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VAR模型金融风险管理论文
一、VAR模型的基本内容
从这种模型运行的过程中可以看出,其基本内容可以表现在两个方面:第一,将金融工具以及资产等进行组合,将风险具体化为可以相互比较的两个数字,因此,可以清晰明了地对市场的风险进行明确。第二,这一模型可以加强监管部门对市场风险的重视,为金融市场发展的稳定性和透明性奠定了基础。通常情况下,对VAR模型进行计算可以充分考虑到三个因素,置信区间、持有期以及资产价格的分布特征等等。在对置信区间以及持有期进行选择的过程中,需要严格地按照金融决策者的风险偏好来进行。这三种因素中,最重要的就是资产价格的分布特征。所以,需要考虑到资产组合的价值、收益率以及最低回报率等等。
1、对VAR值进行判定
采用方差—协方差法是较为常见的,基本思路就是首先利用相关的数据资料来对资产组合收益的方差和协方差进行计算,然后根据收益值来判定偏离均值的临界值。最后,将风险损失因素融入到其中,进而计算出VAR的数值。
2、历史模拟法
就是根据一定时期内的市场因子的变化来推测未来市场因子的变化趋势。在估算的过程中要对市场未来因子的头寸进行估值,然后计算出损益,并且按照一定的排列方式来进行排列,得到分布趋势,将分位值作为依据,得出VAR值。市场因素对于金融资产的影响程度相对较大,要明确资产的价值和市场因素之间关系之所在,然后对市场营销因素的改变量以及资产的盈亏情况进行计算。
3、蒙特卡罗模拟法
是人们较为常见的模拟法,要在数据分析之前建立相应的概率模型和相应的随机过程,寻找其参数值和解之间的关系,通过对模型进行观察,找到参数的统计特征,给出一个近似值。具体来说,需要按照以下几个步骤来进行:第一,要对每一个可能出现的市场因素进行概率分析。第二,计算出每一种参数的估计值,然后明确其与市场因素之间的关系,同样计算出估计值。第三,利用蒙特卡罗模拟法和VAR模型所有的时间要求来计算模拟变化值。
二、VAR模型的应用
现如今,这种模型在金融风险管理工作中的应用范围逐渐增大,为了顺应金融行业发展的需要,这种模型也在不断进行模式的改进,无论是市场风险还是信用风险都可以进行研究和规避。另外,VAR模型还和LPM以及ULPM相结合,为金融业控制风险提出了一定的决策。利用VAR模型可以有效地对金融市场风险进行掌握,在此过程中,不需要技术人员具备专业的金融知识,就可以实现对风险数值的把握。同时这种模型对于银行风险质量的提高以及风险的管理的高效性都起到一定的促进作用。模型的应用情况主要表现在以下几个方面:
1、VAR模型在市场风险管理中的应用
早在1993年,用VAR模型作为衡量风险的重要手段的观点就已经提出,同时还在银行的工作中得到了有效地应用。两年之后,美国某交易委员会也将这种模型作为披露信息的方式。现如今,多个金融组织机构,包括银行、保险公司以及投资机构等都纷纷采用这种方式来进行风险管理。进行风险的控制可以对风险的交易数量和规模加强了解,同时可以设置相应的权限。在此过程中,不会出现投机倒把或者是交易失衡的问题。如果这种VAR模型应用更严格就会避免出现金融行业的亏损。另外,金融风险的评估和管理工作对于社会发展的意义重大,不仅可以全面地了解市场的运行,更能够提供准确的数据信息,实现金融企业管理的合理化,促进经营目标的实现。
2、VAR模型在信用风险管理中的应用
新用风险的管理业应用了这种模型,并且取得了质的突破。随着第一个测量信息风险模型的退出,不同的信用风险量化的模型不断出现,在金融领域引起了较大的反响。从未来信用风险管理工作的趋势上来看,采用VAR模型来进行风险的量化是一种普遍的趋势。其中比较有代表性的公司有麦肯锡、KMV公司等等。对于VAR模型的运用不仅取得了一定的效果,同时还给其他的公司提供了一定的借鉴和参考。
3、VAR模型在流动性风险管理中的应用
在VAR模型得到广泛应用的一段时间内,在流动性风险的管理方面还没有得到应用。为了对这一模型进行优化,使其不仅能够反映市场的风险数值,还能够对流动性的风险模型进行反应。学者们加强了研究的力度,从不同的角度来审视VAR模型,并且在此基础上做了一定量的拓展。早在2000年。学者们就已经提出了L-VAR模型,通过对市场的流动性以及投资者的交易等因素进行分析,把市场影响机制引入VaR模型中。有学者结合中国股票市场的实际特点,建立了一个对流动性风险进行调整的VaR模型,用以度量中国股票的价格风险和流动性风险。随着对VaR模型研究的不断深入,必将在流动性风险管理中有更广泛的应用。
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