VaR和銀行資本管理

內(nèi)容概要

中國將于2013年開始同時(shí)實(shí)施《巴塞爾協(xié)議II》和《巴塞爾協(xié)議III》(統(tǒng)稱為《巴塞爾新資本協(xié)議》)。近年來，國內(nèi)銀行業(yè)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)量化度量技術(shù)日益重視。但與國際先進(jìn)銀行相比，國內(nèi)銀行業(yè)的全面風(fēng)險(xiǎn)度量和經(jīng)濟(jì)資本管理仍處于初始階段，風(fēng)險(xiǎn)度量技術(shù)與資本管理藝術(shù)仍未實(shí)現(xiàn)有效整合，尖端技術(shù)仍只被較少的專業(yè)人員所理解和掌握，相關(guān)的專業(yè)術(shù)語還沒有成為銀行經(jīng)營管理的標(biāo)準(zhǔn)語言。
本書是一本理論與實(shí)際緊密結(jié)合的著作。國內(nèi)關(guān)于全面風(fēng)險(xiǎn)度量和資本管理的著述并不多見，本書是繼克里斯·馬滕的《銀行資本管理》之后，第二本有關(guān)銀行資本管理的譯著。本書不但論及了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的各種度量方法和技術(shù)，而且討論了如何對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行集總。更為重要的是，本書還將風(fēng)險(xiǎn)度量拓展到了風(fēng)險(xiǎn)控制(包括如何設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)限額、如何設(shè)定授信限額、如何根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定價(jià))、風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效測(cè)評(píng)以及資本配置、預(yù)算目標(biāo)設(shè)定等銀行經(jīng)營管理活動(dòng)。此外，書中還穿插了大量的金融機(jī)構(gòu)案例，幫助讀者加深理解。

書籍目錄

譯者序
前言
致謝
貢獻(xiàn)者
第1章 VaR、資本管理與資本配置
1.1 VaR簡(jiǎn)介
1.2 資本管理與資本配置：本書的結(jié)構(gòu)
第2章 資本管理的內(nèi)涵
2.1 監(jiān)管資本和《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》的演進(jìn)
2.1.1 1988年的《巴塞爾資本協(xié)議》及1996年的修訂
2.1.2 監(jiān)管資本的概念
2.2 《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》概述
2.2.1 第一支柱：最低資本要求：《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》的主要變化
2.2.2 第二支柱：監(jiān)督檢查
2.2.3 第三支柱：市場(chǎng)紀(jì)律
2.2.4 關(guān)于《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》應(yīng)用和實(shí)施的爭(zhēng)論
2.3 銀行所需資本的評(píng)估以及幾種不同的銀行資本概念
2.3.1 資本賬面價(jià)值和IAS/IFRS的影響
2.3.2 資本總市值與銀行管理者的二元資本觀
2.3.3 資本概念選擇對(duì)資本管理和配置的影響
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第3章 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)
3.1 方差-協(xié)方差法
3.1.1 一個(gè)簡(jiǎn)化的例子
3.1.2 相關(guān)隨機(jī)變量的選擇
3.1.3 敞口映射
3.1.4 投資組合的VaR
3.1.5 波動(dòng)率和相關(guān)性估計(jì)：簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均法
3.1.6 波動(dòng)率和相關(guān)性估計(jì)：指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均和GARCH模型
3.1.7 VaR估計(jì)以及時(shí)間區(qū)間的相關(guān)問題
3.1.8 潛在波動(dòng)率與相關(guān)性
3.2 模擬法：歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法
3.2.1 歷史模擬法
3.2.2 混合法
3.2.3 蒙特卡羅模擬法
3.2.4 過濾歷史模擬法
3.3 計(jì)量期權(quán)頭寸的VaR
3.3.1 期權(quán)VaR計(jì)量的問題
3.3.2 期權(quán)VaR計(jì)量的解決方案
3.4 極值理論和連接函數(shù)
3.4.1 極值理論
3.4.2 連接函數(shù)
3.5 期望損失模型及VaR非次可加問題
3.6 市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)模型的返回檢驗(yàn)
3.6.1 使用哪種序列，實(shí)際還是理論組合回報(bào)率
3.6.2 VaR返回檢驗(yàn)預(yù)測(cè)：無條件準(zhǔn)確度與無條件獨(dú)立性
3.7 內(nèi)部VaR模型和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資本要求
3.8 壓力測(cè)試
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第4章 信用風(fēng)險(xiǎn)
4.1 定義信用風(fēng)險(xiǎn)：預(yù)期損失和非預(yù)期損失
4.2 機(jī)構(gòu)信用評(píng)級(jí)
4.2.1 外部評(píng)級(jí)
4.2.2 遷移矩陣、累積和邊際違約概率
4.3 單體信用風(fēng)險(xiǎn)度量的量化技術(shù)：Moody's/KMV期望違約頻率和外部打分體系
4.3.1 莫頓模型和Moody's/KMV期望違約頻率
4.3.2 信用打分體系
4.4 《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》下信用風(fēng)險(xiǎn)資本要求
4.4.1 標(biāo)準(zhǔn)法
4.4.2 內(nèi)部評(píng)級(jí)法的初級(jí)法和高級(jí)法
4.5 內(nèi)部評(píng)級(jí)
4.5.1 內(nèi)部評(píng)級(jí)過程
4.5.2 量化評(píng)級(jí)和定義違約
4.5.3 內(nèi)部評(píng)級(jí)的當(dāng)前時(shí)點(diǎn)法與完整周期法
4.6 估計(jì)違約損失率
4.7 估計(jì)違約風(fēng)險(xiǎn)暴露
4.8 《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》與國際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的相互關(guān)系
4.9 信用組合風(fēng)險(xiǎn)的多種建模方法
4.9.1 CreditMetricsTM模型
4.9.2 Moody's/KMV的組合管理模型
4.9.3 CreditPortfolioView模型
4.9.4 CreditRisk+模型
4.1 0主要信用風(fēng)險(xiǎn)組合模型的比較
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第5章 操作風(fēng)險(xiǎn)和業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
5.1 《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》有關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)的資本要求
5.1.1 基本指標(biāo)法
5.1.2 標(biāo)準(zhǔn)法
5.1.3 高級(jí)計(jì)量法
5.2 操作風(fēng)險(xiǎn)管理的目標(biāo)
5.3 量化操作風(fēng)險(xiǎn)：建立數(shù)據(jù)庫
5.3.1 操作風(fēng)險(xiǎn)映射和確定關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)
5.3.2 建立內(nèi)部損失數(shù)據(jù)庫
5.3.3 外部損失數(shù)據(jù)庫
5.3.4 情景分析
5.4 度量操作風(fēng)險(xiǎn)：從損失頻率和嚴(yán)重性到操作風(fēng)險(xiǎn)資本
5.4.1 基于內(nèi)部損失數(shù)據(jù)庫對(duì)嚴(yán)重性建模
5.4.2 用外部數(shù)據(jù)和情景分析整合內(nèi)部嚴(yán)重性數(shù)據(jù)
5.4.3 估計(jì)操作損失頻率
5.4.4 評(píng)估操作事件的相關(guān)性或相依性
5.4.5 通過模擬計(jì)量操作風(fēng)險(xiǎn)資本
5.4.6 風(fēng)險(xiǎn)度量是操作風(fēng)險(xiǎn)管理的最后一步嗎
5.5 案例分析：美國銀行業(yè)度量操作風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)展
5.6 業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)盈利度量
5.7 業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)度量實(shí)踐：定義風(fēng)險(xiǎn)盈利計(jì)量指標(biāo)
5.8 從風(fēng)險(xiǎn)盈利到風(fēng)險(xiǎn)資本
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第6章 風(fēng)險(xiǎn)資本集總
6.1 統(tǒng)一時(shí)間期限、置信水平以及資本定義
6.2 風(fēng)險(xiǎn)集總方法
6.2.1 選擇集總的內(nèi)容：業(yè)務(wù)單位還是風(fēng)險(xiǎn)類型
6.2.2 可以相互替代的幾種風(fēng)險(xiǎn)集總方法
6.3 估算風(fēng)險(xiǎn)集總參數(shù)
6.4 案例研究：富通集團(tuán)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)集總
6.5 幾種風(fēng)險(xiǎn)集總方法的綜合比較
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第7章 VaR以及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)控制
7.1 定義基于VaR的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)限額：識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)中心
7.2 管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)VaR限額：考察每日VaR和年度潛在損失之間的聯(lián)系
7.2.1 將每日VaR值轉(zhuǎn)化為等價(jià)的事后年化VaR值
7.2.2 將事前計(jì)算的1年期可承受風(fēng)險(xiǎn)損失轉(zhuǎn)化為等量的每日VaR值
7.2.3 可變的VaR限額和累積損失
7.3 管理基于VaR的交易限額
7.4 識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)以及內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖：VaR德爾塔、成分VaR和增量VaR
7.5 信用風(fēng)險(xiǎn)管理與風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)
7.5.1 設(shè)定授信額度：從名義貸款規(guī)模到預(yù)期損失
7.5.2 設(shè)定貸款的價(jià)格區(qū)間
7.5.3 案例1：大客戶向大型投資銀行申請(qǐng)一筆貸款
7.5.4 案例2：中小企業(yè)向小型零售銀行申請(qǐng)一筆貸款
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第8章 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效測(cè)評(píng)
8.1 業(yè)務(wù)領(lǐng)域、業(yè)務(wù)單元與風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效測(cè)評(píng)的雙重角色
8.2 核算利潤(rùn)
8.2.1 轉(zhuǎn)移定價(jià)
8.2.2 成本分?jǐn)偧皩?duì)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效測(cè)評(píng)的影響
8.3 資本投資與資本配置
8.4 風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)量選擇：配置資本還是已用資本
8.5 風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)量選擇：風(fēng)險(xiǎn)分散化資本還是風(fēng)險(xiǎn)未分散化資本
8.5.1 分散化風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)量方法選擇的比較
8.5.2 分散化風(fēng)險(xiǎn)資本和未分散化風(fēng)險(xiǎn)資本的選取準(zhǔn)則
8.6 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效測(cè)評(píng)選擇：EVA還是RAROC
8.7 變形和潛在拓展
8.7.1 差異化目標(biāo)回報(bào)率
8.7.2 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效測(cè)評(píng)的替代指標(biāo)
8.7.3 期望不足和績(jī)效評(píng)估
8.7.4 操作風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和績(jī)效測(cè)評(píng)
8.8 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整績(jī)效與管理者的績(jī)效測(cè)評(píng)
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第9章 風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的績(jī)效目標(biāo)、資本配置和預(yù)算機(jī)制
9.1 從銀行權(quán)益資本成本到銀行績(jī)效目標(biāo)
9.1.1 估計(jì)權(quán)益資本成本
9.1.2 定義目標(biāo)回報(bào)率
9.2 各個(gè)業(yè)務(wù)條線的目標(biāo)回報(bào)率應(yīng)該是不同的嗎
9.2.1 單一最低回報(bào)率的潛在影響
9.2.2 為不同的業(yè)務(wù)估算不同的β值
9.2.3 應(yīng)用不同的資本成本：選擇驅(qū)動(dòng)
9.3 資本配置與規(guī)劃和預(yù)算機(jī)制
9.3.1 為什么資本配置要與規(guī)劃?rùn)C(jī)制相連接
9.3.2 為什么資本配置不能完全納入規(guī)劃?rùn)C(jī)制中
9.4 案例分析：意大利聯(lián)合信貸集團(tuán)的資本配置機(jī)制
9.4.1 聯(lián)合信貸集團(tuán)資本配置程序和標(biāo)準(zhǔn)
9.4.2 在規(guī)劃和實(shí)施過程中設(shè)定價(jià)值創(chuàng)造和資本配置的目標(biāo)
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結(jié)語
一些精選的免費(fèi)風(fēng)險(xiǎn)管理網(wǎng)站
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

　?。?）易于操作和溝通； （2）不需要對(duì)基準(zhǔn)資產(chǎn)或者風(fēng)險(xiǎn)因子的收益聯(lián)合分布作出細(xì)致的假設(shè)； （3）對(duì)于市場(chǎng)價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)因子之間的關(guān)系并不固定的投資組合，歷史模擬法能夠捕捉到它的風(fēng)險(xiǎn)。相對(duì)于方差一協(xié)方差法而言，其他模擬技術(shù)也都具有上述第3個(gè)優(yōu)點(diǎn)。這在下面分析期權(quán)的VaR度量時(shí)還會(huì)作進(jìn)一步的分析。而第1個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是歷史模擬法所特有的了。在歷史模擬法的最簡(jiǎn)單形式當(dāng)中，并不要求估計(jì)龐大的相關(guān)系數(shù)矩陣，或者要運(yùn)用GARCH、，EWMA法等對(duì)單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的波動(dòng)行為進(jìn)行建模。因?yàn)闅v史模擬法基本上是假設(shè)投資組合的收益率分布是穩(wěn)定的。與此同時(shí)，采用這種VaR方法計(jì)算出來的結(jié)果也很容易被任何高級(jí)經(jīng)理人員所理解和進(jìn)行闡釋，即便他們對(duì)方差一協(xié)方差技術(shù)一無所知。第2個(gè)優(yōu)點(diǎn)也很重要，但是對(duì)其必須要有正確的理解。歷史模擬法并不是不需要假設(shè)的，因?yàn)樗旧砭图僭O(shè)收益率的歷史的聯(lián)合分布是未來分布的合理近似。只不過歷史模擬法并不要求假設(shè)資產(chǎn)收益率是服從聯(lián)合正態(tài)分布的，而方差一協(xié)方差法就有這樣的要求。對(duì)于單筆資產(chǎn)來說，收益率的經(jīng)驗(yàn)分布通常接近于正態(tài)分布，但是并不是標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布。特別是負(fù)收益的概率常常會(huì)明顯高于正態(tài)分布負(fù)收益的概率，因此收益分布的左側(cè)尾部就比正態(tài)分布的左側(cè)尾部要更加“肥厚”。采用實(shí)際的歷史收益率數(shù)據(jù)，歷史模擬法能夠解釋單筆資產(chǎn)收益率的“厚尾”現(xiàn)象。而最重要的就是，歷史模擬法因?yàn)椴恍鑼?duì)收益的聯(lián)合分布做出假設(shè)，就可以考慮在市場(chǎng)沖擊下，資產(chǎn)收益相關(guān)性的突變效應(yīng)。這在方差一協(xié)方差法中是無法考慮的，而在蒙特卡羅模擬法中也十分困難并且要耗費(fèi)大量的時(shí)間去建模。例如，假設(shè)A國的股票市場(chǎng)對(duì)B國股票市場(chǎng)的行為相對(duì)不敏感，即在正常的市場(chǎng)條件下兩國股市的相關(guān)性很低；但是當(dāng)B國的股票市場(chǎng)在t-k日和t-k’日之間遭遇突然的大幅下挫時(shí)，A國的股票市場(chǎng)就會(huì)有相當(dāng)大的反應(yīng)，也就是說在市場(chǎng)危機(jī)中相關(guān)性顯著上升。方差一協(xié)方差法就會(huì)假設(shè)這兩個(gè)市場(chǎng)服從聯(lián)合正態(tài)分布，其相關(guān)系數(shù)就是正常狀況和危機(jī)狀況下相關(guān)系數(shù)的均值。顯然，這樣的假設(shè)是不能真正反映出這兩個(gè)市場(chǎng)的相互依賴和互動(dòng)關(guān)系的。當(dāng)然，采用連接函數(shù)可以對(duì)這兩個(gè)市場(chǎng)的相依結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，其建模更加精確但是過程也比較耗時(shí)。連接函數(shù)相對(duì)而言更加復(fù)雜，但是也比較常用，下文還會(huì)對(duì)其作簡(jiǎn)單的介紹。

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