金融風(fēng)險計量的基本理論風(fēng)險管理上海財經(jīng)大學(xué)PPT學(xué)習(xí)教案

1、金融風(fēng)險計量的基本理論風(fēng)險管理上海財經(jīng)大學(xué)例例1 1一個求職者面臨兩份工作:1、每月收入5442元，為穩(wěn)定職業(yè)；2、每月的收入為10000元、5000元、1000元、10000元、200元、200元、400元、500元、1000元、2000元、15000元、20000元（方案2的均值為：5442元）問：你選哪份工作或兩個方案是否相同？ 如果不同，方案1改為3000元，則相同，那么，5542)(wE300012/ ) )()(121UwUwUEij3000)(wCE254230005542)()()(wCEwEw第1頁/共20頁例例2 2假設(shè)某個投資者的效用函數(shù)為：1042RR)R(U財富201

2、814106概率 3/155/154/152/151/15求該投資者的風(fēng)險價值，即風(fēng)險金。第2頁/共20頁2 2、基于效用函數(shù)的風(fēng)險金計量模型、基于效用函數(shù)的風(fēng)險金計量模型第3頁/共20頁3 3、JiaJia & Dyer & Dyer的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險測度模型的標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險測度模型第4頁/共20頁二、二、 Fishburn Fishburn 的一般計量模型的一般計量模型 第5頁/共20頁第6頁/共20頁三、三、 風(fēng)險計量的一般標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)險計量的一般標(biāo)準(zhǔn)第7頁/共20頁第二節(jié)、金融風(fēng)險計量的一般方法第二節(jié)、金融風(fēng)險計量的一般方法 一、方差計量理論 Markowitz的均值方差模型，以方差度量投資風(fēng)險。 以方差

3、度量風(fēng)險的假設(shè)條件： 第一，每種證券的收益率都服從正態(tài)分布； 第二，各種證券收益率之間服從聯(lián)合正態(tài)分布； 第三，證券市場為有效市場。 第四，投資者是風(fēng)險厭惡型的。 條件苛刻；資源配置的有效性取決于方差方法的優(yōu)劣。第8頁/共20頁評價評價( (多方面批評多方面批評) )（1）方差是用來衡量收益率的不確定性或易變性的，反映風(fēng)險不恰當(dāng)。 （2）以方差計量風(fēng)險，要求投資者的效用函數(shù)為二項式（并不是投資者偏好的恰當(dāng)選擇。因此，方差不是風(fēng)險的最好的測度方法。 （3）要求證券投資收益率及其聯(lián)合分布是正態(tài)的。與實際證券市場差距很大。 （4）從心理學(xué)角度，損失和盈利對風(fēng)險的貢獻是不同的。方差計量風(fēng)險是假定正、負(fù)

4、偏差之間對稱；有違投資者對風(fēng)險的真實心理感受。 有些風(fēng)險測度如Sharpe的beta 系數(shù)、平均誤差平方和(MSE)、平均絕對誤差平方和（MSE）、平均絕對誤差等，在數(shù)學(xué)上等價于方差，上述問題同樣存在。 第9頁/共20頁二、信息熵風(fēng)險計量理論二、信息熵風(fēng)險計量理論 信息熵理論是Shannon(1948)在研究數(shù)學(xué)通訊理論時的重要發(fā)現(xiàn)，是研究信息系統(tǒng)不確定性測度的指標(biāo)。由于證券投資風(fēng)險是證券投資收益不確定性的體現(xiàn)，所以信息熵理論在證券投資風(fēng)險的計量中也得到了應(yīng)用。第10頁/共20頁信息熵優(yōu)點： (1)簡單明了、概念清晰。 (2)信息熵一般與投資者的預(yù)測有關(guān)，具有事前計量的特征。不足： (1)熵值

5、法度量的是系統(tǒng)的不確定性，不確定性不等于風(fēng)險； (2)熵值法沒有突出損失與收益之間的差別； (3) 沒有考慮損失的大小； (4) 沒有考慮收益率的變化頻率問題。第11頁/共20頁三、三、非線性分形幾何理論及評價非線性分形幾何理論及評價* * * * 線性范式：指投資者以線性的方式對信息做出反應(yīng)。線性范式暗示著資本市場價格服從隨機游動、收益率服從正態(tài)分布。 實際上證券投資收益率不是正態(tài)分布。 Mandelbrot的非線性分形理論： 現(xiàn)實世界中的物體，其維數(shù)不是整數(shù)，而是分?jǐn)?shù)。分形維實質(zhì)上度量了物體參差不齊的性質(zhì)。證券投資風(fēng)險可以用分形維的方法計量。 分形時間序列中Hurst指數(shù)。第12頁/共20

6、頁Hurst是一個水文學(xué)家，他在研究水庫控制問題時發(fā)現(xiàn)大多數(shù)自然現(xiàn)象，包括河水外流、溫度、降雨、太陽黑子等都遵循一種“有偏隨機游動”，即一個趨勢加上噪音。趨勢的強度和噪音的水平可以根據(jù)重標(biāo)極差隨時間的變化情況來度量，即看Hurst指標(biāo)比0.5的大小。第13頁/共20頁用用H H值計量證券投資風(fēng)險，突破了傳統(tǒng)的線性分析值計量證券投資風(fēng)險，突破了傳統(tǒng)的線性分析范式，使風(fēng)險的度量更加符合資本市場的實際情況。范式，使風(fēng)險的度量更加符合資本市場的實際情況。不足之處：不足之處： （1 1） H H值衡量的仍是易變性或不確定性；值衡量的仍是易變性或不確定性； （2 2） H H值并沒有反映損失程度的大?。恢?/p>

7、并沒有反映損失程度的大??； （3 3） H H值仍屬于風(fēng)險的事后計量；值仍屬于風(fēng)險的事后計量； （4 4） H H值計算復(fù)雜，所需的數(shù)據(jù)量較大；值計算復(fù)雜，所需的數(shù)據(jù)量較大； 第14頁/共20頁4 4、風(fēng)險下偏矩計量理論、風(fēng)險下偏矩計量理論第15頁/共20頁優(yōu)越性：優(yōu)越性： 首先，它僅將損失作為風(fēng)險的計量因子，符合行為科學(xué)的原理； 其次，僅要求投資者是風(fēng)險厭惡型，不象方差那樣要求二次型的效用函數(shù)； 第三，從資源配置效率看，風(fēng)險的下偏矩計量方法優(yōu)于方差方法。 不足之處：不足之處： 計算比方差復(fù)雜的多。另外,計量風(fēng)險的另外常用的方法:損失概率和期望損失方法都是下偏矩方法的特例;q=0時的下偏矩方法就是損失概率方法；q=1時的下偏矩方法就是期望損失方法。第16頁/共20頁5 5、VaRVaR方法方法VaR(Value at Risk)含義：風(fēng)險資產(chǎn)在給定的置信區(qū)間和持有期間上，在正常市場條件下的最大期望損失。一般描述： 設(shè)某一證券組合價值的概率分布密度為，給定一置信水平，為風(fēng)險資產(chǎn)的初值，為持有期間上的收益率，為置信水平上的資產(chǎn)最低價值，則第17頁/共20頁VaRVaR方法的優(yōu)缺點：方法的優(yōu)缺點：優(yōu)點：優(yōu)點：（1）含義簡潔、價值判斷直觀。（2）從本質(zhì)上看，VaR 也是一種下方風(fēng)險測度方法；（3）VaR考慮了決策者所處的環(huán)境及具體情況，使風(fēng)險決策更具有可操作性。不足：不