风险价值模型研究风险价值模型研究摘要：风险管理是银行经营管理的一项重要内容。提高风险管理能力是我国金融业改革与发展的基本要求。这耍求不断的学习先进的风险管理方法与理论。风险价值模型(Value-at-risk,简称VaR)是当前金融风险管理领域广泛使用的工具。本文归纳了风险价值模型的应用对象和存在的优缺点并对此模型的各种改进方法进行了分析,并提出了风险价值理论进一步研究的方向。关键词:风险价值模型VaR参数模型多尺度分析商业银行的风险度量是商业银行进行利率风险管理的基础。从20世纪90年代开始，VaR(value-at-risk)模型［1,2］就被引入到金融风险管理中，现已成为监管当局和金融机构广泛采用的风险度量和管理工具之一。例如，《巴塞尔协议》(BaselAccord)、《欧盟资本充足率指令》(EUCapitalAdequacyDirective)等。当前，经济全球化不断发展，商业银彳亍面临着更多的利率风险。我国不断深入的金融改革不但给我国商业银行带来了活力，也相应地带来了巨大的利率风险。鉴于此模型具有广泛的影响力及当前的研究需求，尽管徐元钺［1］在2005年对VaR方法进行了很好的介绍，但近年来，VaR模型的研究依旧是金融业相关研究的一个热点［3-6］,在CNKI数据库中以“VaR模型”为主题词，2005-2013年共有4980个检索结果。所以本文将介绍基本的VAR及其相关的最新改进。一、VaR简介及作用二、VaR模型分析计算VaR的方法有很多。依参数设置角度可分为三大类［1,2］：(1)参数方法；(2)非参数方法；(3)半参数方法。这三类方法是当前研究的主流。并且随着机器学习理论和信号处理技术的进一步发展，产生了结合神经网络方法和多尺度方法的新进展。下文将对上述方法给出详细描述。(一)参数方法(二)非参数方法以GARCH族模型为代表参数方法在计算VaR时，需耍事先假设收益率的分布。但是很多场合下收益率的分布形式无法准确确定，因此在GARCH族模型中假设收益率服从某个分布是不甚恰当的。而以历史模拟法(Hs)和蒙特卡罗模拟(MC)法[7]为代表的非参数方法可以在一定程度上解决这个问题。历史模拟法(Hs)以“历史可以在未来重复自身”为假设，优点在于它不要求有收益率分布的假定，只需要用分布函数来估计收益率的分布，因此就不需要估计特定分布的参数。缺点在于(1)计算结果的波动受过去数据的时段选择很大影响；(2)独立同分布的假定使得Ils无法解释真实世界中常见的波动聚类现象。而蒙特卡罗(MC)方法是用计算机模拟出金融变量的未来特定期间内随机价格走势，估算出投资组合的风险值，并以此來近似揭示该金融变量的市场特征。因此MC不需要大量的数据。可以较好的处理非线性、非正态问题。缺点在于计算量巨大，而且随着需要考虑的风险因了数的增加，模型变得越來越复杂。(三)半参数方法半参数方法的引入是因为传统的参数和非参方法在数据点较多的区域可以比较准确的估计其分布形式，但是在数据稀少的尾部区域却表现较差。半参数法主要有极值理论和条件口回归VaR法两种，其屮前者尽管有很多优点，但是其专注于极端尾部收益率的分布，因此在较高概率水平如5%上的VaR预测反而表现不好。因此，Engle和Manganelli[2](2004)通过宜接对分位数进行回归计，提出了条件自回归VaR法，该方法的优点在于可以直接通过回归得到分位数，而不需要对收益率的分布做出假设，也没有正态或者独立同分布的假设。(四)神经网络方法BP(BackPropagation)网络是由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组于1986年提出的。[7]BP网络能学习和存贮大量的输入-输出映射关系，而无需事前定义描述这种映射关系的数学方程。理论上已经证明一个三层BP网络就可以完成任意的n维到m维的映射。(五)多尺度方法三、VaR模型的局限性本文第二部分对VaR方法分类进行了必要的介绍，其中分析了各类方法的特点及优缺点。因此，尽管VaR在市场风险管理屮作为控制风险的必要程序起着不可估量的作用，但它应当被看作是而不是充分程序，更不能简单地解决市场风险管理中的所有问题。VaR模型的主要局限性有：(-)只能度量一般性非正常事件的风险，不能度量罕见的杲常波动所导致的预期损失。事实上，由于数学风险模型不能精确地量化重大的金融事件，VaR模型只能增加...