太原理工大学学报(社会科学版)(1)

２００６年１２月

太原理工大学学报（社会科学版）

Ｄｅｃ．２００６第２４卷增刊

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＴａｉｙｕａｎＵｎｉＶｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎ０１０９ｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）

Ｖ０１．２４

Ｓｕｐｐ．

ＶａＲ①的有效性评价研究

马

丁１，王大贤２

（１。太原理工大学经济管理学院，山西太原０３００２４；２．国家外汇管理局山西省分局国际收支处。山西太原０３０００１）

摘要：以巴林银行和ＬＴＣＭ案例为背景，通过分析指出：１．ＶａＲ是一种标准化的模型，明确量化投资组合的风险；２．ＶａＲ以历史资料为基础运算，一些概率小却十分致命的离群反常事件并不包含在内；３．基于ＶａＲ模型本身的风险，在应用此模型时，应与内部模型、回顾测试及压力测试相结合使用；４．风险管理不仅仅包括ＶａＲ等模型和公式，更包括公司风险控制与管理制度的完善，诸如内部稽核、外部审计和独立评估风险等。

关键词：巴林银行；美国长期资本管理公司；风险值；有效性评价

中图分类号：Ｆ８３２．５

文献标识码：Ａ文章编号：１００９—５８３７（２００６）Ｓｏ—００１０一０３

（一）巴林银行倒闭案和ＬＴＣＭ破产案立的合约的名义本金总共达２７０亿美元（见表１）。１．巴林银行倒闭案

预计损失逾１０亿美元之巨，已完全超过巴林银行约１９９５年２月２７日，英国中央银行突然宣布：巴５．４１亿美元的全部净资产值，英格兰银行于２月２６　

日宣告巴林银行破产。

表１里森于１９９５年２月底建立的头寸

份、百万美元多亿英镑的英国巴林银行宣告破产。巴林银行破产报告头寸实际头寸实际合约占

合约名称的直接原因是其新加坡分行的一名交易员尼克・里和约数

金额

和约数

金额

相关合约比例

森违规交易造成的。里森的工作，是在日本的大阪及期货

（长）

占３月份合约的４９％日经２２５３０１１２

２８０９

７０００

６１０３９

占６月份合约的２４％价差，并将所承受的风险降至最小。然而，身兼前台日本政府

（短）

占３月份合约的８５％

１５９４０

８９８０

１９６５０

交易和后台清算二任的里森并没有严格地按规则去公债

２８０３４

占６月份合约的８８％占３月份合约的５％

做，１９９４年至１９９５年１月，当他预期日本经济即将（短）

欧洲日元

６０ｌ２６．５

３５０占９月份合约的ｌ％复苏，日经指数期货将要上涨时，不惜伪造文件筹集６８４５

占１２月份合约的１％

资金，通过私设的“８８８８８”错误账户大量买进日经期权

２２５股票指数期货头寸，从事自营投机活动，并卖出３７９２５买权

３５８０日经２２５

无

３２９６７卖权

３１００

期货债券。然而，１９９５年１月１８日，日本神户大地资料来源：Ｓｔｏｌｌ，１９９５，“Ｌｏｓｔ

ＢｅｈａＶｉｎｇ：ＡＴａｌｅ

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Ｐａｒｔ８

震，其后数日日经２２５（Ｎｉｋｋｉ２２５）指数不涨反大幅Ｃｏｎｃｌｕｄｉｎｇｗｉｔｈ

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Ｌｅｓｓｏｎ”，ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌ

ｏｆ

ＤｅｒｉＶａｔｉｖｅｓ，Ｖ０１．３，

度下跌，里森持有的头寸损失巨大。为了补交保证Ｎｏ．１，ＦａｌＩ，ｐｐｌ０９—１１５．

金，里森又卖出上跨式期权合约②（ｔｏｐｓｔｒａｄｄｌｅ

２．ＬＴＣＭ及其投资策略

ｏｐｔｉｏｎ），导致损失进一步加大。

ＬＴＣＭ成立于１９９４年２月，由诺贝尔奖得主１９９５年２月２３日，里森突然失踪，其持有的日和华尔街著名交易员任操盘手，每位投资者投资额经２２５股票指数期货合约超过６万张，占市场总仓不能低于１０００万美元，并且３年内不能撤资。１９９４量的４９％，里森以公司名义在新加坡金融交易所订

年３月至１９９７年底，ＬＴＣＭ业绩惊人：投资人扣除

＋收稿日期：２００６一０９—２２

作者简介：马丁（１９７２～），女，山西太原人，太原理工大学讲师，研究方向：金融学、国际贸易。

①风险值是一种风险管理的方法，指资产价值中暴露于风险中的部分。在正常市场条件和特定的置信水平上，测算出给定的时间段内预期发生的最大损失。

②是针对同一标的资产同时卖出相同到期日、相同执行价格的买权和卖权。

万方数据

林银行不得继续从事交易活动并将申请资产清理。这意味着具有２３３年历史、在全球范围内掌管２７０新加坡进行日经指数期货套利活动，通过套利赚取

增刊马丁等：ＶａＲ的有效性评价研究

管理费用后净回报率１９９４年为４３％，１９９５年为４２．８％，１９９６年为４０．８％，１９９７年为１７．１％。但由于ＬＴＣＭ不受法律法规监管，使得该公司几乎所有的信息均不公开。

ＬＴＣＭ的投资策略叫“市场中性套利”

（ｍａｒｋｅｔ—ｎｅｕｔｒａｌａｒｂｉｔｒａｇｅ），通过寻找不同证券市

场间的套利空间，运用对冲机制进行短线操作。对冲的基础是投资组合中两种证券的价格较高的正相关或负相关。当两种证券在较高的正相关时，一种证券价格上升，另一种证券价格也相应上升，这时多头证券获利，空头证券亏损。反之，价格都下降时，多头亏损而空头获利。通过按一定比例进行组合，对冲掉风险。若两种价格变化不同，价差收窄，则能得到收益。但如果正相关变为负相关，则对冲交易策略就会或两头亏损，或盈利丰厚。ＬＴＣＭ认为由于１９９８年亚洲金融危机造成流动性低、风险高的债券与流动性高、风险低的债券之间过大的利差将随着金融市场的逐步好转而缩小。因此，ＬＴＣＭ同时大量购进意大利、丹麦和希腊等国政府债券，同时沽空德国政府债券。由于当时欧元启动临近，上述三国与德国的债券息差预期会收紧，只要德国债券与意大利债券价　

格变化方向相同，当二者息差收窄时，价差就会收窄，从而能得到巨额收益。同时，ＬＴＣＭ相应做了沽空美国３０年期国债、持有按揭债券的对冲组合等２０余种这样的核心交易。由于ＬＴＣＭ的高杠杆比率（２５：１，即股本只有５０亿美元却通过借贷运行着

１

２５０亿美元资产），利润和损失都会是巨大的。１９９８年８月金融危机出现，由于国内经济恶

化，再加上政局不稳，俄罗斯宣布卢布贬值，停止国债交易，将１９９９年１２月３１日前到期的债券转换成了３～５年期债券，冻结国外投资者贷款偿还期９０天。这引起了国际金融市场的恐慌，投资者纷纷从新兴市场和较落后国家的证券市场撤出，转持风险较低、质量较高的美国和德国政府债券。８月２１日，美国３０年期国债利率下降到２０年来的最低点，８月３１日纽约股市大跌。俄罗斯金融风暴引发国际金融动荡，导致ＬＴＣＭ所持核心资产——所洁空的德国债券价格上涨，所做多的意大利等国的债券价格下跌，正相关变为负相关，结果两头亏损。由于操作的高杠杆性，保证金不足，ＬＴＣＭ资产在两个月内损失殆尽。为了整个金融系统的稳定，美联储被迫组织１５家银行财团采取注资解救行动。

（二）ＶａＲ与巴林银行事件

Ｊｏｒｉｏｎ（１９９６）曾经对交易员里森开设的

万方数据

“８８８８８”账户１９９５年１月底的日经２２５股指期货和１０年期日本国债期货相关数据计算出以９５％为特定信赖区间，１个月为特定期间的风险值分别是

６８

８０１万美元和１４７１５万美元。换句话说，“８８８８８”

账户２月的最大损失金额为８３５１６万美元。

１９９５年２月２３日巴林银行交易员里森案发后失踪，致使巴林的不利消息传开，日经指数在以后的３个交易日大跌１４４０点，日本国债期货大涨１０４点，进一步加剧巴林亏损。若将上述３个交易日排除影响，而以截止１９９５年２月２２日的实际损失与风险值相比，可以发现日经指数期货和日本国债期货的实际损失均落于以９５％为特定信赖区间衡量的预计风险值之内（见表２）。

表２

Ｊｏｒｉｏｎ计算的风险值与实际损失比较

百万美元

截至１９９５／２／２７—１９９５／２／２３～２／２７＝截至１９９５／２／２２商品名称实际损失

实际损失

实际损失

风险值

日经期货

￥８７１一

￥３７４一￥４９７６８８．０１日本国债期货￥２９８一

￥１８３＝

￥１１５

１４７．１５

资料来源：修改自“荚格兰银行调查巴林公司倒闭案件报告”，１９９６

表格说明，如果巴林银行高管在事发前以相同的风险值计算方式评估市场风险，在９５％为特定信赖区间，１个月为特定期间“８８８８８”账户的风险值分别是日经期货６８８０１万美元和日本国债期货

１４

７１５万美元，如此巨额的预计风险值应该会被引

起关注。

（三）ＶａＲ与ＬＴＣＭ事件

ＬＴＣＭ对其判断金融市场动向的能力十分自信。正如一位ＬＴＣＭ合伙人曾说：为什么我们可以赚这么多钱，那是因为我们太聪明的缘故。实践当中，ＬＴＣＭ确实通过骄人的业绩证明其关于资产风险值的计算专业精准。但是，ＶａＲ关于风险的量化并非百分之百的可靠，其致命弱点在于它的模型假设前提和计算结果都是在历史统计数据基础上得出的，德国债券与意大利债券正相关性就是统计了大量历史数据的结果，因此它预期多个市场将朝着同一个方向发展。但是历史数据的统计过程往往会忽略一些概率很小的事件，比如１９８７年的黑色星期一和１９９２年的股灾。如果异常一旦发生，将会改变整个系统的风险（如相关性的改变），造成致命打击，这在统计学上称为“胖尾”现象。而ＬＴＣＭ万万没有料到，俄罗斯的金融风暴使这样的小概率事件真的发生了。当时ＬＴＣＭ的ＳＲ是７，而事实上如果回报是正态分布的话，在９５％特定置信区间连续５４个月回报的ＳＲ应在３．７２至５．５４之间。胖尾现象说明

１２

太原理工大学学报（社会科学版）第２４卷

ＶａＲ模型产生了低估的情形。

此外，由于ＬＴＣＭ在衍生产品、债券上持有大量头寸，如果保证金不足将存在潜在的流动性风险，并导致其分布呈现不对称情形，但ＬＴＣＭ似乎并不担心。出现这样的结果很大程度上就是ＶａＲ模型促成的，因为，其一，ＶａＲ在市场正常情形下确实容易给使用者造成结果非常精确的印象，再加上ＬＴＣＭ对其将金融市场历史交易资料、已有的市场理论、学术研究报告和市场信息有机结合形成的电脑数学自动投资模型连续而精密的计算非常自信，如其一位合伙人所说：风险是市场波动的函数，这些都可以被计算而量化。因此ＬＴＣＭ自认为完全可以掌控局势。其二，ＶａＲ模型实际上是一种以价值为基础的风险度量方法（ｖａｌｕｅ—ｂａｓｅｄＬＴＣＭ所忽视。

（四）结论

综上所分析，得出ＶａＲ的有效性结论。１．目前被广泛使用的ＶａＲ提供了量化的、客观的风险衡量方法，可以使企业了解所持头寸暴露的市场风险，因此被大量运用于实践，被称为风险管理的标杆。２．ＶａＲ是一种模型，以历史资料为基础运算，风险估算结果对于所选参数的变化很敏感，一些概率小却十分致命的离群反常事件常不包含在内。３．基于ＶａＲ模型本身的风险，在应用此模型时，应与其他内部模型、回顾测试及压力测试相结合使用。４．正如所有与衍生产品联系在一起的风险事件的后见之明，没有一种风险衡量方法，包括ＶａＲ模型，能够代

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ｒｉｓｋ

替完善的风险管理体系制度，风险管理作为一个动态的过程，所包含的内容远比风险衡量方法和模型要多得多（Ｃｕｌｐ，Ｍｉｌｌｅｒ，Ｎｅｖｅｓ，２００１）。

总之，巴林银行倒闭和美国长期资产管理公司破产事件告诉人们：除了ＶａＲ，风险管理更包括风险控制与管理制度的完善，诸如内部稽核、外部审计和独立评估风险等，因为精确的数字和如何正确运用评价它们同样重要。

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少反映ＬＴＣＭ的流动性风险。这一点恰恰被

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Ｒｉｓｋ（ＶａＲ）；Ｖａｌｉｄｉｔｙ

（编辑：赵树庆）

万方数据

VaR的有效性评价研究

作者：作者单位：刊名：英文刊名：年，卷(期)：引用次数：

马丁， 王大贤， MA Ding， WANG Da-xian

马丁,MA Ding(太原理工大学,经济管理学院,山西,太原,030024)， 王大贤,WANG Da-xian(国家外汇管理局山西省分局,国际收支处,山西,太原,030001)

太原理工大学学报（社会科学版）

JOURNAL OF TAIYUAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SOCIAL SCIENCES EDITION)2006，24(z1)0次

参考文献(8条)

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7. 风险值是一种风险管理的方法,指资产价值中暴露于风险中的部分.在正常市场条件和特定的置信水平上,测算出给定的时间段内预期发生的最大损失

8. 是针对同一标的资产同时卖出相同到期日、相同执行价格的买权和卖权

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编者按: 金融创新促进了新的金融运行模式的形成和金融业的结构变迁,推动了金融监管制度的不断更新.金融创新的实质是改善原有的金融资源分配方式,实现原有金融要素的重组,通过打破传统的运作模式获得新的更富效率的金融发展空间.由于金融创新具有明显的"破坏性"特征,尤其是大量衍生金融产品和银行表外业务的运用,客观上会出现银行的金融风险过于集中和隐蔽、增加金融市场的易变性以及降低金融监管效率等不稳定因素.特别是在监管不力情况下发生的"巴林银行事件"和"美国长期资本管理公司风波"等,使银行领域内的金融创新受到怀疑,认为金融创新加大了金融风险.

6.学位论文 胡兴军 金融市场风险的度量——基于极值理论的我国A股市场实证分析 2007

在现代经济活动中，金融市场扮演着越来越重要的角色。在金融市场中，投资者和金融机构面临着经济、货币政策以及国家政治环境等因素对市场影响所带来的金融资产价格异常波动的风险。应该如何预期所持有资产的收益和风险，成为投资者和金融监管机构关注的热点；市场风险成为现代金融风险管理的主要内容。特别是20世纪70年代以来，随着利率、汇率波动的加剧，金融管制的放松和金融自由化的发展，全球范围内的汇率、利率、股票价格呈现高度的波动性，随着金融市场的创新，为规避和对冲市场风险，出现了大量的金融衍生工具，而事实上在风险规避方面收效甚微，更多的是套利，进一步加大了市场的波动程度。90年代以来，金融市场不断出现大幅的市场振幅，近年来，国际金融界也经受了很多危机。从大范围的欧洲货币危机，墨西哥金融危机，亚洲金融危机，到英国巴林银行和美国长期资本管理公司的倒闭，金融机构接受着各种风险带来的考验。监管当局也频频出台新的政策，特别是巴塞尔银行监管委员会于2002年推出的《巴塞尔新资本协议》，对金融机构的风险管理提出了更严格的要求。 对于市场风险的管理，其过程十分复杂，但对于市场风险的度量是整个金融市场风险管理过程中很重要的一个环节。风险的度量包括衡量风险导致损失的可能性的大小以及损失发生的范围和程度。金融市场风险度量的方法包括灵敏性分析方法、波动性分析方法、VaR、压力测试、ES方法等。多数的风险度量方法都涉及到对组合收益率的分布假设，通常情况下假设收益率是正态独立同分布的，整体的分布特点就可以用均值和方差来表示。但我们经常会发现：收益率的分布具有胖尾细腰分布而不是正态分布；收益率的分布一般是负偏斜的，且在左尾比在右尾存在更多的观察值，即极端损失比极端收益以更大的概率出现；每日收益率之间存在小的正相关，即今天的收益率可能对预测明天的收益率有所帮助；每同收益率的平方具很强的相关性。因此，为了更加精确地对资产的收益建模，我们不能无条件地假设它们具有正态分布，为了描述偏离正态分布的程度，可以假设收益率服从一个与时间有关的但是有条件的分布，ARCH 和 GARCH就是其中的代表。另外一种途径就是我们不必要对收益率整体的分布做出任何假定，而直接对其分布的尾部建模，极值理论方法恰好可以做到这一点。 近年来，对市场极端情况变化导致的市场风险的度量以及描述变量间非对称、非线性相关测度已引起金融实务界的重视，出现了许多新的风险管理办法，极值理论就是其中的一种。极值方法是一种集中关注尾部分布的方法，这种方法通常用于自然科学中对给定可信度下所发生的最大损失进行估计，如建设大坝时高度的估计，这与风险管理中设定风险准备非常相似。极值理论由于仅考虑分布的尾部，而不是对整个分布建模，从而避开了分布假设难题，并且极值理论可以准确描述分布尾部的分位数，这有助于处理风险度量中的厚尾问题。极值理论有严格的概论统计理论作依托，因而以它作为核心的风险度量方法得到了广泛的认可。 本文对极值理论在金融市场风险管理上的应用进行了研究。文章分为六个部分：

第一章，介绍了论文选题的背景和意义，论述了金融市场风险管理的重要性，特别是市场风险度量在整个市场风险管理环节中的核心作用。概述了国内外相应领域的研究成果，结合国内外的经验，对各种度量方法特别是极值理论做了比较详尽的文献综述。给出了论文研究的问题、研究方法和创新点。 第二章，对常见的市场风险测量方法做了回顾和归纳，特别是 VaR和 ES方法，并指出了VaR方法存在的一些不足。VaR 本质上是分位数，这种方法简单易行，与其他方法相结合也取得了较好的效果，是目前度量金融市场风险最常用的方法，但自身也存在一些不足；极值理论用于计算分布的大分位数有着非常明显的优势，这正好与VaR的分位数本质相吻合。ES方法是在VaR基础上衍生出来的风险度量工具，它很好的弥补了VaR的不足，将ES模型引入度量风险，更适合揭示尾部风险的极端情形。 第三章，首先介绍了经典极值理论，阐述了广义极值分布和广义Pareto分布，并给出了确定阀值的一些简单实用的方法以及模型诊断和检验的相关理论方法。接着引出了如何将极值理论应用到市场风险的度量，即超出量的分布是原始收益率的条件分布，而超出量的分布又可以用广义Pareto分布进行拟合，通过条件分布建立起极值分布和原始分布之间的联系。另外，本章中还给出了动态风险测量模型，通过GARCH模型刻画收益率序列的相关和波动特性，并应用极值理论相关内容刻画所得标准残差，二者相结合来对风险进行动态测量。 第四章，对中国A股市场的实证研究是本文的主要研究内容。以第三章所阐述的理论知识为基础，基于一元POT模型，采用广义Pareto分布，以上证综指为样本，估计了其分布的尾指数，在静态、动态情况下度量了股市所面临的风险。在静态情况下，直接应用经典极值理论刻画收益率分布的尾部；动态情况下，以GARCH模型捕捉收益率序列的波动特性，应用极值理论中的Pareto分布来拟合残差的尾部分布，这样对金融时间序列的波动特性和分布的厚尾特性都进行了刻画。以二项分布检验对模型进行可行性检验。通过检验，发现极值理论较其它度量方法为优，特别是置信水平比较高的情况下。 第五章是本文实证研究的一个部分，股票市场经常出现大起大落现象，股票价格的剧烈波动是股票市场最显著的特征之一。因此，监管机构对股市波动非常关心。沪深两市具有很强的相关性，应用二元极值分布模型来研究两市的相关性，即一个股市上涨或下跌，另一个股市是否会有同样的走势，这对于宏观调控，制定经济政策，从而保护股票市场积极健康发展具有十分重要的意义。从相关性方面来刻画市场风险，采用极值分布的参数模型——Logstic 模型来估计沪深两市的相关参数并进行相关性分析。得出两市同时在极端损失和极端收益的情况下的相关性。 第六章给出了本文研究所得到的相关结论及存在的一些问题。上证综指收益率的分布具有比指数分布更厚的尾部，并且其收益率的四阶矩不存在，也说明了收益率的总体分布并不是正态分布。以上证指收益率为样本的返回检验结果可以得出，极值理论较其它度量方法为优，特别是在置信水平比较高的情况下。通过使用二元极值理论对沪深两市的尾部相关性进行分析，得出沪深两市同时发生极端损失的概率大于两市同时产生极端收益的概率，两市熊市相关强于牛市相关。

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