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金融風險測量論文
摘 要：VaR風險價值方法是上世紀90年代以后發展起來的新型風險管理工具,作為一種金融風險測量和控制的模型,它簡單易操作,應用范圍廣,相比于傳統的金融風險管理模型,具有更高的使用價值。目前VaR方法是最先進的風險測量技術而在金融風險測量領域廣泛應用，但是在我國金融領域，VaR方法目前仍處于理論探索、模型建構的起步階段。如何構建VaR風險測量系統、將其投入金融實踐中是我們面臨的重大課題，本文通過對VaR方法的分析并結合我國金融領域的具體情況，對VaR方法在我國金融領域的應用進行初步探討，以期能對我國金融風險領域VaR方法的使用有所助益。
關鍵詞：VaR方法；金融風險
VaR測量風險方法是當代世界上最先進的風險測量技術，其最大特點是測量風險模型化，并結合計算機技術形成系統，因而該方法也被稱為VaR測量技術。從當前的情況來看，測量風險發展的重點在于以下幾個方面:(l)將VaR用于投資決策，從而產生最優VaR、邊際VaR、成分VaR和增量VaR等概念，創新投資決策的新方法;(2)借鑒VaR測量方法，開創CaR(在險資本)的研究;(3)突破金融領域的限制，將VaR測量技術延伸到實業界:(4)VaR測量系統產品化，并進行商業化運作，開辟中介業務的新領域。
目前，VaR方法以綜合衡量風險的功能被廣泛地應用于風險管理的實踐，并受到巴塞爾委員會的認同和贊賞。隨著中國開放的進一步發展，中國金融機構在風險衡量和管理上必將與世界接軌，VaR測量風險方法在我國也必將成為最核心的風險測量技術。
一、我國證券市場的波動性和收益的概率分布
波動性是證券市場的主要特征;而且，波動性和收益分布的確定是計算VaR值的核心內容之一。為此，我國金融理論界的學者進行了大量實證分析，這為建立計算VaR值的模型提供了重要的理論支持。下表列舉了我國部分學者針對證券市場的波動性和概率分布所得出的實證結論。
從文獻的結論可以看出，我國的股票市場具有從集現象，即存在異方差，這意味著在模型選擇中用GARCH模型或指數移動平均模型估計方差更符合市場實際;更有甚者的結論證明了方差不存在，這表明刻畫波動性的隨機模型更復雜。異方差的結論說明我國股市的波動極不規則。從股票市場的收益分布來看，存在著細腰后尾現象，即非正態分布。這表明極端值出現的概率較大，會使從以值在正態假設下被低估，這一問題應該在VaR建模中引起高度重視。
二、VaR測量方法在我國的應用研究
1.數據匾乏
波動性的測量和收益分布的確定需要大量的歷史數據。目前，我國的金融市場還處于發展階段，金融產品品種少，其中最適用姚沮測量的資產組合是股票和債券。
然而，我國的股票市場從成立到現在也只有十余年的歷史，而且很多股票還是在最近幾年的擴容過程中才上市的，交易的數據非常有限。特別是由于股票市場的不規范，新上市的股票容易成為被炒作的對象，升值的潛力很大，往往在投資組合里占有較大的比重，這就使得對新上市股票占有較大比重的投資組合運用VaR方法測量市場風險因數據不足而變得非常困難。此外，按巴塞爾委員會對金融機構使用VaR度量風險的要求，VaR模型的有效性必須進行返回檢驗，即運用歷史數據多次輸入模型，并將得出的結果與預測的VaR值比較，這樣，返回檢驗所需要的歷史數據更多。由此可見，數據匾乏就成為我國證券市場運用VaR衡量金融風險的最大制約因素。
2.定價問題
資產定價是VaR模型得以實施的關鍵，這是因為VaR測量風險方法需要一個關鍵技術即映射，而映射實際上是資產對市場因子的定價問題。按照外國的經驗，市場因子越多，VaR值的估計就越精確，但也會帶來巨大的計算成本。以形skirnetrics為例，僅固定收益類資產就確定了15個市場因子，即15個不同期限的到期收益率。由于中國股票目前不適用CAPM模型，這使得中國股票市場在確定市場因子時變得很復雜。多項實證表明，中國股票的定價更適用多因素模型，即股票的價格不僅取決于股票價格指數，而且受公司規模等多種超市場因素的影響，這些影響因素都可視為模型因子，因此，建立多因素模型己成為我國開發測量VaR系統的關鍵。
3.VaR在我國應用的可行性研究
我國是一個新興的金融市場國家，諸如數據匾乏和定價問題使得我國開發像發達國家那樣復雜的VaR模型變得非常困難。但是，也正因為我國的金融市場剛剛起步，金融產品品種稀少，使得我國投資機構的組合所包含的種類有限，這又為我國開發適合我國實際情況的VaR模型帶來極大便利。由于金融產品品種稀少，我國投資組合所包含的資產類別不過是國債和股票，這將有利于姚以模型中市場因子的選擇。從債券來看，我國組合里的品種種類主要是國債，而且國債的品種少，這就可以省去市場因子選擇過程，可直接用國債的期限結構作為市場因子建模。從股票來看，由于我國的投資組合大都較小，組合里的品種有限，因而可將股票本身的收益率當作市場因子來建模。至于新上市股票的歷史數據不足問題，可用市場上與其相似的股票作為其近似的代表，從而計算出組合的VaR值。等到條件成熟以后，可以考慮從下面兩個系統來生成VaR:第一個系統是按本章第二節所述的方法形成多因素模型，從而確定市場因子;第二個系統是測量VaR系統，其具體模型可按下面的討論進行選擇。由此可見，在我國證券市場建立VaR模型在技術上是可行的。
4.模型的選擇研究
從參數的選擇來看，為便于反映新股比重較大的投資組合的市場風險和便于返回檢驗，在歷史數據不足的情況下，VaR模型的持有期限不宜過長，置信水平也應定在比較低的水平。按發達國家的經驗，置信水平的選擇范圍是95%~99%，在我國目前階段以定于下限為宜，即95%。從模型的選擇來看，由于我國收益分布的非正態特征，正態發布假定會嚴重低估極端條件下的VaR值，為此，我國理論界提出了用具有厚尾特征的概率分布函數模型去解決厚尾問題，如t分布、混合正態分布、極值分布等。其中，極值分布作為一種非參數估計方法，只研究極端值的分布情況，可以在總體分布未知的情況下，依靠樣本數據，得到總體中極值的變化性質，因而，在理論界大都建議用極值理論去建立VaR模型。就模擬法而言，由于歷史數據的不足和我國股票市場波動的不規則(即異方差現象和方差不存在現象，“歷史再現”的假設難于成立，隨機過程模型的確定也有待市場
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