摘要：以在险价值(Value at Risk，VaR)为核心的市场风险技术是金融风险管理中最成熟的一个部分。从1994年提出J.P...以在险价值(Value at Risk，VaR)为核心的市场风险技术是金融风险管理中最成熟的一个部分。从1994年提出J.P.Morgan提出VaR值以来，市场风险的计量就处在不断的创新和完善中，不仅每年都有大量的研究成果出来，而且很多的风险管理软件公司将这些成果应用到管理软件中，提供给金融机构进行有效的风险管理。但中国的市场风险管理还很不成熟，银行还停留在一用资产负债缺口来管理利率风险，基金公司和证券公司等还没有建立以VaR为核心的市场风险管理体系。在我国目前衍生金融工具还不发达、现有金融工具还不完善的环境下，如何选择合适的VaR值计算方法作为度量市场风险的基准是中国的风险管理人员必须面对的课题。VaR值计算可以主要可以分为参数法和非参数法两种，其中参数法需要事先假设金融工具的收益率分布，而非参数法则不需要进行这样的假设。所以本文的目的就是通过分析参数法和非参数法的模型假设、参数估计和市场适用性，并结合中国的金融市场环境，试图找出一套符合中国实际的市场风险测量方法。<br> 本文的研究方法采取了规范研究和实证研究相结合的研究方式。在前两章通过对风险因子价格路径模型的比较分析来得到一个逻辑判断，然后再用中国股市的实证来验证该逻辑判断。<br> 本文的主体内容分为三章，前两章分别分析参数法和非参数的假设、模型和适用性。第一章分析VaR的参数方法，参数法的核心部分就是波动性和相关性的预测，所以在第二章的第二节就阐述波动性的相关理论，为参数法的展开做好铺垫。作者在该节分析了波动性研究的不断发展的几种方法，包括简单的移动平均方法、指数加权平均模型和ARCH类模型。第三节和第四节分别分析针对线性金融工具的Delta-正态模型和针对非线性金融工具的Gamma类模型进行了分析。<br> 第二章主要分析VaR值计算的非参数方法，第一节分析历史模拟法的两种类型:简单历史模拟和重复抽样的历史模拟法，重复抽样历史模拟是对简单历史模拟的一种改进方法，它可以解决简单历史模拟数据缺乏的问题。第二节分析蒙<中文标题>=特卡罗模拟法，其中最重要的风险因子价格路径的模拟和随机数的产生，在风险因子价格路径的分析上，本文阐述了针对股票的几何布朗运动和针对债券的均值回复过程。<br> 第三章是本文的重点，也就是参数法和非参数的比较以及在中国的实证研究。第一节综合上面两章的分析结果，从各个维度对两种方法进行分析和比较，得出了它们在假设、计算复杂性和解释难易性等方面的差别和优缺点，其中参数法的特点是计算简便、对正态分布假设的依赖型强以及不适合于度量非线性的金融工具;历史模拟法的特点是直观而且解释性强，但是对历史数据的要求高;蒙特卡罗模拟法能够解决数据和分布假设的问题，但对风险因子选择什么样的价格波动模型很敏感，所以会产生模型风险。从第二节到第六节，笔者选定了一个股票组合，运用参数法和非参数法对它的风险进行分析。分析的过程包括模型和情景的设定，再到结果比较。通过对中国股市的实证研究，发现历史模拟法得到的结论更加的接近中国的实际，这是因为中国股市在最近两三年处在下跌阶段，用正常市场条件下的参数法和蒙特卡罗模拟难以描述这种风险。而历史模拟法是用两年的历史情景来描述未来的损益，就能较好的符合中国股市的波动趋势。但是历史模拟也有其固有的缺陷，所以在中国股市回归有效市场之后，笔者认为蒙特卡罗方法仍然是最好的选择。<br> 分析过程中，本文引入了风险映射思维和情景模拟思维，并对VaR的重要辅助指标如:边际VaR、分散化VaR以及预期厚尾损失等进行了分析。显示全部
