VAR模型及其在投资组合中的应用

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1、.二〇一五年七月VAR模型及其在投资组合中的应用内容提要20世纪90年代以来,随着金融衍生产品市场的迅猛发展,加剧了金融市场的波动,2008年的金融危机使得大量的金融机构和投资者破产,风险管理再一次成为金融活动的核心内容。基于VaR的风险管理理论也在巴塞尔协议II的推广下开始广泛地被金融机构所运用,成为目前市场上主流的风险管理工具。本文将VaR及其延伸概念边际VaR和成分VaR的风险管理理论运用到证券市场的投资组合风险调整过程中,选取能够覆盖多数行业的40只个股构成一个投资组合,运用蒙特卡洛法分别计算投资组合在95%的置信水平和持有期为1天的

2、条件下组合的VaR,以此来分析投资组合的风险分布及单只个股的风险贡献度;同时将VaR运用均值-VaR的组合优化理论确定投资组合的最小VaR投资组合,对比调整前后的损益走势图来说明VaR在投资组合风险调整优化过程中的有效性。【关键词】投资组合风险管理VaR均值-VaR组合优化理论一、序言(一)研究背景及意义20世纪90年代以来,随着世界金融市场在业务范围和产品规模上的急剧扩张,使得世界各国经济体之间的一体化和联动性不断增强,近些年的金融危机在国家之间的传导也更为迅速,往往带来整个行业的衰退和大量金融机构的破产。08年的全球金融危机最初只是美国房

3、地产市场上的次债危机,但由于涉及大量..金融衍生产品如CDO、MBO和全球范围内的大量机构投资者,使得次债危机最终演变为全球范围内的金融危机,雷曼兄弟等众多金融机构破产倒闭,全球经济也迅速进入衰退周期。因此可以总结出:世界经济一体化和联动性的增强在横向上扩大了金融风险影响的范围。对此,以巴塞尔委员会为首的全球金融监管机构开始重新制定金融风险管理标准,风险管理再次成为金融活动的核心内容。尤其对于证券公司、基金公司来说,他们持有的不再是单一的一种资产,而是众多资产组成的一揽子投资组合,如何运用一种有效的风险管理标准全面地衡量组合的风险,成为他们首

4、要考虑的问题,VaR正是在这种背景下产生并快速发展起来的。早期的VaR只是作为一种衡量风险的方式,便于向管理层和决策者汇报,是一种消极被动的运用;随后管理者发现可以运用VaR进行主动的风险调控和绩效评估,为优化资源配置提供依据,此时VaR已经演变成为一种主动的积极的管理策略。目前,VaR作为风险管理领域的主流工具,广泛地被银行、保险公司、机构投资者、非金融机构及监管层机构所运用,应用的范围不仅限于单个的资产或者项目,还包括投资组合、衍生金融工具如理财产品定价、信用风险的度量等方面。而我国的资本市场起步晚,但是在规模和数量上却发展迅速。在全球经

5、济联动性增强、我国资本市场开放程度不断加大的趋势下,投资者面临的风险将会更加复杂、国际化、多样化,这对投资者的管理能力和风险控制能力提出了更高的要求。尤其是对于管理资金庞大的基金管理人来说,任何细微的失误都会造成重大的损失。因此,VaR风险衡量法的推广在我国资本市场上具有很大的意义。首先,对于证券市场上的投资者或是基金管理人来说,随着投资组合中的股票数量逐渐增多,投资者希望了解组合整体的风险水平,VaR作为风险控制依据,基金公司可以为每个交易员设定VaR数额限制,能够有效地约束交易员的过度投机行为,避免一些重大的损失。同时,VaR可以作为基金

6、业绩评估标准,在投资活动中风险和收益呈正向关系,高收益往往伴随着高风险,因此目前基金业绩评估指标中不再简单地以收入高低来评价业绩,而是开始将风险因素考虑到绩效评估中,防止基金管理人过度追求高收益而忽略对风险的防范。..(二)文献综述1.VaR研究现状关于VaR的研究,最早由JP.Morgan推出的VaR(Value-at-Risk)模型,之后发展成为“信用风险估价”(CreditValueatRisk)模型,主要是在正态分布的假定下用RiskMetrics计算VaR。随后其他学者将VaR的风险管理理论运用到投资组合、衍生金融工具如理财产品定价

7、、信用风险的度量等各个方面,并在此基础上延伸出CVaR、MVaR等概念。RachelCampbell和RonaldHuisman、KeesKodeijk在2001年通过实证研究用历史模拟法和VaR风险管理模型对资产组合进行选择,然后同基于收益率正态分布假设的均值—方差模型资产组合的结果进行对比,得出传统的均值—方差模型会低估风险资产组合所面临的市场风险的结论。GiuseppeAlesiiT在2005年认为现金流的管理在实值期权的风险管理中具有重要地位,因此将VaR引入到现金流风险管理中,用马尔科夫链的蒙特卡洛模拟法对现金流的净现值建模,定义未

8、来每一个时期的现金流CFs,从而对代表波动性的VaR进行估算,在此基础上考虑实值期权的最优决策问题,结论是基于净现值的VaR不仅能够保值,还可以降低操作风险。Cho

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