VaR和銀行資本管理

內容概要

中國將于2013年開始同時實施《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，國內銀行業(yè)對風險量化度量技術日益重視。但與國際先進銀行相比，國內銀行業(yè)的全面風險度量和經濟資本管理仍處于初始階段，風險度量技術與資本管理藝術仍未實現(xiàn)有效整合，尖端技術仍只被較少的專業(yè)人員所理解和掌握，相關的專業(yè)術語還沒有成為銀行經營管理的標準語言。
本書是一本理論與實際緊密結合的著作。國內關于全面風險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，第二本有關銀行資本管理的譯著。本書不但論及了市場風險、信用風險、操作風險、業(yè)務風險的各種度量方法和技術，而且討論了如何對風險進行集總。更為重要的是，本書還將風險度量拓展到了風險控制(包括如何設定風險限額、如何設定授信限額、如何根據風險進行定價)、風險調整績效測評以及資本配置、預算目標設定等銀行經營管理活動。此外，書中還穿插了大量的金融機構案例，幫助讀者加深理解。

書籍目錄

譯者序
前言
致謝
貢獻者
第1章 VaR、資本管理與資本配置
1.1 VaR簡介
1.2 資本管理與資本配置：本書的結構
第2章 資本管理的內涵
2.1 監(jiān)管資本和《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》的演進
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：市場紀律
2.2.4 關于《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》應用和實施的爭論
2.3 銀行所需資本的評估以及幾種不同的銀行資本概念
2.3.1 資本賬面價值和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 資本概念選擇對資本管理和配置的影響
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第3章 市場風險
3.1 方差-協(xié)方差法
3.1.1 一個簡化的例子
3.1.2 相關隨機變量的選擇
3.1.3 敞口映射
3.1.4 投資組合的VaR
3.1.5 波動率和相關性估計：簡單的移動平均法
3.1.6 波動率和相關性估計：指數(shù)加權移動平均和GARCH模型
3.1.7 VaR估計以及時間區(qū)間的相關問題
3.1.8 潛在波動率與相關性
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 計量期權頭寸的VaR
3.3.1 期權VaR計量的問題
3.3.2 期權VaR計量的解決方案
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 市場風險模型的返回檢驗
3.6.1 使用哪種序列，實際還是理論組合回報率
3.6.2 VaR返回檢驗預測：無條件準確度與無條件獨立性
3.7 內部VaR模型和市場風險資本要求
3.8 壓力測試
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第4章 信用風險
4.1 定義信用風險：預期損失和非預期損失
4.2 機構信用評級
4.2.1 外部評級
4.2.2 遷移矩陣、累積和邊際違約概率
4.3 單體信用風險度量的量化技術：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》下信用風險資本要求
4.4.1 標準法
4.4.2 內部評級法的初級法和高級法
4.5 內部評級
4.5.1 內部評級過程
4.5.2 量化評級和定義違約
4.5.3 內部評級的當前時點法與完整周期法
4.6 估計違約損失率
4.7 估計違約風險暴露
4.8 《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》與國際會計準則的相互關系
4.9 信用組合風險的多種建模方法
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主要信用風險組合模型的比較
小結
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第5章 操作風險和業(yè)務風險
5.1 《巴塞爾協(xié)議Ⅱ》有關操作風險的資本要求
5.1.1 基本指標法
5.1.2 標準法
5.1.3 高級計量法
5.2 操作風險管理的目標
5.3 量化操作風險：建立數(shù)據庫
5.3.1 操作風險映射和確定關鍵風險指標
5.3.2 建立內部損失數(shù)據庫
5.3.3 外部損失數(shù)據庫
5.3.4 情景分析
5.4 度量操作風險：從損失頻率和嚴重性到操作風險資本
5.4.1 基于內部損失數(shù)據庫對嚴重性建模
5.4.2 用外部數(shù)據和情景分析整合內部嚴重性數(shù)據
5.4.3 估計操作損失頻率
5.4.4 評估操作事件的相關性或相依性
5.4.5 通過模擬計量操作風險資本
5.4.6 風險度量是操作風險管理的最后一步嗎
5.5 案例分析：美國銀行業(yè)度量操作風險的進展
5.6 業(yè)務風險和風險盈利度量
5.7 業(yè)務風險度量實踐：定義風險盈利計量指標
5.8 從風險盈利到風險資本
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第6章 風險資本集總
6.1 統(tǒng)一時間期限、置信水平以及資本定義
6.2 風險集總方法
6.2.1 選擇集總的內容：業(yè)務單位還是風險類型
6.2.2 可以相互替代的幾種風險集總方法
6.3 估算風險集總參數(shù)
6.4 案例研究：富通集團內部的風險集總
6.5 幾種風險集總方法的綜合比較
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第7章 VaR以及市場風險、信用風險的風險控制
7.1 定義基于VaR的市場風險限額：識別風險承擔中心
7.2 管理市場風險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值轉化為等價的事后年化VaR值
7.2.2 將事前計算的1年期可承受風險損失轉化為等量的每日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 識別風險貢獻以及內部風險對沖：VaR德爾塔、成分VaR和增量VaR
7.5 信用風險管理與風險定價
7.5.1 設定授信額度：從名義貸款規(guī)模到預期損失
7.5.2 設定貸款的價格區(qū)間
7.5.3 案例1：大客戶向大型投資銀行申請一筆貸款
7.5.4 案例2：中小企業(yè)向小型零售銀行申請一筆貸款
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第8章 風險調整績效測評
8.1 業(yè)務領域、業(yè)務單元與風險調整績效測評的雙重角色
8.2 核算利潤
8.2.1 轉移定價
8.2.2 成本分攤及對風險調整績效測評的影響
8.3 資本投資與資本配置
8.4 風險資本計量選擇：配置資本還是已用資本
8.5 風險資本計量選擇：風險分散化資本還是風險未分散化資本
8.5.1 分散化風險資本計量方法選擇的比較
8.5.2 分散化風險資本和未分散化風險資本的選取準則
8.6 風險調整績效測評選擇：EVA還是RAROC
8.7 變形和潛在拓展
8.7.1 差異化目標回報率
8.7.2 風險調整績效測評的替代指標
8.7.3 期望不足和績效評估
8.7.4 操作風險、業(yè)務風險和績效測評
8.8 風險調整績效與管理者的績效測評
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第9章 風險調整后的績效目標、資本配置和預算機制
9.1 從銀行權益資本成本到銀行績效目標
9.1.1 估計權益資本成本
9.1.2 定義目標回報率
9.2 各個業(yè)務條線的目標回報率應該是不同的嗎
9.2.1 單一最低回報率的潛在影響
9.2.2 為不同的業(yè)務估算不同的β值
9.2.3 應用不同的資本成本：選擇驅動
9.3 資本配置與規(guī)劃和預算機制
9.3.1 為什么資本配置要與規(guī)劃機制相連接
9.3.2 為什么資本配置不能完全納入規(guī)劃機制中
9.4 案例分析：意大利聯(lián)合信貸集團的資本配置機制
9.4.1 聯(lián)合信貸集團資本配置程序和標準
9.4.2 在規(guī)劃和實施過程中設定價值創(chuàng)造和資本配置的目標
小結
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結語
一些精選的免費風險管理網站
參考文獻

章節(jié)摘錄

　　（1）易于操作和溝通； （2）不需要對基準資產或者風險因子的收益聯(lián)合分布作出細致的假設； （3）對于市場價值與風險因子之間的關系并不固定的投資組合，歷史模擬法能夠捕捉到它的風險。相對于方差一協(xié)方差法而言，其他模擬技術也都具有上述第3個優(yōu)點。這在下面分析期權的VaR度量時還會作進一步的分析。而第1個優(yōu)點就是歷史模擬法所特有的了。在歷史模擬法的最簡單形式當中，并不要求估計龐大的相關系數(shù)矩陣，或者要運用GARCH、，EWMA法等對單個風險因子的波動行為進行建模。因為歷史模擬法基本上是假設投資組合的收益率分布是穩(wěn)定的。與此同時，采用這種VaR方法計算出來的結果也很容易被任何高級經理人員所理解和進行闡釋，即便他們對方差一協(xié)方差技術一無所知。第2個優(yōu)點也很重要，但是對其必須要有正確的理解。歷史模擬法并不是不需要假設的，因為它本身就假設收益率的歷史的聯(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資產收益率是服從聯(lián)合正態(tài)分布的，而方差一協(xié)方差法就有這樣的要求。對于單筆資產來說，收益率的經驗分布通常接近于正態(tài)分布，但是并不是標準的正態(tài)分布。特別是負收益的概率常常會明顯高于正態(tài)分布負收益的概率，因此收益分布的左側尾部就比正態(tài)分布的左側尾部要更加“肥厚”。采用實際的歷史收益率數(shù)據，歷史模擬法能夠解釋單筆資產收益率的“厚尾”現(xiàn)象。而最重要的就是，歷史模擬法因為不需對收益的聯(lián)合分布做出假設，就可以考慮在市場沖擊下，資產收益相關性的突變效應。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大量的時間去建模。例如，假設A國的股票市場對B國股票市場的行為相對不敏感，即在正常的市場條件下兩國股市的相關性很低；但是當B國的股票市場在t-k日和t-k’日之間遭遇突然的大幅下挫時，A國的股票市場就會有相當大的反應，也就是說在市場危機中相關性顯著上升。方差一協(xié)方差法就會假設這兩個市場服從聯(lián)合正態(tài)分布，其相關系數(shù)就是正常狀況和危機狀況下相關系數(shù)的均值。顯然，這樣的假設是不能真正反映出這兩個市場的相互依賴和互動關系的。當然，采用連接函數(shù)可以對這兩個市場的相依結構進行建模，其建模更加精確但是過程也比較耗時。連接函數(shù)相對而言更加復雜，但是也比較常用，下文還會對其作簡單的介紹。

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