的推移經(jīng)常重新調(diào)整。 然而，組合的重新調(diào)整往往帶來很高的交易費(fèi)用，這通常會(huì)制約這種組合調(diào)整和風(fēng)險(xiǎn)免疫能力的實(shí)現(xiàn)。 第五，持續(xù)期只適合用于資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)的利率風(fēng)險(xiǎn)管理。 具體說主要適用于固定收益組合，即由各種存款、貸款和債券形式的資產(chǎn)和負(fù)債組成的投資組合。這些形式的資

17、產(chǎn)或負(fù)債由于都具有確定的未來現(xiàn)金流（不考慮信用風(fēng)險(xiǎn)），被稱為固定收益組合（Fixed Income Portfolio）。,四、期權(quán)的敏感性：希臘字母,（一）希臘字母的風(fēng)險(xiǎn)含義 1Delta（） 期權(quán)的Delta（ ）定義為基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格發(fā)生微小變化時(shí)期權(quán)價(jià)格的變化程度，它是衡量期權(quán)價(jià)格對(duì)于基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格變化的敏感度的指標(biāo)，也就是說，它是期權(quán)價(jià)格對(duì)基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的一階導(dǎo)數(shù)，表示期權(quán)收益曲線的對(duì)于價(jià)格的斜率。用數(shù)學(xué)公式表示如下 ：,對(duì)布萊克斯格爾斯期權(quán)定價(jià)公式求導(dǎo)可以得到： 從上可以近似得到買權(quán)的 N(d1)，賣權(quán)的 - N(d1) 由于N(d1)的值在0到1之間，所以對(duì)于買權(quán)而言，的取值范圍是從0到

18、1，而對(duì)于賣權(quán)而言，的取值范圍是從1到0。,2Gamma（） Gamma是期權(quán)價(jià)格對(duì)基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的二階導(dǎo)數(shù)。因此，Gamma衡量的是相應(yīng)的Delta變化的速率，是Delta相對(duì)于基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格變化的敏感度，是衍生金融工具的凸性。,3Theta() Theta()是用于衡量合約到期時(shí)間對(duì)期權(quán)價(jià)格變化影響的指標(biāo)。它以期權(quán)價(jià)格對(duì)時(shí)間的一階導(dǎo)數(shù)來表示： Theta 有時(shí)又被稱為時(shí)間損耗(Time Decay)通常為負(fù)，即意味著當(dāng)?shù)狡谌张R近時(shí)，所有買權(quán)和賣權(quán)的價(jià)值都會(huì)變小，而且對(duì)買權(quán)和賣權(quán)的影響方式相同。,4Vega（ ） 基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)性與期權(quán)價(jià)格有密切的關(guān)系。一般認(rèn)為，基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)性越大，期

19、權(quán)價(jià)格相應(yīng)越高。這種基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)性對(duì)期權(quán)價(jià)格的影響通常用指標(biāo)Vega（ ）來衡量。,5Rho() 指標(biāo)Rho()表示期權(quán)價(jià)格變動(dòng)與以無風(fēng)險(xiǎn)利率為代表的利率變動(dòng)的關(guān)系。 對(duì)固定收益產(chǎn)品的影響比較大，而對(duì)股票期權(quán)的影響并不明顯。價(jià)內(nèi)期權(quán)（包括買權(quán)和賣權(quán)）對(duì)利率的敏感性要大于價(jià)外期權(quán) 。,（二）希臘字母在風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖中的應(yīng)用,最常用的方式是利用期權(quán)價(jià)格與基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格之間的敏感性關(guān)系，構(gòu)建出一個(gè)Delta中性的組合。 但是這種方法得出的Delta中性組合不穩(wěn)定 如果基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格發(fā)生變化，先前構(gòu)造的Delta中性組合均衡就會(huì)被打破，不能再保持對(duì)風(fēng)險(xiǎn)免疫了。 要實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)對(duì)沖，除保持每一時(shí)點(diǎn)上的Delta中

20、性之外，還要保持Gamma中性，就是使組合的Gamma也為零。 期權(quán)的價(jià)格變化與基礎(chǔ)資產(chǎn)的波動(dòng)性的敏感性程度很高，要抵消由基礎(chǔ)資產(chǎn)波動(dòng)性變化帶來的風(fēng)險(xiǎn)可以通過在組合加入不同波動(dòng)性的期權(quán)來構(gòu)建一個(gè)Vega中性組合，使組合的價(jià)值不受基礎(chǔ)資產(chǎn)波動(dòng)性的影響。,在用不同的希臘字母進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理時(shí)，會(huì)涉及到管理效果相互矛盾的問題，即用一個(gè)希臘字母對(duì)沖期權(quán)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)會(huì)增加期權(quán)對(duì)另一個(gè)希臘字母的風(fēng)險(xiǎn)暴露。 在實(shí)踐中，金融機(jī)構(gòu)首先會(huì)考慮的是期權(quán)對(duì)基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格變化的免疫，也就是構(gòu)建DeltaGamma中性組合，并對(duì)其它希臘字母的風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行監(jiān)控，使其在規(guī)定的區(qū)域內(nèi)發(fā)生波動(dòng)，只有在其它希臘字母大到難以接受的程度才進(jìn)行

21、調(diào)整,第三節(jié) 在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）分析,一、VaR 的基本思想 二、VaR的計(jì)算方法 三、對(duì)VaR的補(bǔ)充：壓力測(cè)試(Stress Testing)和情景分析(Scenario Ana1ysis) 四、對(duì)VaR的返回檢驗(yàn)(Back Testing),在險(xiǎn)價(jià)值VaR分析方法 覆蓋了損失發(fā)生的嚴(yán)重程度和可能性兩個(gè)方面，彌補(bǔ)了敏感度分析方法的缺陷。 具有統(tǒng)一的貨幣單位，適用于各種金融工具的風(fēng)險(xiǎn)衡量，因此金融機(jī)構(gòu)擁有的各種金融產(chǎn)品的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得以統(tǒng)一衡量和綜合管理，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理獲得重大突破。 已成為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理的共同標(biāo)準(zhǔn)。,一、VaR 的基本思想,（一）VaR的內(nèi)涵： VaR 通常被定義為在正常的市場(chǎng)條件和

22、給定的置信水平(Confidence Level)下，某一投資組合在給定的持有期間內(nèi)可能發(fā)生的最大的損失。 以銀行Bankers Trust的數(shù)字為例。該銀行某年度報(bào)告公布了它當(dāng)年每日的VaR值,在99%的置信區(qū)間內(nèi)平均為3500萬美元, 這意味著,因市場(chǎng)波動(dòng)而每天發(fā)生超過3500萬美元損失的概率只有1%;或者說每天將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致?lián)p失的數(shù)額約束在3500萬元以內(nèi)的概率有99% 從統(tǒng)計(jì)角度看，VaR實(shí)際上是投資組合回報(bào)分布的一個(gè)百分位數(shù)(Percentile) 。,VaR方法,2.5% 1% 0 損失 上圖描述的是資產(chǎn)的損失分布圖，假定每天的損失額服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1)。 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布

23、的性質(zhì)，有如下表達(dá)式： P(損失1.96 ) =2.5% P(損失2.33 ) =1% 表示該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)的損失超過1.96的概率為2.5%，損失超過2.3的概率為1%。我們稱1.96為該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)2.5%的置信水平下的VaR值。稱2.33為該筆資產(chǎn)在一天內(nèi)1%的置信水平下的VaR值。,（二）界定VaR的統(tǒng)計(jì)要素,1.持有期限(Holding Period) 持有期限是指衡量回報(bào)波動(dòng)性和關(guān)聯(lián)性的時(shí)間單位，也是取得觀察數(shù)據(jù)的頻率 不同持有期間的VaR相差很大，期限越長(zhǎng)，市場(chǎng)參數(shù)的波動(dòng)率就越大，相應(yīng)的VaR也會(huì)增大。持有期的選擇取決于資產(chǎn)組合調(diào)整的頻度,以及相應(yīng)的進(jìn)行頭寸清算的可能的速率。

24、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)矩陣中一般采用單日VaR值，它也被稱為每日在險(xiǎn)收益（Daily Earning at Risk，DEAR） 如果損失分別服從正態(tài)分布，超過一天的VaR值可以由如下公式導(dǎo)出（在市場(chǎng)持續(xù)有效的假設(shè)下）：N天 VaR=DEAR N1/2 一些流動(dòng)性很強(qiáng)的交易頭寸往往需以每日為期計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)收益和VaR值； 一些期限較長(zhǎng)的頭寸,如養(yǎng)老金和其它投資基金,則可以以每月為期 ；巴塞爾委員會(huì)要求銀行以兩周,即10個(gè)營業(yè)日為持有期。,2.置信水平的選擇 置信水平過低，損失超過VaR值的極端事件發(fā)生的概率過高，這使得VaR值失去意義；置信水平過高，統(tǒng)計(jì)樣本中反映極端事件的數(shù)據(jù)也越來越少，對(duì)VaR值估計(jì)的準(zhǔn)確性

25、下降。 通常采用的置信水平為5%、2.5%和1%。使用1%的置信水平表示一天中的損失超過VaR的概率為1%。并非整齊劃一，一般在95%到99%之間。JP.Morgan選擇95%;花旗銀行選擇95.4%; 大通曼哈頓選擇97.5%;BankersTrust選擇99%。 選擇不同的置信區(qū)間估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)損失,在一定程度上反映了不同的金融機(jī)構(gòu)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的不同態(tài)度或偏好,一個(gè)較寬的置信區(qū)間意味著模型在對(duì)極端事件的發(fā)生進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)失敗的可能性相對(duì)較小。 對(duì)VaR的準(zhǔn)確性和模型的有效性可以進(jìn)行返回檢驗(yàn)(Back Testing)。置信水平?jīng)Q定了返回檢驗(yàn)的頻率。 巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)選擇的置信水平是99%,（三）

26、VaR 應(yīng)用于投資組合風(fēng)險(xiǎn)分析的相關(guān)指標(biāo),1邊際VaR（Marginal VaR）。它是指當(dāng)某一資產(chǎn)的持倉數(shù)量增加一個(gè)單位或者1的時(shí)候，該組合的VaR值的變化。 邊際VaR反映了新增資產(chǎn)對(duì)整個(gè)組合的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。對(duì)于投資組合而言，要控制風(fēng)險(xiǎn)，就要盡量增持邊際VaR小的資產(chǎn)。,2分散化VaR（VaR Diversification Impact）。 指的是組合對(duì)VaR的分散化效應(yīng)。組合的VaR值不是等于各個(gè)資產(chǎn)VaR值相加之和，而是小于各個(gè)資產(chǎn)VaR相加之和，這反映了資產(chǎn)的分散化效應(yīng)和風(fēng)險(xiǎn)的次可加性（Subadditivity）。 它們之間的差值就是分散化VaR，也就是分散化投資導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)的減少。,

27、3局部VaR(Partial VaR)，也稱之為成分VaR(Component VaR)。 它指的是從組合中減少一項(xiàng)資產(chǎn)對(duì)組合VaR值的影響，負(fù)的局部VaR值表示的是當(dāng)組合去掉一項(xiàng)資產(chǎn)后，組合VaR值減小的數(shù)量。 一般而言，邊際VaR對(duì)控制增量風(fēng)險(xiǎn)較為有效，而局部VaR對(duì)存量風(fēng)險(xiǎn)的控制較為有效。,4期望尾損失(Expected Tail Loss)，也稱之為條件VaR（Conditional VaR）。 它是指組合處在超限區(qū)間（比如95的置信水平下，尾部5的部分就是超限區(qū)間）之內(nèi)損失的期望值。 VaR值說明的是在給定的置信水平上最為嚴(yán)重的損失程度，VaR本身并不說明尾部超限區(qū)間內(nèi)損失的狀況。

28、期望尾損失能彌補(bǔ)VaR值在反映尾部風(fēng)險(xiǎn)方面的不足。如果期望尾損失與VaR值的差值越大，就說明該組合（或證券）損益分布的肥尾性就越強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)在相同的VaR水平上也就更高。,（四）VaR風(fēng)險(xiǎn)分析法的特點(diǎn),優(yōu)點(diǎn)： 1VaR把對(duì)未來損失的大小和該損失發(fā)生的可能性結(jié)合起來 2該風(fēng)險(xiǎn)衡量方法適用面寬。VaR適用于衡量包括利率風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)以及商品價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)和衍生金融工具風(fēng)險(xiǎn)在內(nèi)的各種市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn) 這使得用一個(gè)具體的指標(biāo)數(shù)值(VaR值) 就可以概括地反映整個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，有利于金融機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)一管理，也有利于監(jiān)管部門對(duì)該金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資本充足率提出統(tǒng)一要求。 3通過調(diào)節(jié)置信水平，可以得到不

29、同置信水平上的VaR值，方便了不同的管理需要。 4VaR是一種用規(guī)范的統(tǒng)計(jì)技術(shù)來全面綜合地衡量風(fēng)險(xiǎn)的方法，大大增加了風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)的科學(xué)性。,VAR方法缺陷：,（一）偶發(fā)事件和穩(wěn)定性風(fēng)險(xiǎn) 基于歷史數(shù)據(jù)模型的主要缺點(diǎn)在于，它們假設(shè)用歷史數(shù)據(jù)可以很好的預(yù)計(jì)未來的不確定性。然而，即使過去的數(shù)值測(cè)量完全精確，也不能保證將來不會(huì)應(yīng)產(chǎn)過去從未發(fā)生過的，令人措手不及的事情。 突發(fā)性可能以兩種形式表現(xiàn)出來，一是一次性的偶發(fā)事件（例如貶值）；二是結(jié)構(gòu)性的變化（例如從固定匯率制變?yōu)楦?dòng)匯率制）。 在歷史的圖形突然發(fā)生了突然而劇烈變化的情況下，就會(huì)導(dǎo)致基于歷史數(shù)據(jù)的模型失效。 VAR適用于正常市場(chǎng)條件下對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的

30、衡量，而對(duì)于市場(chǎng)出現(xiàn)極端情況時(shí)卻無能為力。,第一節(jié) 利率風(fēng)險(xiǎn)概述,54,（二）模型風(fēng)險(xiǎn) 函數(shù)形式的風(fēng)險(xiǎn)是模型風(fēng)險(xiǎn)中最典型的風(fēng)險(xiǎn)類型，如果對(duì)證券進(jìn)行估價(jià)的函數(shù)選取不當(dāng)，就會(huì)導(dǎo)致估價(jià)誤差增大。 例如，布萊克斯科爾斯模型，就是建立在一系列相當(dāng)嚴(yán)格的假設(shè)之上：布朗幾何運(yùn)動(dòng)，不變的利率及波動(dòng)。 對(duì)于傳統(tǒng)的股票期權(quán)，這些假設(shè)是成立的，但是對(duì)于如短期利率期權(quán)，運(yùn)用這一模型就不合適了。 參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)也稱為估測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，它源于測(cè)量參數(shù)不精確，即使在一個(gè)完全穩(wěn)定的環(huán)境下，我們都不可能觀測(cè)到真實(shí)的期望回報(bào)以及波動(dòng)度隨著參數(shù)數(shù)量的增加，參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)也不斷擴(kuò)大，用來估測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的參數(shù)越多，由于其內(nèi)部相互作用而產(chǎn)生錯(cuò)誤的幾率就越大，它們

31、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的誤導(dǎo)性就越大。,第一節(jié) 利率風(fēng)險(xiǎn)概述,55,二、VaR的計(jì)算方法,（一）計(jì)算VaR的基本框架：風(fēng)險(xiǎn)因子分解和映射 VaR計(jì)算的關(guān)鍵問題就是確定資產(chǎn)組合在既定持有期限內(nèi)損益的概率分布。 常見方法是 根據(jù)投資組合不同的風(fēng)險(xiǎn)暴露，即影響投資組合損益變化的風(fēng)險(xiǎn)因子，對(duì)投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)因子分解； 然后運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法估計(jì)出每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子本身的概率分布函數(shù)； 同時(shí)計(jì)算出整個(gè)組合對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)因子變動(dòng)的敏感度，從而利用敏感性分析將風(fēng)險(xiǎn)因子變化與組合價(jià)值變化聯(lián)系起來。 這種思想可以表示為： 投資組合的VaR = P S R P表示投資組合對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)因子暴露頭寸的市場(chǎng)價(jià)值，S表示投資組合對(duì)該風(fēng)險(xiǎn)因子的價(jià)格敏感度，

32、R表示風(fēng)險(xiǎn)因子（如利率、匯率和股票價(jià)格指數(shù)等）本身的波動(dòng)性，即不利變動(dòng),將風(fēng)險(xiǎn)因子變化值轉(zhuǎn)化為組合價(jià)值變化的過程就叫作風(fēng)險(xiǎn)映射（Risk Mapping）。 首先找出金融工具對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因子 然后利用蒙特卡羅模擬或者歷史模擬分析這些風(fēng)險(xiǎn)因子的價(jià)格走勢(shì) 最后用一個(gè)定價(jià)函數(shù)將風(fēng)險(xiǎn)因子的價(jià)值映射到金融工具價(jià)值上，得到每個(gè)金融工具的損益值，并計(jì)算其VaR值。 求解某個(gè)投資組合的VaR可以分解為兩個(gè)基本步驟： （1）求解組合價(jià)值對(duì)于每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感度指標(biāo)； （2）求解每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子變動(dòng)的概率分布，即風(fēng)險(xiǎn)因子本身的VaR。,求解風(fēng)險(xiǎn)因子VaR值的方法大致的分為兩類 參數(shù)方法 參數(shù)方法就是假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)因子服從一定

33、的概率分布函數(shù)，然后利用這種分布的特征來分析風(fēng)險(xiǎn)因子的變化情況，從而算出VaR值。 一般假設(shè)服從正態(tài)分布。 非參數(shù)方法。 非參數(shù)方法就是不假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)因子的分布函數(shù)，而是通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子的歷史數(shù)據(jù)或隨機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬并映射到金融工具上來得到組合收益的分布 目前最流行的模擬方法是歷史模擬和蒙特卡羅模擬。,（二）參數(shù)VaR及其波動(dòng)性估計(jì),參數(shù)法假定風(fēng)險(xiǎn)因子收益的變化服從特定的分布(通常是正態(tài)分布)，然后通過歷史數(shù)據(jù)分析和估計(jì)該風(fēng)險(xiǎn)因子收益分布的參數(shù)值，如均值、方差、相關(guān)系數(shù)等，從而根據(jù)公式得出整個(gè)投資組合收益分布的特征值。 k()表示在正態(tài)分布下給定概率所對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)目，p表示整個(gè)投資組合收益的標(biāo)準(zhǔn)差，

34、i、j表示風(fēng)險(xiǎn)因子i和j的標(biāo)準(zhǔn)差，ij表示風(fēng)險(xiǎn)因子i和j的相關(guān)系數(shù)，Xi 表示整個(gè)投資組合對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子i變化的敏感度，有時(shí)被稱為Delta,參數(shù)VaR分析可以分為兩個(gè)步驟： 一是分析投資組合對(duì)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的敏感度 二是分析風(fēng)險(xiǎn)因子本身的波動(dòng)性和相關(guān)性 參數(shù)法最大的缺點(diǎn)就是它不能真實(shí)的反映投資組合在分布尾部的損失。,估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)因子收益率標(biāo)準(zhǔn)差的主要模型： 1移動(dòng)平均波動(dòng)性模型（MWAM） 大量的市場(chǎng)波動(dòng)性實(shí)證預(yù)測(cè)表明，假定r0的時(shí)候，往往有更好的預(yù)測(cè)結(jié)果。,NWAM的缺陷： 等權(quán)重的移動(dòng)平均。 僅僅某一天的一個(gè)不正常收益就會(huì)對(duì)波動(dòng)性的估計(jì)產(chǎn)生長(zhǎng)時(shí)間的影響，只要該波動(dòng)仍然包括在計(jì)算數(shù)據(jù)窗口中，用移動(dòng)平

35、均估計(jì)的波動(dòng)性就會(huì)一直持續(xù)在高水平上，而實(shí)際的波動(dòng)性很可能早就恢復(fù)到了正常水平，這種現(xiàn)象被稱為“幽靈效應(yīng)”。,2指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均模型（EWMA） 該模型認(rèn)為不同時(shí)期的歷史收益率數(shù)據(jù)在波動(dòng)性的預(yù)測(cè)過程中所占權(quán)重并不相同，距當(dāng)前時(shí)間越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)所占的比重越小。決定權(quán)重的分配，被稱為衰減因子（Decay Factor）,3GARCH模型（廣義自回歸條件異方差模型 ） GARCH模型把條件方差看作是前期誤差的函數(shù)，也就是說條件方差是隨著時(shí)間的變化而變化的。GARCH模型中最簡(jiǎn)單也是最常用的一種形式是GARCH(1，1)模型，它的表達(dá)式如下： 其中是長(zhǎng)期波動(dòng)性的權(quán)重，且 =VL，=1-,所以GARCH(1

36、，1)模型只有當(dāng)+1時(shí)才是穩(wěn)定的，因?yàn)榇藭r(shí)是為非負(fù)的。,（三）非參數(shù)VaR：歷史模擬法,歷史模擬法的假設(shè)前提：歷史可以在未來重復(fù)自身 直接根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子收益的歷史數(shù)據(jù)來模擬風(fēng)險(xiǎn)因子收益分布，預(yù)測(cè)未來變化。 風(fēng)險(xiǎn)因子收益的歷史數(shù)據(jù)是該VaR模型的主要數(shù)據(jù)來源。 歷史模擬法的一個(gè)重要缺陷就是VaR的估計(jì)值對(duì)所選用的歷史樣本期間比較敏感。 歷史模擬法按照取樣方式的不同可以分為簡(jiǎn)單的歷史模擬法和可以重復(fù)抽樣的歷史模擬法,簡(jiǎn)單的歷史模擬法 直接將歷史上的日收益率變化作為模擬過程的一個(gè)情景，就是認(rèn)為過去的市場(chǎng)變化會(huì)在將來重演 主要問題就是數(shù)據(jù)缺乏的問題,可以重復(fù)抽樣的歷史模擬法 首先，按照隨機(jī)可替代的方法等

37、概率地從風(fēng)險(xiǎn)因子的歷史收益率數(shù)據(jù)庫中抽取一個(gè)收益率，作為該風(fēng)險(xiǎn)因子在未來一個(gè)可能的價(jià)值變化率，抽取出來的收益率數(shù)據(jù)又被放回在數(shù)據(jù)庫中以供下一次抽樣。 重要假設(shè)：風(fēng)險(xiǎn)因子每天的收益率數(shù)據(jù)都不相關(guān)。否則就是產(chǎn)生數(shù)據(jù)的系列相關(guān)性問題,（四）非參數(shù)VaR：蒙特卡羅模擬法,蒙特卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)又稱隨機(jī)模擬法 基本思路是從不同風(fēng)險(xiǎn)因子的分布中隨機(jī)抽樣，由這些隨機(jī)抽樣的值產(chǎn)生一個(gè)模擬的損益值，重復(fù)上述過程就會(huì)產(chǎn)生一系列損益值的分布,然后用定價(jià)公式將風(fēng)險(xiǎn)因子價(jià)值變化映射為金融工具的損失，可以得到關(guān)于金融工具一系列的損益分布。在得到直方圖之后，在分布圖上設(shè)定不同的置信區(qū)

38、間，就可以得到相應(yīng)置信區(qū)間下的VaR值。 蒙特卡羅模擬法的計(jì)算精度與抽樣點(diǎn)數(shù)成正比，需要較大的計(jì)算量才能達(dá)到較高的計(jì)算精度。 蒙特卡羅模擬模型與歷史模擬最大的不同是資產(chǎn)的收益率不是取自歷史數(shù)據(jù)，而是用計(jì)算機(jī)模擬出來的,模擬時(shí)首先要為風(fēng)險(xiǎn)因子選擇一個(gè)隨機(jī)過程，該隨機(jī)過程決定風(fēng)險(xiǎn)因子在未來的價(jià)格走勢(shì)。,（五）參數(shù)法和非參數(shù)法的比較,三、對(duì)VaR的補(bǔ)充：壓力測(cè)試(Stress Testing)和情景分析(Scenario Ana1ysis),VaR對(duì)金融機(jī)構(gòu)或資產(chǎn)組合市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量的有效性是以市場(chǎng)正常運(yùn)行為前提條件的，壓力測(cè)試和情景分析是對(duì)VaR在異常市場(chǎng)條件下的局限性的補(bǔ)充 壓力測(cè)試和情景分析是指

39、將整個(gè)金融機(jī)構(gòu)或資產(chǎn)組合置于某一特定的主觀想象的市場(chǎng)情況之下，然后測(cè)試該金融機(jī)構(gòu)或資產(chǎn)組合在這些關(guān)鍵市場(chǎng)變量突變的壓力下的表現(xiàn)狀況，以考慮它們是否能經(jīng)受得起這種市場(chǎng)的突變 金融監(jiān)管部門在同意金融機(jī)構(gòu)使用以VaR為基礎(chǔ)的內(nèi)部模型來衡量正常條件下的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也要求金融機(jī)構(gòu)不但要使用返回檢驗(yàn)來檢驗(yàn)VaR模型的有效性，還要使用壓力測(cè)試和情景分析來衡量金融機(jī)構(gòu)在遇到意外風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的承受能力，以補(bǔ)充VaR模型的不足。,（一）壓力測(cè)試情景生產(chǎn)方法,使用過去發(fā)生的市場(chǎng)極端變化的事件 假設(shè)變化和情景的壓力測(cè)試方法 1歸零壓力情景方法（Zero-Out Stress Scenario Approach）。該方法

40、并未使用真實(shí)市場(chǎng)事件，而是對(duì)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子或一小組風(fēng)險(xiǎn)因子使用多維度的極端假設(shè)情景。 2預(yù)期壓力情景方法（Anticipatory Stress Scenario Approach ）。該方法基于當(dāng)前合理的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，將未來可能會(huì)發(fā)生的極端情況考慮進(jìn)來。 3預(yù)測(cè)壓力情景方法（Predictive Anticipatory Stress Scenario Approach）。該方法首先選出與資產(chǎn)相關(guān)程度最高的核心市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子，其它風(fēng)險(xiǎn)因子通過方差協(xié)方差矩陣和這個(gè)核心因子相關(guān)聯(lián)。然后假設(shè)核心風(fēng)險(xiǎn)因子發(fā)生變化，并通過協(xié)方差矩陣來影響其它因子，從而生成情景。,壓力測(cè)試實(shí)例 對(duì)一種貨幣（德國馬克）的單一角度

41、的壓力測(cè)試。假設(shè)德國馬克對(duì)美元的預(yù)期匯率是1美元兌1.5德國馬克?，F(xiàn)在我們手中有一份遠(yuǎn)期合同，需要在合同到期時(shí)按照當(dāng)時(shí)的即期匯價(jià)賣出1.5億德國馬克?，F(xiàn)在這1.5億德國馬克相當(dāng)于1億美元。下圖中表示的是即期匯率上下波動(dòng)時(shí)對(duì)損益的影響。比如，德國馬克對(duì)美元貶值6%，造成的損失就是600萬美元。在這種情況下，損益結(jié)果是嚴(yán)格線性的。,（二）壓力測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn),DPG（Derivative Product Group）在1995年發(fā)布的自發(fā)性監(jiān)管框架中提出了壓力測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，認(rèn)為只要風(fēng)險(xiǎn)因子的波動(dòng)達(dá)到以下水平就可以用于壓力測(cè)試： 1.平行收益率曲線上下波動(dòng)100個(gè)基點(diǎn)； 2.收益率曲線的斜率上下變動(dòng)25個(gè)基點(diǎn)

42、； 3.上述兩種情況同時(shí)發(fā)生； 4.3個(gè)月收益率波動(dòng)性的變化幅度超過現(xiàn)行水平的20%； 5.股票指數(shù)的波動(dòng)超過上下10%； 6.股票指數(shù)波動(dòng)性的變化幅度上下超過6%，其它貨幣上下超過20%； 7.外匯匯率波動(dòng)性的變化幅度上下超過現(xiàn)行水平的20%； 8.掉期價(jià)差波動(dòng)幅度上下超過20個(gè)基點(diǎn)。,DPG對(duì)不同區(qū)域的規(guī)定的壓力測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)也不一樣，它根據(jù)地理區(qū)域?qū)⑹澜缃鹑谑袌?chǎng)分為8個(gè)部分,每個(gè)部分都應(yīng)用不同的壓力測(cè)試標(biāo)準(zhǔn),（三）壓力測(cè)試的問題,首先，市場(chǎng)變量相關(guān)性和測(cè)試變量的選擇問題 . 合理的測(cè)試變量的選擇要考慮所選擇的變量是獨(dú)立變量還是與其他變量有較大的相關(guān)性的變量。 其次，對(duì)分析的前提條件要重新確認(rèn)

43、,某一或某些市場(chǎng)因素的異?；驑O端的變化可能會(huì)使得風(fēng)險(xiǎn)分析的前提條件也會(huì)發(fā)生變化 第三，但實(shí)踐中過多的壓力測(cè)試并不意味著抓住了風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)質(zhì)和要害，也不意味著高水平的風(fēng)險(xiǎn)管理。 壓力測(cè)試應(yīng)與其他風(fēng)險(xiǎn)衡量方法相結(jié)合，尤其是與VaR 相結(jié)合，而不是替代VaR,壓力測(cè)試的優(yōu)點(diǎn) 1. 壓力測(cè)試的對(duì)象選擇是建立在主觀基礎(chǔ)上，測(cè)試者自行決定市場(chǎng)變量及其測(cè)試幅度，因而可以模擬市場(chǎng)因素任何幅度的變化。 2. 壓力測(cè)試不需要明確得出發(fā)生某一類事件的可能性大小，因而沒有必要對(duì)某一種變化確定一個(gè)概率，相對(duì)較少涉及復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)，非常適合交流。 3. 作為商業(yè)銀行高級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理工具，壓力測(cè)試可以為管理層明確指出資產(chǎn)組合價(jià)

44、值發(fā)生變化的本質(zhì)原因和風(fēng)險(xiǎn)因素。,壓力測(cè)試的缺陷 1. 測(cè)試變量與測(cè)試幅度選擇問題。 2. 對(duì)壓力測(cè)試假設(shè)條件的重新鑒定，這是因?yàn)槟承┦袌?chǎng)因素異常或極端那變化可能使得分險(xiǎn)分析的假設(shè)前提條件發(fā)生變化。 3. 對(duì)眾多風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行不同幅度的測(cè)試所帶來的工作量巨大。 4. 每次壓力測(cè)試只能說明事件的影響程度，并沒有考慮未來事件發(fā)生的可能性，這不僅在某種程度上加重?cái)?shù)據(jù)過載的問題，同時(shí)使得管理層難以分清主次。,所謂情景分析是假定包括政治、經(jīng)濟(jì)、軍事在內(nèi)的投資環(huán)境發(fā)生變化。 首先分析市場(chǎng)主要變量的可能變化 進(jìn)而分析對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)組合的影響 情景分析是一個(gè)戰(zhàn)略角度的分析技巧，它使得公司能夠評(píng)價(jià)各種不同的偶然事

45、件對(duì)自身利潤流量的潛在影響。它使用多維的預(yù)測(cè)方法，幫助公司對(duì)其長(zhǎng)期的關(guān)鍵薄弱層面作出評(píng)價(jià)。 情景分析的目的是幫助公司的決策者在那些未必會(huì)發(fā)生但是具有災(zāi)難性后果的事件發(fā)生之前考慮并了解這些事件的影響。,（四）情景分析,情景分析的步驟 第一步：情景定義 第二步：情景要素分析 第三步：情景預(yù)測(cè) 第四步：情景合并 第五步：情景展示和后續(xù)步驟,在研究利率風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，比較有代表的虛擬情景有紐約利率7景（NY7 Scenarios）。 紐約利率7景源于紐約第126條監(jiān)管條例，它要求企業(yè)測(cè)試一下7種利率變化情景對(duì)公司的影響： 原有利率 利率在頭10年每年均勻遞增0.5，然后維持不變 利率在頭5年每年均勻遞增1

46、，其后的5年間每年均勻遞減1， 然后維持不變 利率即刻跳升3，然后維持不變 利率即刻跳低3，然后維持不變 利率在頭10年每年均勻遞減0.5，然后維持不變 利率在頭5年每年均勻遞減1，其后的5年間每年均勻遞增1， 然后維持不變,（四）壓力測(cè)試和情景分析的比較,兩者主要差別表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面: 首先，壓力測(cè)試只是對(duì)市場(chǎng)中的一個(gè)或相關(guān)的一組變量在短期內(nèi)的異常變化進(jìn)行假設(shè)分析，研究和衡量的是這組市場(chǎng)變量異常變化給投資組合帶來的風(fēng)險(xiǎn)；而情景分析假設(shè)的是更為廣泛的情況，包括政治、經(jīng)濟(jì)、軍事和自然災(zāi)害在內(nèi)的投資環(huán)境。 其次，壓力測(cè)試是一個(gè)自下而上的過程；而情景分析是自上而下的過程。,第三，壓力測(cè)試只對(duì)一個(gè)或

47、相關(guān)的一組市場(chǎng)變量的變化進(jìn)行假設(shè)分析，因而是一種一維分析；而情景分析則要在設(shè)定的環(huán)境變化下，對(duì)市場(chǎng)主要的變量及其最終對(duì)組合價(jià)值的影響進(jìn)行分析，因而是多維的。 第四，壓力測(cè)試只是對(duì)組合短期風(fēng)險(xiǎn)狀況的一種衡量，可以說只是風(fēng)險(xiǎn)管理中的一種戰(zhàn)術(shù)性的方法；而情景分析則注重比較全面和長(zhǎng)遠(yuǎn)的投資環(huán)境的變化，因而可以說是一種戰(zhàn)略性的風(fēng)險(xiǎn)管理方法。,四、對(duì)VaR的返回檢驗(yàn)(Back Testing),統(tǒng)計(jì)學(xué)中的返回檢驗(yàn)是指將實(shí)際的數(shù)據(jù)輸入到被檢驗(yàn)的模型中去檢驗(yàn)該模型的預(yù)測(cè)值與現(xiàn)實(shí)結(jié)果是否相同的過程。 對(duì)VaR的檢驗(yàn)，具體指將某一投資組合在一段時(shí)間內(nèi)的實(shí)際盈虧數(shù)據(jù)與VaR的預(yù)測(cè)值比較，以檢驗(yàn)該VaR的有效性。 巴

48、塞爾委員會(huì)建立了解釋返回檢驗(yàn)結(jié)果的監(jiān)管框架。該框架根據(jù)返回檢驗(yàn)的結(jié)果偏離模型預(yù)計(jì)值的幅度，將模型的有效性分為綠色、黃色和紅色3 種區(qū)域，分別表示未顯示模型質(zhì)量和準(zhǔn)確性存在問題、提出有效性問題但結(jié)果不確定和幾乎可以肯定該模型有問題的檢驗(yàn)結(jié)果。 返回檢驗(yàn)本身也會(huì)存在是否有效可靠的問題。,影響返回檢驗(yàn)有效性的因素主要有3個(gè): 1. 樣本空間的大小。 2. 對(duì)投資回報(bào)概率分布的假設(shè)。 3. 置信水平的選定。,第四節(jié) 衍生產(chǎn)品和金融工程在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用,一、衍生金融工具及其交易的性質(zhì) 二、利用衍生金融工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的特點(diǎn) 三、衍生金融工具自身的風(fēng)險(xiǎn)特性 四、金融工程技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理的

49、影響 五、對(duì)金融工程局限性的探討,一、衍生金融工具及其交易的性質(zhì),衍生金融工具可以被簡(jiǎn)單地定義為一種其價(jià)值取決于另一種或多種資產(chǎn)(被稱之為基礎(chǔ)資產(chǎn)Underlying Asset或原生資產(chǎn)Primitive Asset)或指數(shù)的價(jià)值的金融合約。 遠(yuǎn)期和期權(quán)合約作為衍生金融工具兩種最基本的形態(tài)，其風(fēng)險(xiǎn)和收益的屬性有較大的差異。 遠(yuǎn)期：回報(bào)與基礎(chǔ)資產(chǎn)的價(jià)格水平變化是呈線性和對(duì)稱關(guān)系的。 期權(quán)：回報(bào)與基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的變化呈非線性和非對(duì)稱的關(guān)系。,衍生金融工具既可以被投資者用作管理風(fēng)險(xiǎn)的工具，又可以被用來獲取收益 。 用作風(fēng)險(xiǎn)管理工具時(shí)，投資者以風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的方式轉(zhuǎn)嫁了風(fēng)險(xiǎn)，但同時(shí)必須付出相應(yīng)的代價(jià)。 用作

50、獲取收益的工具時(shí)，投資者往往采用以下三種形式：作為衍生金融工具的交易商、投機(jī)(Speculation) 和套利(Arbitrage),對(duì)于金融監(jiān)管當(dāng)局而言，銀行運(yùn)用衍生金融工具的不同交易動(dòng)機(jī)則有完全不同的意義。 真正用于風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的衍生金融工具交易是風(fēng)險(xiǎn)管理的一個(gè)重要組成部分，因而一般會(huì)得到金融監(jiān)管當(dāng)局的支持，而用于投機(jī)的衍生金融工具交易則會(huì)大大增加銀行的總體風(fēng)險(xiǎn)，因而常常會(huì)受到金融監(jiān)管當(dāng)局的嚴(yán)密監(jiān)管甚至懲罰或禁止。 衍生工具交易在收益上的不對(duì)稱性使得參與交易者具有潛在的追逐風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，這不僅需要銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制體制的嚴(yán)格管理，而且還必須外部監(jiān)管機(jī)構(gòu)的密切監(jiān)管。,二、利用衍生金融工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理

51、的特點(diǎn),1.用衍生金融工具管理風(fēng)險(xiǎn)一般是采用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖(Hedging)的方式，多用于匯率、利率和資產(chǎn)價(jià)格等市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的管理。 2.通過對(duì)沖比率的調(diào)節(jié)和金融工程方面的設(shè)計(jì)安排，可以將風(fēng)險(xiǎn)完全對(duì)沖或根據(jù)投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好和承受能力將風(fēng)險(xiǎn)水平調(diào)節(jié)到投資者滿意的程度。 3.通過選擇遠(yuǎn)期或期權(quán)類的衍生金融工具，可以選擇完全鎖定風(fēng)險(xiǎn)或只消除不利波動(dòng)而保留有利波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。,4.可以隨著市場(chǎng)情況的變化，通過衍生金融工具的買賣，比較方便地調(diào)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)管理策略，便于風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)管理。 5.通過購買特定種類的衍生金融工具，可以分離某種特定的風(fēng)險(xiǎn)并將其對(duì)沖掉，而保留其他愿意承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。 6.用衍生金融工具進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理本身

52、也具有風(fēng)險(xiǎn)，除信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)外，一種獨(dú)特的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)形式是所謂的基差風(fēng)險(xiǎn)(Basis Risk)。,三、衍生金融工具自身的風(fēng)險(xiǎn)特性,1.衍生金融工具并沒有帶來新的風(fēng)險(xiǎn)，其所包含的風(fēng)險(xiǎn)無非仍是信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)等。 2.由于技術(shù)和通訊的迅速發(fā)展，日益復(fù)雜的金融工程技術(shù)使得衍生金融工具的復(fù)雜性、多樣性以及交易量日益增加，這些因素都使得衍生金融工具的風(fēng)險(xiǎn)變得越來越復(fù)雜，難以被投資者充分理解和掌握，進(jìn)而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理提出了新的挑戰(zhàn)。 3.衍生金融工具的杠桿效應(yīng)使衍生金融工具交易具有更大的風(fēng)險(xiǎn)。 4.市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)在衍生金融工具交易中表現(xiàn)出一種特殊的形式，即所謂基差風(fēng)險(xiǎn)

53、(Basis Risk)的形式。,四、金融工程技術(shù)的發(fā)展對(duì)現(xiàn)代金融風(fēng)險(xiǎn)管理的影響,約翰芬尼迪（Join Finnerty）1988年：金融工程包括創(chuàng)新的金融工具和金融手段的設(shè)計(jì)、開發(fā)和實(shí)施，以及對(duì)金融問題給予創(chuàng)造性解決。 金融工程的迅猛發(fā)展使得金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)生了革命性的變化 ： 金融工程的迅猛發(fā)展的確使得金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)生了革命性的變化 1.量化和科學(xué)化 2.產(chǎn)品化 3.市場(chǎng)化 4.復(fù)雜化,五、對(duì)金融工程局限性的探討,對(duì)金融工程的迷信和過度依賴，不僅會(huì)在微觀上使金融機(jī)構(gòu)疏忽更為全面的風(fēng)險(xiǎn)控制機(jī)制的建設(shè)，也會(huì)在宏觀上導(dǎo)致市場(chǎng)投機(jī)力量的迅速上升，進(jìn)而增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。 因此，金融工程的發(fā)展

54、應(yīng)該與建立和不斷完善金融機(jī)構(gòu)全面系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)部控制體系結(jié)合起來，同時(shí)還要結(jié)合政府和行業(yè)組織的外部監(jiān)管，使金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)得到更加全面的監(jiān)督和管理。,在金融工程具體的技術(shù)層面，對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理的一些不足之處 ： 首先，金融工程對(duì)于嚴(yán)重的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)考慮不充分。 其次，小概率事件始終是以數(shù)理模型為基本分析工具的金融工程的致命缺陷 第三，對(duì)歷史數(shù)據(jù)的過度依賴,第五節(jié) 期貨對(duì)沖及其基差風(fēng)險(xiǎn),一、期貨對(duì)沖及其基差風(fēng)險(xiǎn)（Basis Risk）的含義 二、對(duì)沖比的確定與基差風(fēng)險(xiǎn)管理 三、一個(gè)案例：德國MG公司的對(duì)沖失敗,一、期貨對(duì)沖及其基差風(fēng)險(xiǎn)（Basis Risk）的含義,空頭對(duì)沖與多頭對(duì)沖 完全對(duì)沖與不

55、完全對(duì)沖 基差：需要被對(duì)沖資產(chǎn)的即期價(jià)格與對(duì)沖期貨價(jià)格的差額。 基差風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因：期貨合約基礎(chǔ)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)特征與被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)特征不相吻合 基差風(fēng)險(xiǎn)是一種特殊形式的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。 基差增強(qiáng)（Strengthening of Basis）與基差減弱（Weakening of Basis） 基差風(fēng)險(xiǎn)主要是由無風(fēng)險(xiǎn)利率和資產(chǎn)未來的收益率的不確定性引起的。一般而言，用期貨對(duì)沖貨幣、股指或金銀等資產(chǎn)時(shí)基差很小，而對(duì)沖石油、玉米、銅等商品時(shí)，基差風(fēng)險(xiǎn)較大 基差風(fēng)險(xiǎn)既可能改善對(duì)沖頭寸的狀況，也可能會(huì)惡化對(duì)沖頭寸的狀況。,二、對(duì)沖比的確定與基差風(fēng)險(xiǎn)管理,（一）最小方差對(duì)沖率（Minimum Variance

56、 Hedge Ratio） 對(duì)沖比（Hedge Ratio）是指期貨合約頭寸規(guī)模與被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)頭寸規(guī)模的比率。 最小方差對(duì)沖率的定義： h:最小方差對(duì)沖率，就是在方差最小的情況下被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)價(jià)格變化1個(gè)單位需要單位的期貨進(jìn)行對(duì)沖。 (S,F)指的是被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)即期價(jià)格和用于對(duì)沖的期貨價(jià)格之間的相關(guān)系數(shù) SF和分別是被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)即期價(jià)格波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差和用于對(duì)沖的基礎(chǔ)資產(chǎn)期貨價(jià)格波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差。,h就如同是期貨價(jià)格和被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)價(jià)格之間的系數(shù) h*被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)頭寸變動(dòng)的單位/(期貨乘數(shù)*期貨價(jià)格)=最小方差對(duì)沖所需要的期貨份數(shù)。 最小方差對(duì)沖率可以用來度量期貨價(jià)格對(duì)于被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)價(jià)格的敏

57、感性，它表示在風(fēng)險(xiǎn)最小的情況下，當(dāng)期貨價(jià)格變動(dòng)一個(gè)單位時(shí)被對(duì)沖目標(biāo)資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的單位。,（二）基于持續(xù)期的對(duì)沖 對(duì)于利用短期利率期貨對(duì)沖債券投資的利率風(fēng)險(xiǎn)，可以采取基于持續(xù)期的對(duì)沖。 P ：投資組合的價(jià)值 Fc ：利率期貨的價(jià)值， DP DF分別為投資組合的持續(xù)期和期貨的持續(xù)期 負(fù)號(hào)表示期貨的頭寸和組合中的頭寸是相反的 當(dāng)收益率的變化增大的時(shí)候，持續(xù)期的度量就會(huì)變得不準(zhǔn)確。而且持續(xù)期還假設(shè)所有的收益率之間都是完全相關(guān)的。這兩者都限制了持續(xù)期作為一種風(fēng)險(xiǎn)管理方法的使用。,（三）股指期貨對(duì)沖 將衡量被對(duì)沖組合與股票指數(shù)之間相關(guān)性的被看作是對(duì)沖率 對(duì)沖所需的期貨份數(shù)可以用下面公式表示： Vp:組合的

58、價(jià)值， F:表示期貨的價(jià)格， M:指的是期貨乘數(shù)， p:組合相對(duì)于股票指數(shù)（也就是該股指期貨的基礎(chǔ)資產(chǎn)）的系數(shù)。,如果不是完全對(duì)沖，即所對(duì)應(yīng)的指數(shù)（假設(shè)為指數(shù)A）并不是期貨的基礎(chǔ)資產(chǎn)(假設(shè)為指數(shù)B)，這時(shí)也會(huì)產(chǎn)生基差風(fēng)險(xiǎn)。解決方法就是求出期貨和指數(shù)A之間的系數(shù)來，用對(duì)基差進(jìn)行調(diào)整。 調(diào)整后所需的期貨份數(shù)為：,三、一個(gè)案例：德國MG公司的對(duì)沖失敗,德國Metallgesellshaft公司的案例:由于基差風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致巨大損失 MGRM為了與客戶維持長(zhǎng)遠(yuǎn)的關(guān)系，與客戶簽訂了最長(zhǎng)十年的遠(yuǎn)期供油合同。 市場(chǎng)上并沒有如此長(zhǎng)期的遠(yuǎn)期合約，所以MGRM為了規(guī)避油價(jià)劇烈波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)，買進(jìn)大量的短期原油期貨，并在到期時(shí)扣除已提供給客戶的數(shù)量后，將合約移倉到下一期,使得MGRM暴露于期貨合約的基差風(fēng)險(xiǎn)中。 導(dǎo)火索：1993年OPEC聯(lián)合減產(chǎn)的協(xié)議失敗，石油價(jià)格的