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                      風險價值(VaR)計算的目的和計算的兩種方法

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                      正文:


                      風險價值(VaR)計算的目的是在表格中陳述:“我們有X %的把握,我們在未來N天內的損失不會超過V美元!弊兞縑為VaR, X%為置信水平,N天為時間范圍。

                      計算VaR的一種方法是歷史模擬。這涉及到創建一個數據庫,包含一段時間內所有市場變量的每日波動。第一次模擬試驗假設每個市場變量的百分比變化與數據庫覆蓋的第一天相同;第二次模擬試驗假設百分比變化與第2天相同;等等。每次模擬試驗都計算投資組合價值(AP)的變化,VaR計算為AP概率分布的適當百分比。

                      另一種方法是模型構建方法。如果可以做出兩個假設,這就相對簡單了:

                      1.投資組合價值(AP)的變化與市場變量的百分比變化呈線性關系。

                      2.市場變量的百分比變化是多元正態分布的。

                      AP的概率分布是正態的,有分析公式將AP的標準差與以下市場變量的波動和相關性聯系起來。VaR可以從眾所周知的正態分布特性中計算出來。/

                      當一個投資組合包含期權時,AP與市場變量的百分比變化不是線性相關的。期貨風險評估資料,僅供參考,從投資組合的伽馬的知識,我們可以導出AP和市場變量百分比變化之間的近似二次關系。蒙特卡洛模擬可以用來估計VaR。

                      在下一章中,我們將討論如何評估和監控波動性和相關性。

                      根據案例分析,請注意,表21.9中的數據表明,第一個因素的影響很小,而第二個因素的影響很大。只使用一個因素會大大低估VaR(見問題21.11)。第21.4節提到的基于持續時間的利率處理方法也會顯著低估VaR,因為它只考慮收益率曲線的平行偏移。z

                      主成分分析在理論上可以用于市場變量,而不是利率。假設一家金融機構對多個不同的股票指數有敞口。期貨風險評估資料,僅供參考,主成分分析可以用來確定描述指數變動的因素,其中最重要的因素可以用來取代VaR分析中的市場指數。主成分分析對一組市場變量的有效性取決于它們之間的密切相關性。

                      正如本章前面所解釋的,VaR通常是將投資組合的實際變化與市場變量的百分比變化(△旳)聯系起來計算的。因此,在計算風險價值時,最適當的做法可能是對市場變量的百分比變化進行主成分分析,而不是對實際變化進行分析。


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