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出版者:Irwin Professional Pub

作者:Philippe Jorion

出品人:

页数:332

译者:

出版时间:1996-8-1

价格:USD 71.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780786308484

丛书系列:

图书标签:

风险管理
金融工程
量化金融
投资组合
VaR
金融风险
计量金融
统计建模
金融建模
风险度量

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具体描述

风险的度量与管理：拨开迷雾，稳健前行在金融世界的浩瀚海洋中，风险如影随形，它是不可避免的伴侣，也是机遇的另一面。理解、量化并有效管理风险，是每一个审慎的投资者、精明的金融机构以及对自身财务状况负责的个人所面临的终极挑战。本书并非一本关于特定书籍的介绍，而是致力于深入探讨“风险价值”（Value at Risk, VaR）这一核心概念，及其在现代金融风险管理体系中的地位、应用与局限。我们将一同拨开风险管理的重重迷雾，理解其背后的数学原理，掌握其在实践中的操作方法，并对其进行批判性的审视，以期在不确定的市场环境中，寻找稳健前行的路径。第一章：风险的本质与维度在深入探讨VaR之前，我们首先需要建立对风险的清晰认知。风险并非单一的概念，它表现为多种维度，贯穿于金融活动的各个层面。市场风险，是金融资产价格波动的潜在损失，包括利率风险、汇率风险、股票价格风险和商品价格风险等。信用风险，则源于交易对手违约的可能性，可能导致本金或利息的损失。流动性风险，是指资产在需要时无法以合理价格快速变现的风险。操作风险，则是由于内部流程、人员、系统失效或外部事件导致的损失。此外，还有战略风险、合规风险、声誉风险等，它们共同构成了金融风险的复杂网络。理解风险的维度至关重要，因为它决定了我们选择何种工具和方法来衡量和管理它。不同的风险类型需要不同的分析模型和应对策略。例如，市场风险的分析侧重于价格波动率和相关性，而信用风险则更关注违约概率和违约损失率。第二章：风险价值（VaR）的诞生与核心理念风险价值（VaR）的概念应运而生，旨在为风险提供一个统一的、可量化的衡量标准。其核心理念可以概括为：在给定的置信水平下，并在指定的持有期内，资产或投资组合可能遭受的最大损失。简单来说，VaR回答了一个关键问题：“在最坏情况下的‘某个百分比’中，我最多会损失多少钱？” 例如，如果一个投资组合的日VaR为100万元，置信水平为99%，那么意味着在99%的时间里，该组合的损失不会超过100万元，而在1%的时间里，损失可能大于100万元。这个“1%”就被称为“尾部风险”（tail risk），是VaR分析中不可忽视的部分。 VaR的引入，为风险管理带来了革命性的进步。它将复杂的风险概念转化为一个单一的、易于理解的数字，极大地简化了风险的沟通和比较。这使得金融机构能够更有效地进行风险限额的设定、资本的配置以及绩效的评估。第三章：VaR的计算方法：三大支柱计算VaR并非易事，其背后涉及复杂的统计学和计量经济学方法。目前，业界公认的三种主流VaR计算方法，各有优劣，适用于不同的场景： 1. 历史模拟法（Historical Simulation）：这是最直观、最易于理解的方法。它假设过去市场波动的模式会在未来重演。具体操作上，选取一定长度的历史时期（例如250天），计算该时期内资产或投资组合每日收益率的分布，然后根据设定的置信水平，直接从历史收益率排序中找出对应的损失值。优点：计算简单，易于实现，无需对资产收益率的分布做强假设。缺点：依赖于历史数据，如果市场发生结构性变化，历史模式可能不再适用；对极端事件的捕捉能力有限，因为历史数据可能并未包含足够多的极端情况。 2. 参数法（Parametric Method），也称为方差-协方差法（Variance-Covariance Method）：这种方法基于对资产收益率分布的统计假设，通常假设其服从正态分布。通过计算资产收益率的均值、标准差以及资产之间的协方差矩阵，利用统计公式直接计算VaR。优点：计算速度快，尤其适用于大规模投资组合；能够清晰地衡量不同资产之间的相关性。缺点：依赖于正态分布假设，而实际市场收益率往往表现出“肥尾”（fat tails）现象，即极端事件发生的概率高于正态分布预测的水平；需要精确的参数估计，参数的误差会直接影响VaR的准确性。 3. 蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）：这是最灵活、最强大的VaR计算方法。它通过生成大量随机的市场价格变动路径，然后评估这些路径下投资组合的价值变化，从而构建出投资组合价值的概率分布，并据此计算VaR。优点：能够处理复杂的金融工具（如期权）和非线性关系；不受限于特定的分布假设，可以模拟更符合实际的市场行为；对于捕捉极端风险有更强的能力。缺点：计算量巨大，耗时耗力，需要强大的计算资源和专业的建模能力；模拟结果的准确性依赖于输入参数和模型设定的合理性。每种方法都有其适用范围和局限性，实际应用中，往往需要结合多种方法，并根据具体情况进行调整和优化。第四章：VaR在风险管理实践中的应用 VaR作为一种核心的风险度量工具，在金融风险管理的各个环节都扮演着重要角色： 1. 风险限额管理：金融机构可以为交易员、交易部门或整个公司设定VaR限额，以限制潜在的最大损失，防止过度冒险。 2. 资本配置： VaR可以帮助金融机构评估不同业务和投资组合的风险水平，从而更有效地分配资本，确保有足够的资本应对潜在损失。 3. 绩效评估：在考虑风险的情况下评估投资回报，即“风险调整后收益”（Risk-Adjusted Return on Capital, RAROC），VaR是其中一个关键指标。 4. 监管要求：许多金融监管机构要求银行和证券公司定期计算和报告VaR，以评估其资本充足性和风险暴露。例如，巴塞尔协议（Basel Accords）就将VaR作为市场风险资本要求的关键组成部分。 5. 压力测试与情景分析：虽然VaR本身是基于统计模型，但它可以与压力测试结合使用，模拟极端市场事件对投资组合的影响，提供更全面的风险洞察。第五章：VaR的局限性与挑战尽管VaR在风险管理中功不可没，但它并非万能的“水晶球”，也存在显著的局限性，理解这些局限性对于避免误用和滥用至关重要： 1. “不告诉你最坏情况有多坏”： VaR只能给出在给定置信水平下的最大损失，但对于超过该置信水平的“尾部风险”，它无法提供任何信息。例如，一个99%的VaR为100万元，这意味着有1%的概率损失可能大于100万元，但这个“大于”可以是101万元，也可能是1000万元。 2. 对模型假设的依赖：无论是参数法还是蒙特卡罗模拟法，都依赖于对市场行为的数学模型假设。如果模型假设与实际市场脱节，VaR的计算结果将失去意义。 3. 数据质量与历史依赖性： VaR的准确性高度依赖于输入数据的质量和完整性。历史模拟法更是完全依赖于历史数据的代表性，而市场环境的不断变化可能导致历史数据无法准确反映未来。 4. 流动性风险的忽视：传统的VaR模型通常假设资产可以随时以当前市场价格交易，而忽略了流动性风险，即在市场极端情况下，资产可能无法以预期价格甚至无法出售。 5. 相关性风险的挑战：在计算多资产投资组合的VaR时，对资产之间相关性的准确估计至关重要。然而，在市场压力下，资产之间的相关性往往会发生剧烈变化，甚至趋于1，这使得VaR的计算变得困难且不准确。 6. “黑天鹅”事件的脆弱性： VaR难以捕捉那些极少发生但后果极其严重的“黑天鹅”事件，例如2008年的全球金融危机，这种事件的发生概率远低于VaR模型通常设定的置信水平。第六章：超越VaR：风险管理的未来认识到VaR的局限性，促使风险管理领域不断探索和发展更全面的风险度量与管理方法。 1. 预期损失（Expected Shortfall, ES）或条件风险价值（Conditional Value at Risk, CVaR）： ES是对超出VaR阈值的平均损失的度量。它能够更好地捕捉尾部风险，提供比VaR更全面的风险信息。例如，如果一个投资组合的99% VaR是100万元，ES可能是150万元，这表明在最坏的1%情况下，平均损失为150万元。 2. 情景分析与压力测试的深化：结合宏观经济情景、特定行业冲击等，进行更具前瞻性和破坏性的情景分析，以评估极端事件的影响。 3. 集成风险管理（Integrated Risk Management）：将市场风险、信用风险、操作风险等不同类型的风险进行统一管理和度量，构建一个更加全面的风险视角。 4. 机器学习与人工智能的应用：利用大数据和先进算法，不断优化风险模型的预测能力，发现隐藏的风险模式，并实现更动态的风险管理。 5. 行为金融学与心理学的融入：认识到市场参与者的非理性行为对风险的影响，将其纳入风险分析框架。结语风险价值（VaR）作为风险管理领域的一个里程碑式概念，为量化和管理金融风险提供了强大的工具。然而，任何工具都不是万能的，理解其背后的原理、计算方法以及固有的局限性，才是其价值所在。本书旨在为读者提供一个关于VaR的全面而深入的视角，帮助您在复杂多变的金融世界中，拨开风险的迷雾，以更审慎、更专业的方式进行决策，最终实现投资和财富的稳健增长。风险管理是一场持续的博弈，唯有不断学习、适应和创新，方能在这场博弈中立于不败之地。

作者简介

菲利普·乔瑞（Philippe Jorion），芝加哥大学MBA、博士，现为加州大学欧文分校金融学教授。主要研究领域为风险管理、国际金融、全球资产配置和固定收益证券市场。乔瑞博士著作颇丰，包括率先介绍美国最大政府机构倒闭案的专著《巨赌之危：衍生工具与橘郡破产案》、《金融风险管理：国内及国际研究》，以及FRM考试指定教材《金融风险管理师手册》。