VaR-在險(xiǎn)價(jià)值課件

第二章

在險(xiǎn)價(jià)值1精選2021版課件在險(xiǎn)價(jià)值(ValueatRisk)，作為一個(gè)概念最先起源于20世紀(jì)80年代末交易商對(duì)金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的需要。2精選2021版課件作為一種市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量和管理的新工具，它是由J.P.摩根銀行最早在1994年提出的，其標(biāo)志性產(chǎn)品為“風(fēng)險(xiǎn)矩陣”模型。3精選2021版課件由于VaR方法能夠簡(jiǎn)單地表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的大小，又有嚴(yán)謹(jǐn)，系統(tǒng)地概率統(tǒng)計(jì)理論作為依托，因而得到了國(guó)際金融界的廣泛支持和認(rèn)可。4精選2021版課件第二章

在險(xiǎn)價(jià)值(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)(3)VaR的計(jì)算(4)優(yōu)點(diǎn)與局限5精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值

在險(xiǎn)價(jià)值用來(lái)統(tǒng)計(jì)衡量特定時(shí)間長(zhǎng)度內(nèi)，一個(gè)金融機(jī)構(gòu)在某種信賴程度上的最大可能損失情形6精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值其中，為資產(chǎn)報(bào)酬的概率密度函數(shù)

7精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值在險(xiǎn)價(jià)值是報(bào)酬密度函數(shù)的分位量(quantile)，通常指的是報(bào)酬的密度函數(shù)的左側(cè)尾部，因此測(cè)量在險(xiǎn)價(jià)值的關(guān)鍵在于估計(jì)密度函數(shù)。8精選2021版課件9精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值

運(yùn)用在險(xiǎn)價(jià)值的目的并非為了與基本投資管理目標(biāo)相抗衡，而是扮演輔助的角色，提供客觀決策數(shù)據(jù)，來(lái)彌補(bǔ)不足。10精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值

在險(xiǎn)價(jià)值可以協(xié)助了解實(shí)際上已經(jīng)承受的風(fēng)險(xiǎn)水準(zhǔn)，沒有告訴投資者應(yīng)該接受的風(fēng)險(xiǎn)水準(zhǔn)，畢竟由投資者自行考慮決定

11精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值

在險(xiǎn)價(jià)值的應(yīng)用范圍廣泛，金融界通常進(jìn)行定期的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控，作為內(nèi)部管控、投資組合的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬?duì)顩r、避險(xiǎn)績(jī)效等方面的監(jiān)管工具，或用作風(fēng)險(xiǎn)預(yù)算值。

12精選2021版課件(1)關(guān)于在險(xiǎn)價(jià)值從“是什么”與“不是什么”兩個(gè)方面綜合了解在險(xiǎn)價(jià)值13精選2021版課件在險(xiǎn)價(jià)值的“是什么”(1)特定期間內(nèi)，在某概率情況下所發(fā)生的最大損失(2)當(dāng)前“最佳”風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)務(wù)中的重要組成(3)為產(chǎn)、官、學(xué)界所認(rèn)可遵循的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(4)對(duì)于可能損失的概率測(cè)量值14精選2021版課件在險(xiǎn)價(jià)值的“不是什么”(1)不是最糟糕情景(2)不能測(cè)量在特定市場(chǎng)狀況下的損失(3)不討論累積式損失(4)在險(xiǎn)價(jià)值本身特質(zhì)所限，雖然得到廣泛的應(yīng)用，但是并不足以成為風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量值15精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)（2-1)每日收益率是否是正態(tài)分布的？匯率﹑長(zhǎng)期債券價(jià)格和股票價(jià)格的每日變動(dòng)(連續(xù)復(fù)利)都是近似正態(tài)分布，但是在下面幾種情況下會(huì)偏離正態(tài)假設(shè)：16精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)收益率的分布具有胖尾(比較大的峰值)﹑更高的峰值或者“細(xì)腰”分布而不是正態(tài)分布(即實(shí)際收益率是尖頂峰度的)17精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)收益率是負(fù)偏斜的(即在左尾比在右尾存在更多的觀察值)18精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)每日收益率之間存在少量的正相關(guān)(即今天的收益率可能對(duì)預(yù)測(cè)明天的收益率有所幫助)19精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)每日收益率的平方具有很強(qiáng)的自相關(guān)性(即在很長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)，波動(dòng)的周期與市場(chǎng)相一致)20精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)假設(shè)每日收益率或服從無(wú)條件分布，或服從一個(gè)與時(shí)間相關(guān)的有條件分布。無(wú)條件時(shí)間獨(dú)立的分布包括標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)﹑穩(wěn)定的Paretian模型和混合跳躍模型。有條件的時(shí)間依賴分布包括所謂的ARCH和GARCH模型21精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)

有條件(時(shí)間依賴的)和無(wú)條件的分布都可能會(huì)產(chǎn)生胖尾(無(wú)條件的正態(tài)分布模型除外)22精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)兩種模型：對(duì)于正態(tài)性的大部分檢驗(yàn)假設(shè)(總體)方差是不變的，并且數(shù)據(jù)之間是不相關(guān)的。如果認(rèn)為這些參數(shù)實(shí)際上不是不變的，那么就很難正確解釋經(jīng)驗(yàn)結(jié)果23精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)兩種模型：可以證明：貨幣市場(chǎng)短期利率的變化不服從正態(tài)分布，原因可能是貨幣當(dāng)局對(duì)市場(chǎng)做出一些經(jīng)常性的調(diào)整24精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)兩種模型：對(duì)于大多數(shù)投機(jī)性的即期資產(chǎn)，假設(shè)其收益率服從有條件的正態(tài)分布是比較合理的近似25精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)兩種模型：對(duì)于更長(zhǎng)時(shí)間(例如每年)的收益率可能這就不正確了。例如Fama和French（1980）發(fā)現(xiàn)，股權(quán)的長(zhǎng)期(例如3年至5年)收益率具有非常強(qiáng)的自相關(guān)性26精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)序列獨(dú)立性的基礎(chǔ)上，如果給出一個(gè)每日波動(dòng)率的預(yù)測(cè)值，那么可以計(jì)算在T時(shí)間內(nèi)的波動(dòng)率，具體

27精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)（2-3)參數(shù)估計(jì)計(jì)算投資組合VaR的參數(shù)方法(最主要的是方差-協(xié)方差方法)，要求知道關(guān)于預(yù)期收益率﹑方差和相關(guān)系數(shù)的估計(jì)值。28精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)每日收益均值如果代表每日收益率，那么通過n個(gè)觀測(cè)值計(jì)算出的平均收益率就是

29精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)

發(fā)現(xiàn)即期匯率﹑股票還有債券的收益率大多以零為中心，并以很大的波動(dòng)率在這個(gè)值上下波動(dòng)。由于在預(yù)測(cè)實(shí)際的平均每日收益率存在很大程度的不確定性，經(jīng)常假設(shè)對(duì)于所有的資產(chǎn)都是零30精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)預(yù)測(cè)波動(dòng)率為了衡量投資組合的VaR，要求在一個(gè)適當(dāng)?shù)臅r(shí)間內(nèi)(例如1天或1個(gè)月)，預(yù)測(cè)收益率的方差(或協(xié)方差)。31精選2021版課件(2)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)如果“真實(shí)”的無(wú)條件方差是一個(gè)常數(shù)，那么問題就變得相對(duì)簡(jiǎn)單了。通過所有可使用的數(shù)據(jù)計(jì)算出的樣本方差具有最好的預(yù)測(cè)性：32精選2021版課件簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法簡(jiǎn)單移動(dòng)平均法(simplemovingaverage,SMA)衡量波動(dòng)率時(shí)所應(yīng)用的是長(zhǎng)度為n的時(shí)間內(nèi)，對(duì)歷史收益率平方采用等權(quán)重的加權(quán)平均值

33精選2021版課件EWMA

權(quán)重以幾何級(jí)數(shù)下降，這種方法為指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均法EWMAEWMA對(duì)相關(guān)系數(shù)的預(yù)測(cè)是通過對(duì)方差和協(xié)方差的預(yù)測(cè)得出的

34精選2021版課件EWMA

TheEWMAapproachisdesignedtotrackchangesinthevolatility35精選2021版課件EWMA

isaconstant:zero<

<1:Volatilityfordayn:Volatilityfordayn-1:Changeinthemarketvariable，:thepricefordayn.36精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

假設(shè)計(jì)算10天內(nèi)，以99%的置信水平衡量1億美元股權(quán)投資組合的VaR37精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算當(dāng)前投資組合的逐日結(jié)算(如1億美元)衡量風(fēng)險(xiǎn)因素的波動(dòng)性(如每年15%)38精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算設(shè)置時(shí)間期限或者持有期(如調(diào)整為10個(gè)營(yíng)業(yè)日)設(shè)置置信水平(如99%，假設(shè)是一個(gè)正態(tài)分布，將產(chǎn)生一個(gè)值為2.33的因素)39精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算通過處理前面的信息報(bào)告最大損失40精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算一般分布中的VaR假定為初始投資額，R為投資收益率。投資組合的價(jià)值在目標(biāo)投資期末將為。與前面一樣，R為預(yù)期波動(dòng)率分別為和?，F(xiàn)在定義給定置信水平下的投資組合最小價(jià)值為。41精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

相對(duì)VaR是對(duì)水平值而言，以美元計(jì)價(jià)的損失：

42精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

有時(shí)VaR被定義為絕對(duì)VaR，即以美元計(jì)價(jià)的相對(duì)于0的損失，與期望值無(wú)關(guān)：

43精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

這兩種情況下，找到了投資組合的最小價(jià)值或收益率的臨界點(diǎn)，就找到了VaR44精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

如果期限較短，平均收益率可能很小，此時(shí)這兩種方法都將給出近似的結(jié)果45精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算相對(duì)VaR在概念上更為合適，因?yàn)樗J(rèn)為期間內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)自于平均值的偏離，或目標(biāo)日期時(shí)正確考慮資金的時(shí)間價(jià)值的“預(yù)算”46精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

缺點(diǎn)：有時(shí)平均回報(bào)率難以評(píng)估47精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

VaR最普通的形式可從未來(lái)投資組合價(jià)值的概率分布中得到。給定置信水平c，試圖找到可能性最小的，超出該值的概率為c：48精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算的數(shù)值被稱為分布的分位數(shù)(quantile)，用一個(gè)固定的被超越的概率時(shí)，超出部分臨界值。

49精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算此時(shí)沒有使用標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算VaR這種方法對(duì)任何分布都有效50精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算做出柱狀圖，從最左側(cè)起第5%的那個(gè)值51精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

假設(shè)分布屬于參數(shù)類分布，如果為正態(tài)分布，則VaR的計(jì)算可以大大簡(jiǎn)化。在這種情況下，使用一個(gè)依靠置信水平的多樣因素，VaR可直接由投資者的標(biāo)準(zhǔn)差得到52精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算該方法有時(shí)也被稱為參數(shù)法(parametric)，因?yàn)樗▍?shù)的估計(jì)值，如標(biāo)準(zhǔn)差，而不是從經(jīng)驗(yàn)得到的分布中求分位數(shù)53精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

(3-3)參數(shù)法這種方法簡(jiǎn)單﹑方便，且這種方法產(chǎn)生更精確的VaR的測(cè)量值。問題：這個(gè)正態(tài)的近似值是否真實(shí)？如果不是的話，那么另一個(gè)分布可能更加適合這些數(shù)據(jù)54精選2021版課件(3)在險(xiǎn)價(jià)值的計(jì)算

(3-4)定量因素的選擇(3-4-1)作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VaR55精選2021版課件(3-4-1)

作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VAR

VaR通常只是用于提供一個(gè)公司標(biāo)準(zhǔn)來(lái)比較不同市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)。在這種情況下，因素選擇是任意的。

例如，信孚銀行長(zhǎng)期使用1年期99%的置信水平VaR對(duì)不同單位的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較56精選2021版課件(3-4-1)

作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VAR

假設(shè)存在一個(gè)正態(tài)分布，VaR的轉(zhuǎn)換為非常容易

57精選2021版課件(3-4-1)

作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VAR

關(guān)鍵是VaR的橫截面或者時(shí)間差異

58精選2021版課件(3-4-1)

作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VAR

例如，機(jī)構(gòu)投資者想知道一個(gè)交易單位的風(fēng)險(xiǎn)是否大于其他交易單位，今天的VaR是否與昨天的有關(guān)聯(lián)。59精選2021版課件(3-4-1)

作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VAR

如果不是，機(jī)構(gòu)投資者會(huì)逐步往下調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告，并查找今天較高的VaR是否是由于波動(dòng)性的增加或投資較大60精選2021版課件(3-4-1)

作為一個(gè)基準(zhǔn)衡量值的VAR

為了達(dá)到這一目的，只要保持一致性，對(duì)于置信水平和持有期限的選擇影響不大61精選2021版課件期間第一種解釋，該期限被定義為清算期62精選2021版課件期間商業(yè)銀行現(xiàn)在以日為期限公布它們當(dāng)前的交易VaR，因?yàn)橥顿Y在組合中，資產(chǎn)的流動(dòng)性強(qiáng)而且交易十分迅速63精選2021版課件期間投資組合(如養(yǎng)老金)通常投資于流動(dòng)性較小而且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整較慢的標(biāo)的產(chǎn)品。因此其選擇目標(biāo)通常以一個(gè)月為期限64精選2021版課件期間因?yàn)槌钟衅谙抟c有序的投資組合清算所需的最長(zhǎng)期限吻合，持有期限與證券的流動(dòng)性有關(guān)，并根據(jù)處理正常交易量所需時(shí)間來(lái)定義65精選2021版課件期間一個(gè)相關(guān)的解釋是，持有期表示為在市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)條件下進(jìn)行必須套期保值所需要的時(shí)間66精選2021版課件期間銀行選擇日VaR的主要原因是，與日損益測(cè)量一致?？梢栽诿咳誚aR以及隨后的損益數(shù)之間做些簡(jiǎn)單的比較67精選2021版課件期間針對(duì)不同的應(yīng)用，置信水平的相對(duì)簡(jiǎn)單些。使用者應(yīng)該意識(shí)到VaR并不是用來(lái)描述最大損失，而是用來(lái)描述概率衡量值(某些情況下應(yīng)該能超出該衡量值)。較高的置信水平將帶來(lái)較大的VaR值68精選2021版課件作為股權(quán)資本的在險(xiǎn)價(jià)值

如果VaR數(shù)值被機(jī)構(gòu)投資者直接用于設(shè)置一個(gè)資本緩沖區(qū)時(shí)，因素選擇就變得至關(guān)重要了

超過VaR的額外損失將沖減股權(quán)資本而導(dǎo)致公司破產(chǎn)69精選2021版課件作為股權(quán)資本的在險(xiǎn)價(jià)值

必須假設(shè)VaR的衡量值，可以包括機(jī)構(gòu)投資者所面臨的所有風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)衡量應(yīng)該包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)﹑信用風(fēng)險(xiǎn)﹑操作風(fēng)險(xiǎn)和其他風(fēng)險(xiǎn)70精選2021版課件作為股權(quán)資本的在險(xiǎn)價(jià)值

置信水平的選擇將反映公司風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度和VaR的超額損失的成本高的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避或更大的成本表明更多的資本可能遭受損失，從而要求一個(gè)更高的置信水平71精選2021版課件作為股權(quán)資本的在險(xiǎn)價(jià)值

同時(shí)，在損失開始出現(xiàn)時(shí)，持有期的選擇或者修正活動(dòng)所需要的時(shí)間一致修正活動(dòng)能減少機(jī)構(gòu)投資者的風(fēng)險(xiǎn)總額或增加新資本72精選2021版課件預(yù)期的違約率能被直接折合成置信水平較高信用等級(jí)會(huì)代表較高的置信水平

73精選2021版課件信用等級(jí)與違約率期望等級(jí)違約率單位：%1年10年Aaa0.021.49Aa0.053.24A0.095.65Baa0.1710.50Ba0.7721.24B2.3237.9874精選2021版課件

要維持一個(gè)Baa級(jí)的信用等級(jí)，機(jī)構(gòu)投資者在下一年度將維持0.17%的違約率

99.83%置信水平下，它應(yīng)有足夠資本彌補(bǔ)VaR75精選2021版課件

用一個(gè)固定的風(fēng)險(xiǎn)概況延長(zhǎng)持有期，不可避免地導(dǎo)致較高的違約率。在接下來(lái)的10年里，機(jī)構(gòu)投資者用最初的Baa級(jí)會(huì)產(chǎn)生一個(gè)10.5%的違約率同樣的信用等級(jí)能通過延長(zhǎng)持有期或者適當(dāng)降低置信水平來(lái)實(shí)現(xiàn)76精選2021版課件(3-4-4)應(yīng)用：巴塞爾參數(shù)作為股權(quán)資本的VaR的使用的一種解釋是巴塞爾委員會(huì)內(nèi)部模型方法10天為持有期，采用99%的置信水平。VaR的結(jié)果乘以安全因子，從而提供規(guī)定目標(biāo)的最小化資本要求77精選2021版課件(3-4-4)應(yīng)用：巴塞爾參數(shù)選擇10天的期限，是因?yàn)樗从沉祟l繁監(jiān)控的成本和潛在問題及早發(fā)現(xiàn)的收益之間的權(quán)衡選擇一個(gè)99%的置信水平，反映了規(guī)則指定這期望確保安全和可靠的金融系統(tǒng)以及銀行收益率對(duì)資本要求的不利影響之間的權(quán)衡78精選2021版課件(3-4-4)應(yīng)用：巴塞爾參數(shù)比VaR估計(jì)值差的損失將以1%或每四年一次的頻率發(fā)生對(duì)于允許大銀行出現(xiàn)如此頻繁的失誤的管理者來(lái)說(shuō)，這是不可思議的79精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換

使用一種參數(shù)分布(如正態(tài)分布)顯然是很方便的，因?yàn)樗梢赞D(zhuǎn)換成不同的置信水平80精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換假設(shè)一個(gè)固定的風(fēng)險(xiǎn)概況，即組合頭寸和波動(dòng)性，通過持有期實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)換也是可行的81精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換

正的收益率必須是：

①獨(dú)立分布

②正態(tài)分布

③有固定的參數(shù)82精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換

可以將風(fēng)險(xiǎn)矩陣公司(RiskMetrics)的風(fēng)險(xiǎn)衡量值轉(zhuǎn)化為巴塞爾委員會(huì)內(nèi)部模型的衡量值。風(fēng)險(xiǎn)矩陣公司每天提供一個(gè)95%的置信水平()；巴塞爾委員會(huì)的規(guī)則會(huì)每10天規(guī)定一個(gè)99%的置信水平()。83精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換可以將風(fēng)險(xiǎn)矩陣公司(RiskMetrics)的風(fēng)險(xiǎn)衡量值轉(zhuǎn)化為巴塞爾委員會(huì)內(nèi)部模型的衡量值。風(fēng)險(xiǎn)矩陣公司每天提供一個(gè)95%的置信水平()；巴塞爾委員會(huì)的規(guī)則會(huì)每10天規(guī)定一個(gè)99%的置信水平()?？烧{(diào)整成下面的形式：因此，巴塞爾委員會(huì)規(guī)則下的VaR比匯率風(fēng)險(xiǎn)矩陣系統(tǒng)的VaR大4倍。考慮德國(guó)馬克/美元匯率(現(xiàn)在為歐元/美元匯率)的典型波動(dòng)率12%的情況下，巴塞爾參數(shù)是如何將置信水平和特有期組合的。84精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換

可調(diào)整成下面的形式：

85精選2021版課件(3-4-5)參數(shù)的轉(zhuǎn)換巴塞爾委員會(huì)規(guī)則下的VaR比匯率風(fēng)險(xiǎn)矩陣系統(tǒng)的VaR大4倍

86精選2021版課件(3-5)優(yōu)點(diǎn)與局限

第一，現(xiàn)在的市場(chǎng)價(jià)值不是可以直接觀察的，因?yàn)榇蠖鄶?shù)貸款并不進(jìn)行交易87精選2021版課件(3-5)優(yōu)點(diǎn)與局限

第二，沒有時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算，即現(xiàn)在的市場(chǎng)價(jià)值的波動(dòng)性。對(duì)于一些可交易資產(chǎn)的收益才拿一種正態(tài)分布的假設(shè)至少只是一種粗略的近似，如果將這一近似的方法運(yùn)用于分析貸款價(jià)值的可能的分布就更加粗略了。88精選2021版課件(3-5)在險(xiǎn)價(jià)值的局限

第一，在險(xiǎn)價(jià)值不宜用作操作風(fēng)險(xiǎn)的硬性限制，有時(shí)候?yàn)榱双@利需要，交易員必須短期承受較多的風(fēng)險(xiǎn)，來(lái)及時(shí)換取套利的空間，所以未必需要一味固守所謂的風(fēng)險(xiǎn)上限。89精選2021版課件(3-5)在險(xiǎn)價(jià)值的局限

巴林銀行(theBaringBank)所遭受的重大損失，則顯示在險(xiǎn)價(jià)值無(wú)法用來(lái)提供預(yù)警作用90精選2021版課件(3-5)在險(xiǎn)價(jià)值的局限

在險(xiǎn)價(jià)值也無(wú)