系列: VaR Primer

不管受到多少质疑,各大商业银行和投资银行的财务报表显示, VaR 框架已是现代风险管理的事实标准。

在这里,我打算用一系列的文章,对 VaR 框架进行一个全面的介绍,从历史到未来、从原理到算法、从逻辑框架到技术细节。

这个系列取名为 VaR Primer ,想法来源于 C/C++ Primer ,旨在提供一个入门但又全面的综述。

  1. 风险管理 » VaR Primer
    一个场景是所有风险因子的表现序列。历史场景是指风险因子在历史上某天的实际表现,随机场景则是计算机随机模拟生成的。通常蒙特卡洛模拟法需生成至少 1000 个随机场景,然后计算组合在每个场景下的损益,最后取 5%分位点得到组合的 VaR 值。
  2. 对于一个组合(比如一些债券的现券),假设使用另外一个资产(比如国债期货)进行对冲,那么不同的对冲数量下,组合 VaR 值的变化将如下图蓝线所示,对冲资产的增量 VaR将如红色线所示:
  3. 这个 Excel 模板使用参数法和历史法计算资产组合的VaR,两个函数分别是 ParaVaR 和 HistVaR ,是以前写的VaR Primer的一个实现。具体使用方法可参考模板以及 VBA 的代码注释。
  4. BASEL 的框架要求所有使用内部模型法计量市场风险必须要进行回溯测试。回溯测试可以:
  5. 风险管理 » VaR Primer
    在计算 VaR 之前,需要先明确所计算 VaR 的参数。最重要的两个参数为时间期限和置信度,前者对应所需衡量风险的时间段,后者对应风险的容忍度。
  6. 风险管理 » VaR Primer
    回顾 VaR 的定义,$ F$ 为未来收益的累计分布函数,那么
  7. 风险管理 » VaR Primer
    在一个大型的组合中,有成千上万只不同的证券,但不同证券的价格可能受到同样的因素所驱动,比如同一个国家的债券几乎都受到该国的基准利率所影响。为了简化 VaR 的计算,通常将那些最根本的因素挑选出来,这些因素被称为风险因子。根据风险因子的状态,计算证券的价格被称为估值。
  8. 风险管理 » VaR Primer
    VaR 衡量一个投资的收益的分位点,衡量未来在一定概率上的损失情况,但某些时候还不够,比如说卖出一个深度价外期权,它的 VaR 为 0 ,但这不代表它没有风险。这类风险被称为尾部风险,可以用 ES 来衡量。
  9. 风险管理 » VaR Primer
    投资者和投资组合管理者面临着各种各样的风险,包括市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险等。市场风险是指因为股票价格、利率、汇率、商品价格的变动带来的风险,是投资者面临的最直接的风险,往往也是其它风险的导火索。VaR 是用来衡量市场风险的主要工具之一。
  10. 风险管理 » VaR, VaR Primer
    不管受到多少质疑,各大商业银行和投资银行的财务报表显示, VaR 框架已是现代风险管理的事实标准。我打算用接下来三个月的时间,对 VaR 框架进行一个全面的介绍,从历史到未来、从原理到算法、从逻辑框架到技术细节。这是酝酿了将近一个月的文章,原本打算写一个长篇文章,但随着资料的积累,也有了一些雄心,打算将这个领域彻底梳理一篇,到最后将完成若干篇文章,所有文章都将位于VaR Primer系列下。