金融风险管理思考题1.金融风险有哪几种类型金融风险主要包括市场风险、信用风险和操作风险。

市场风险是由于金融市场价格或波动性的变化而引起损失的风险。

信用风险是由于交易对手不愿意或无能力履行合同义务而造成损失的风险。

操作风险是内部管理过程和系统的不足或失败、内部人员的失策或外部事件所导致损失的风险。

市场风险、信用风险和操作风险会相互牵扯在一起，所以，任何的分类在某种程度上都是随意的。

2.考虑一项简单的交易，交易者从银行A购买一百万即期英镑(BP)。

现在的汇率为$BP，在两个营业日后结算。

所以，交易者的开户银行必须在在两个营业日后支付$150万以交换一百万英镑。

这一简单的交易可能涉及到哪些风险试加以说明。

1)市场风险：在两天内，即期汇率会发生变化。

比如说，几小时后汇率变到$BP。

交易者削减头寸，向另一银行，银行B出售英镑。

这样，现在的英镑只值$140万，在两天内损失$10万。

这一损失是投资市场价值的变化而引起的。

2)信用风险：过一天，银行B破产。

现在交易者必须进行替代交易，与银行C进行交易。

如果即期汇率进一步从$BP下降到$BP，则与银行B交易的盈利$5万变成风险。

损失是投资的市场价值的变化。

于是市场风险与信用风险相互交错在一起。

3)清算风险：再过一天，开户银行上午将$15万汇给银行A，而银行A违约，在中午之前没有支付承诺的100万英镑。

损失的很可能是全部美元本金。

4)操作风险：假设开户银行将$150万错汇给银行D。

两天后，等资金汇回，再汇给银行A，将要支付额外的利息，损失就是支付的利息。

3.风险度量系统包括哪些步骤一个风险度量系统包括以下一些步骤：1)建立组合头寸与风险因子的映射关系。

2)根据市场数据，构造风险因子的分布(例如，正态分布，经验分布或其他分布)。

3)利用三种方法(delta-正态法，历史模拟法，Monte Carlo法)之一构造组合收益率的分布，计算VaR值。

4.在计算VaR时，涉及到哪两个参数它们对VaR值有什么影响置信水平和期限。

置信水平c越高，VaR值越大。

通过变动置信水平，可以为我们提供很多有关收益分布和潜在的极端损失的信息。

但是，应该在怎样的程度停止，99%，%，%还是更高，仍然不清楚。

随着置信水平的提高，VaR值将增大。

不过，出现的可能性将减小。

另一个问题是随着置信水平c提高时，大于VaR的损失事件的数目就会减少。

时间段(T)越长，计算出的VaR值就越大。

这个推断依赖于两个因素，风险因子和投资组合的头寸。

要想从1天的VaR值推断出更长时间段的VaR 值，需要假设收益是独立同分布的。

如果这样，那么更长时间段的波动率就是1天的波动率乘以时间段的平方根。

同时还需要假设日收益的分布在更长的时间段内是不变的，这相当于限制分布类为稳定分布族，正态分布是成员之一。

如果这样，则有VaR(T 天) = VaR(1天) ×√T 。

这要求了：(1)在时间段是不变的(即有相同的，如正态分布)，(2)不同时间段下分布是相同的(即方差没有时间衰减性)，(3)每日的变化是独立的。

5. 如何最优套期保值比率记S 为存货的价值变化，F 为一份期货合约的价值变化。

如果管理者买入N 份期货合约，那么组合的价值变化为V = S + NF ， 目的是求出使风险降到最低限度的套期保值数量。

记组合的价值变化的方差为F S F SV N N ∆∆∆∆∆++=,22222σσσσ，注意波动率是以货币表示的，而不是收益率，因为我们的目的是稳定以货币表示的价值。

对N 求导，得到F S FVN N∆∆∆∆+=∂∂,2222σσσ为了简单起见，略去下标中的。

令方程等于0，解出N ，我们得到其中σSF 是期货与现货之间的协方差。

这里N 就是最小方差套期保值比率。

6. 如何进行久期套期保值修正久期可以视为价格变化相对于收益率变化的风险暴露的度量。

利用前面的定义，我们可以得出P = (D *P ) y 其中D * 是修正久期。

美元久期定义为D *P 。

假设久期模型成立，于是收益率的变动y 不依赖于到期时间，利用式，现货和期货头寸的变化分别为S = (DS *S ) y F = (DF *F )y其中DS *和DF *分别为S 和F 的修正久期。

我们假设了这些关系是完全成立的，没有误差。

方差与协方差分别为将这些关系代人式，得到：可以进行如下的推导。

将组合的总支付写为 V = S + NF= (D S *S ) y + N (D F *F ) y = [(D S *S ) + N (D F *F )]y当括号内的净暴露为零时，上式为零。

换句话说，最优套期保值比率就是现货美元久期与套期保值资产美元久期之比的负值。

这一比率也可以用基点(DVBP)的货币价值表示，即表更一般地，我们可以使用N 作为组合总久期的修正工具。

如果我们的目标久期为D V ，令[(D S *S ) + N (D F *F )] = D V *V ，或这为 的特例。

7. 如何进行Beta 套期保值Beta 或系统风险可以看作是资产组合i 收益率对市场m 变动暴露的度量：R= i+ i R mt+ itit其中表示系统风险，是截距(这不是风险源，因而在风险管理时可以不考虑)。

是残差部分，与市场组合是不相关的。

与前面一样，略去残差和截距，得到(S/S) ≈ β(M/M) 现在假设有股指期货可供交易。

股指期货的beta为1，(F/F ) = 1(M/M)。

对于股指期权，beta用delta代替，(C) = δ(M)。

与债券久期的情形一样，总组合的支付为V = S + NF= (βS)(M/M) + NF(M/M)= [(βS) + NF] × (M/M)当净暴露(方括号内的项)为零时，总组合的支付为零。

于是空头的最优合约数位8.如何进行基于收益率映射估值法的VaR计算该方法是根据组合或组合中资产收益率分布确定P的分布。

组合收益率服从正态分布的单位时间VaR的计算设组合日收益率R~ N(,2)。

于是从而得到VaR A P0[1(c) ]类似地，可以得到VaR R P01(c)组合中资产收益率服从正态分布的单位时间VaR的计算设有n种资产构成的组合(P0,1, P0,2,…, P0,n)T，P0,i为资产i 的初始价值，于是组合的初始价值为设资产组合的期末价值构成为(P1,1, P1,2,…, P1,n)T ，则组合期末价值为设组合组合中n种资产的单位时间收益率R p (R1, R2,…, R n)T，向量服从n维正态分布N(, ) ，其中R i为资产i的收益率， (1, 2,…, n)T 和分别为收益率R p的均值向量和协方差矩阵。

和i2分别为收益率R i的均值与标准差，ij为收益率R i和R j的相关系数。

收益i率R i的服从均值i与方差i2的正态分布，R i~ N(i,i2)。

于是根据已知的结果，得到VaR A P0[1(c)R R]VaR R P01(c)R关于资产组合的单位时间VaR的计算计算满足的资产组合w (w1, w2,…, w n)T的VaR，就相当于计算初始价值为1的资产组合w的VaR，即相当于计算初始价值为P0,i w i,，于是根据已知的结果，得到VaR A1(c)R RVaR R P01(c)R其中关于VaR的时间加总问题求出单位时间的VaR后，再计算持有期t的VaR时，可以直接利用时间加总公式。

假设单位时间收益率服从正态分布N(,2)，并且在持有期t内单位时间收益率是独立同分布的。

设收益率按连续复利计算，则所以r t(t)~ N(t,2t)。

于是VaR A P0(1(c)(t)1/2t)VaR R P01(c)(t)1/29. 如何进行基于收益率映射估值法的VaR计算见PPT-Var的计算110.Delta-正态方法的VaR计算的基本原理是什么Delta-正态方法是假设收益率向量r (r1, r2,…, r n)，服从均值向量为，协方差矩阵为的n维正态分布，即r~N(, )。

于是由可知P是正态随机变量的线性组合，所以P服从正态分布，即P~N(p,p2)。

因为于是所以从而VaR p1(c)p11. Delta-正态方法计算VaR的基本步骤是什么Delta-正态方法计算VaR的基本步骤：▲第一步：识别风险因子，建立资产组合与风险因子之间的映射关系。

▲第二步：估计风险因子收益率均值与协方差矩阵假设现在的时间为t0。

收集风险因子收益率的历史数据，不妨设有过去T期的历史数据{ r t (r1,t, r2,t,…, r n,t), t Tt, (T1)t, …, 2t, t }其中t表示相邻两期的时间间隔，也是计算资产组合VaR的持有期。

1．简单Delta-正态方法简单Delta-正态方法是用样本均值和样本协方差作为风险因子收益率均值和协方差矩阵的估计，即用向量与矩阵表示，则为2． Delta-加权正态方法Delta-加权正态方法是对最近的历史数据赋予大的权重，一般权重为其中01称为衰减因子，日数据取，月数据取。

利用这样的权重，风险因子收益率均值和协方差矩阵的估计为第三步：利用公式计算出第四步：给定置信度c，利用公式VaR p1(c)p就得到VaR值。

12. 基于标准历史模拟法计算VaR的步骤是什么第一步——识别风险因子变量，建立资产组合价值与风险因子变量之间的映射关系。

设识别的风险因子的值为f n(i)，n1, 2, …, N, i1,2,…, t。

借助于相应的证券定价理论，将资产组合在i时刻的价值为V(i)表示为用n个风险因子f n(i)，n 1,2,…, N，的函数V(i) V(f1(i), f2(i),…, f N(i))第二步——选取历史数据，模拟风险因子未来可能的取值。

首先要选择合适的历史数据的时间区间，主要考虑能反映未来时期风险因子变化。

设现在的时间为t, 历史数据的时间区间为1,2, …, t，即从过去到现在t个交易日，得到每个风险因子从过去到现在到t个交易日的数据，记为f n(i)，i1, 2,…, t，n 1, 2,…, N。

得到风险因子的变化值f n(i1) f n( i1) f n(i) ，i 1, 2, …, t 1，n 1, 2, …, N。

用过去风险因子的变化值作为风险因子的未来变化值，即未来等同于过去，计算风险因子的未来值f n k(i)，i 1, 2,…, t 1，n 1, 2, …, N。

计算如下，对于水平值的风险因子f n k(i) fn(t) f n(i1) ，i 1, 2,…, t 1，对于价值量的风险因子f i k(i) fi(t)(1 f i(i1)/f i(i))，i 1, 2,…, t 1，第三步——计算资产组合未来的价值利用模拟的风险因子未来取值，及函数关系V(i) V(f1k(t), f2k(t),…, fNk(t))，i 1, 2, …, t 1计算资产组合价值的变化量V(i) V(i) V(t)，i1, 2,…, t 1这也称为资产组合的损益值。