《金融建模》课件08章 在险价值.pptx
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1、在险价值第八章 导言 目标 说明在险价值(Value at Risk,VaR)及相关概念的量化方法 以及如何用Excel构建基于VaR的风险计量模型 2023-4-24导言 结构 第一节 阐述VaR及其计算 第二节 阐述VaR的解构和模型回测 第三节 说明在Excel中构建VaR 模型和对模型回测的方法 2023-4-24第一节第一节 在险价值及其在险价值及其计算方法计算方法 一、在险价值概述 最大化损失 作为最大化损失尺度的在险价值 预期亏损 2023-4-24风险 定义 实际回报偏离期望回报的可能性 一般用资产回报的方差或其平方根标准差来衡量 包括向上和向下的偏离 一旦偏离导致负回报,投资
2、者即遭受资产或资本损失 2023-4-24下侧风险 定义 资产回报小于回报均值从而给投资者带来损失的可能性 意义 金融机构更关注回报向下偏离所导致的最大化损失 现代金融风险管理以识别组合的下侧风险和最大化损失为基础 因为一旦损失超过权益资本,企业就破产 这里的风险指标仍然是回报波动性和价格敏感性 但管理者关注的是潜在损失的大小 2023-4-24资产损失 预期损失 是在正常环境下的平均损失 未预期损失 是正常环境下超出预期但在一定临界值以内的损失 最大化损失 未预期损失预期损失+未预期损失=最大化损失 是与一定置信水平相关的概念 极端损失 是在未预期损失临界值以外的损失 在正常环境下几乎不可能
3、发生 2023-4-24最大化损失 决定因素 组合损失的波动性 置信水平c 持有期T 2023-4-24损失与波动性 的关系 2023-4-24最大化损失与置信水平c 的关系 2023-4-24最大化损失与持有期T的关系 2023-4-24最大化损失尺度:在险价值 2023-4-24最大化损失尺度:在险价值 假定 持有期T为1天 置信水平c为99%最大化损失VaR为100万元 则用VaR的语言来说就是:“明天组合的损失超过100万元的概率仅为1%”2023-4-24二、在险价值计算方法 德尔塔-正态法(标准方法)历史模拟法 蒙特卡罗模拟法 2023-4-24德尔塔-正态法 2023-4-24德
4、尔塔-正态法 2023-4-24c99%98%95%94%92%90%z2.3262.0541.6451.5551.4051.282标准正态分布的置信水平和对应的分位数 2023-4-24-2.326分位数右边曲线下面积代表99%的概率 -2.3-4-2024f(z)2023-4-24历史模拟法 定义 一种用历史回报数据中的k百分点值来预测资产下期损失的方法 在既定的历史回报数据集中 覆盖率为k的百分点值 就是明天概率为k的最大化损失 或由k确定的VaR 特点 非参数方法 不考虑随机变量的分布特征 2023-4-24历史模拟法 2023-4-24历史模拟法 优点 易于理解 操作简单 不需要判断
5、数据的分布类型和估计各种参数 能捕捉到异常的尾部损失 缺点 模拟结果受所选历史时段的影响很大 2023-4-24蒙特卡罗模拟法 蒙特卡罗定义 一种统计方法 用重复模拟随机过程所得数据的平均值 来趋近随机变量数学期望 进行模拟需要建立包含各种参数的随机事件数学模型 蒙特卡罗法的理论基础 概率论中大数法则 当重复试验或模拟的次数趋于无穷大时 事件发生的频率趋近于事件的概率 2023-4-24蒙特卡罗模拟法 VaR估计的蒙特卡罗法 用蒙特卡罗模拟生成的大量随机回报来计算VaR的一种方法 从模拟数据中得到VaR的方法 可以用德尔塔-正态法中的方法 也可以用历史模拟法中的方法 2023-4-24步骤 1
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