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企业风险管理实践架构
-市场风险、流动性风险新趋势与实践

        黄柏翔
   国际风险管理师协会认证讲师
       Email:shang@gcprm.com
   国际风险管理师大中华认证中心
   (GCPRM) www.gcprm.com

                               1
简介

   吴宗叡博士 GTSM高级专家、GCPRM大陆事务部主任
   中央财经大学经济学博士(金融学专业),现任Ministry of Finance.,
    GTSM Auditing Department 高级专家,淡江大学兼任副教授;台湾金
    融研训院风险管理特聘讲座;代表证券柜买中心稽核处参与证券暨期
    货市场发展基金会「企业内部控制制度在职训练研习班-舞弊侦测及处
    理技巧」、金融监督管理委员会与亚洲开发银行于2006年「APEC 证
    券监理人员风险管理研讨会」,、证券暨期货市场发展基金会主办之
    「Introductory to Advanced Structured Finance Master Program」,证券
    暨期货市场发展基金会「VaR 理论与实作系列:权益证券及其衍生商
    品」特邀与会人。
   ------------------------------------------------------------------------------------------
   黄柏翔 台湾金融工程师学会副秘书长、GCPRM研发部主任
   现任台湾金融研训院、上海陆家嘴人才金融城等知名官方两岸三地金
    融工程与风险管理议题的推广规划与特聘讲师;曾任统一证券新金部
    交易策略研发组顾问、政治大学财务工程研究中心、台湾金融工程师
    学会、铭传大学、淡江大学、中正大学、中国银行家論坛、台湾金融
    训院、上海陸家嘴金融城人才发展中心全面风险管理特约讲座。



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2012年台湾金融研训院-GCPRM 企业风险管理主题发表


   2012/7/6 全球新金融监理趋势下企业风险管理框架导论
    ERM Frameworks, Fundamentals and Cultures- New views on the Basel II & III
    Accords and Dodd-Frank
   2012/7/13 企业风险管理战略、董监事职责与公司治理文化建立
    The Governance and Board of Directors Roles in Enterprise Risk Management
   2012/7/20 企业风险管理个案与案例研究
    ERM Case Study
   2012/7/27 企业风险管理实践架构-利率风险与避险
    Interest-Rate Risk and Hedging with Derivative Instruments
   2012/8/3 企业风险管理实践架构-市场风险、流动性风险之衡量与管理实务
    Market Risk and Liquidity Risk Management
   2012/8/10 企业风险管理实践架构-零售与商业信用风险
    Retail and Commercial Credit Risk Management
   2012/8/17 企业风险管理实践架构-操作风险、风险资本分配与风险调整绩效最
    适决策分析
    Operational Risk, Risk Capital Attribution and Risk-Adjusted Performance
    Measurement




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2012年台湾金融研训院-GCPRM 企业风险管理主题发表


 指导专家
 刘委员启群 (台湾金融监督管理委员会委员)
  林首席资深副总经理树源 (群益金鼎证券)
  杨风控长敦仁 (日盛金控)
  吴宙达先生 (台湾中央银行业务局)
  陈副总经理暨风控长志伟 (元富证券)
  郭副总经理暨风控长炯烈 (大众银行)
  周专门委员文初 (台湾金融监督管理委员会检查局)
 合作专家
 黄主任柏翔(国际风险管理师大中华中心)
 曾主任慧敏(国际风险管理师大中华中心)
 吴博士宗叡 (国际风险管理师大中华中心)
 黄博士建仁(国际风险管理师大中华中心)

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资本配置最佳化背景简介




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企业风险管理趋势(全面风险管理,ERM)

High-Performance Risk Management Analytic Framework-2011
 Evolving from Quantitative Risk Management to a High-Performance Risk
    Management Analytic Framework

    Insights on a new direction for risk management byMyron S. Scholes,PhD
     and Nobel Laureate, and Michael Stefanick, Director of Risk Practice at
     SAS




    --Leading firms will be strongly considering implementing
      a high-performance risk management framework that will
      provide a complete picture of firm wide risk.--
     (Enterprise-wide Risk Management)

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由计量风险管理到高效的风险管理架构




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风险管理错误思维
• 企业应追求整体资本运用的最佳化,而非
  单一风险曝险状况的衡量
• 大部分企业使用VaR等工具,简化动态衡量
  市场短期因素变动的敏感性,并未储存额
  外资本以备市场重大冲击时的需要。
• 一般企业仅使用简化的市场信息或历史观
  测值,用近期的相关性与波动性来预测未
  来的波动,认为不需要为重大冲击变化预
  作准备。

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风险管理是计量数学或管理分析

•   风险管理常犯三个错误,首先是仅使用计量衡
    量,而没有深入的管理分析,其次是过度依赖风
    险分散效果,第三是错误假设资金很容易募集。
•   当市场在正常状况时,资金与流动性不虞匮乏,
    但当市场表现不佳或遭遇重大冲击时,资金将退
    出整个市场。
•   任何一个有前瞻性的分析架构,在估计未来的风
    险与报酬时,不仅会考虑可运用的资金,也会将
    财务杠杆调整的成本及资产与负债存续期间不配
    合的因素考虑进去。


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由投资组合风险风散到风险管理的最佳化

• 风险管理已经由间断的、计量的分析转变为一个
  整体的管理分析观点。
• 考虑的因素包括:资本水位的正确计算、要求的
  回报率、在市场变动下的投资组合最佳化、能承
  受的风险水平、监控的机制、交易的奖酬机制、
  公平的会计系统、资本结构的风险。
• 宏观的风险管理程序应包含报酬的最佳化、资本
  的管理以及价格与流动性对市场的冲击,以创造
  一个稳健的风险管理架构。

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市场风险新趋势与实践-总体市场风险




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市场风险-总体经济风险
                                        股
                                        价
                                        与
                                        资
                                        本
                                        走
                                        势
                                        类
                                        似




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市场风险-总体经济风险

 BASEL I 要求银行的资本与风险加权资产之
  比不得低于8%,在景气较差的时候,银行
  的信贷损失高于景气较佳时的信贷损失,因
  此风险性资产上升导致资本充足率的分母扩
  张,使银行的放贷能力受到影响,从而产生
  顺周期性。

 资本充足率==(資本)/(風險加權資產+12.5倍
  的市場風險資本)

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市场风险-总体经济风险

 Basel II capital requirements and the business cycle




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市场风险-总体经济风险

 2010a. Countercyclical Capital Buffer Proposal
  (Consultative Document). Available.
 巴塞尔委员会建议采用信贷余额/GDP作为在上行周期
  计提逆周期资本缓冲的基准变量,根据该指针对其长期
  趋势值的偏离度(GAP),确定是否计提逆周期资本缓
  冲以及计提的数量。
 巴塞尔委员会实证研究表明,在其所研究的三大类10项
  指标中,信贷余额/GDP用于判断经济较佳周期和金融
  危机的效果最佳,因为几乎在所有的金融危机发生之
  前,都经历了一段信贷高速增长时期。同时,选用信贷
  余额/GDP对其长期趋势的偏离度(GAP),能够较好
  地实现防止信贷过度增长可能给银行造成损失的目标。

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市场风险-总体经济风险




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市场风险-总体经济风险




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市场风险-总体经济风险

 2010b.Guidance for National Authorities Operating the
  Countercyclical Capital Buffer.
 逆循环资本缓冲之目的,在银行体系信用过度扩充
  可能升高系统风险时,要求银行增加计提资本,并
  在信用循环反转时释出资本,以吸收银行损失,降
  低资本不足导致紧缩信用之风险。
 Basel III规定逆循环资本缓冲比率介于0-2.5%之间
  ,须以普通股权益支应。此外,BCBS于2010年12
  月发布「各国金融监理机关实行逆循环资本缓冲之
  指引」(Guidance for National Authorities Operating
  the Countercyclical Capital Buffer),要求各国金融监
  理机关以信用/国内生产毛额(credit / GDP)比率为基
  础,且实行适当之判断准则,监控及评估国内信用
  成长情形,以决定逆循环资本缓冲水平。

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市场风险-总体经济风险

逆循环资本缓冲之计算步骤
步骤1
 计算当期之信用/GDP比率
 公式:RATIOt = CREDITt / GDPt X 100%
 其中,CREDIT采广义定义,指对非金融民
  间部门之所有信用供给。




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市场风险-总体经济风险

步骤2
   计算信用对GDP之缺口(credit-to-GDP gap),亦即比较目前信用/GDP比率
    与长期趋势之差异。
   公式:GAPt = RATIOt - TRENDt
   其中,TREND系指利用各国长期之经济历史资料,求算信用/GDP之长期
    平均比率。
步骤3 将信用对GDP之缺口转换为逆循环资本缓冲比率
公式:
 若(CREDITt / GDPt X 100%) – (TRENDt)< L(下限),则逆循环资本缓
  冲比率=0%
 若(CREDITt/GDPtX100%) – (TREND t)> H(上限),则逆循环资本缓冲
  比率=2.5%
 若L <((CREDITt /GDPt X 100%) – (TREND t))< H,则逆循环资本缓冲
  比率介于0%-2.5%之间,采直线法计算
 有关L与H之订定,国际清算银行依据过去银行危机资料研究发现,L
  订为2及H订为10,能提供合理且健全之标准,惟各国仍应视其数据期
  间长短及参数选择作适当调整。


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市场风险-总体经济风险




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市场风险-总体经济风险


周期资本缓冲内在机制




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市场风险-总体经济风险

金融危机=经济危机?
 金融危机定义
 汇巿压力指标(EMP)的是Eichengreen et al.(1996),而
  Sachs et al.(1996)、Kaminsky et al.(1998)及Glick et
  al.(1999)均采用类似指标。汇巿压力指标(EMP)的定
  义如下所示:

    EMPi ,t  (%ei ,t )  (% Ri ,t )  (% FRi ,t )
   EMP:为在时间t下,i 国的外汇压力指标
   e:为在时间t下,i 国的汇率贬值率
   R:为在时间t下,i国的利率变动率
   FR:为在时间t下,i国的外汇储备变动率
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市场风险-总体经济风险

 依据Eichengreen et al.(1996)定义汇巿压力
  指标超过该指标平均数加上1.5倍标准差时,
  就判断为金融危机,而Kaminsky et al.(
  1998)则定义汇巿压力指标超过该指标平均
  数加上3倍标准差时,才判定有金融危机。

            1 ifEMPi ,t   EMP  3 EMP
  CCi t   
            0         otherwise




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市场风险-总体经济风险




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市场风险-总体经济风险

 英国政府为对英国银行业进行结构性及非结构性改革,
  于2010年6月成立银行独立委员会(Independent
  Commission on Banking; ICB),要求将大型银行就零
  售业务与投资银行业务作法定架构之区隔。
 零售银行资本缓冲(Ring-fence-buffer)计算所示
      零售 銀行 風   依銀行 2010 年企業帳戶          零售銀行資本緩衝比率 核心資本比
                                                              1
      險性 資產 占   及相關官方統計資料,對             (Ring-fence-buffer) 率
      GDP 比率    零售資產規模作假設分類
      <1%       所有其他銀行                 0%                  7%
      1%-3%     Clydesdale 、 Co-op 及   (1.5×(RWAs/GDP-1%)) 7 % + 零 售
                     2
                Verde 等銀行                                  銀行資本緩
                                                           衝比率
                Barclays,HSBC,Lloyds
                Banking Group (LBG),
      >3%       Nationwide,Royal Bank of 3%                10%
                Scotland (RBS), Santander
                UK



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市场风险-总体经济风险

 杠杆比率(Leverage Ratio)
 Basel III另一项重要规定,系导入与风险无关之杠杆比
  率(leverage ratio),以补充现行与风险连结之资本适足
  性规范的不足,并限制银行体系过度杠杆操作。
 杠杆比率将自2011年起开始监理观察,并自2013年起平
  行测试,且平行测试期间之最低比率订为3%。预计
  2017年上半年前将完成所有检讨修正,2018年起正式将
  杠杆比率纳入第一支柱实施。




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市场风险-总体经济风险

 英国ICB建议所有英国本地零售银行风险性
  资产占GDP比率大于1%以上(含)之所有
  零售银行,应该逐渐增加杠杆比率,最高比
  率为当风险性资产占GDP比率为3%时,杠
  杆比率应有4.06%水平。




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市场风险-总体经济风险

 保险公司负债评估的折现率和息差风险(
  spread risk)
 欧II的负债评估采用无风险利率折现后的未
  来现金流的“最优估计”的现值。
 目前欧洲主要选择银行间互换曲线或者政府
  债券曲线,并加上适当的对信贷风险的调整
  作为基准折现率曲线。
 QIS5就采用互换曲线作为基准折现率,该曲
  线包含了对互换中信贷风险的调整(10bps
  )。

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市场风险-总体经济风险

1、收益率曲线外推法(yield curve extrapolation)
 要求采用可观察到的市场数据进行外推来设定较长
  期限的基准折现率,包括常量外推法和收益率曲线
  外推法。
2、匹配溢价法(the matching premium)
 保险公司能将资产持有到期并赚取非流动性溢价(
  illiquidity premium),而无需承受短期息差波动的
  风险。非流动性溢价几乎被所有人彻底抛弃,现在
  ,却因为能够降低息差波动和减少资本要求而被认
  为是欧II框架未来设计中的重要元素。
 匹配溢价法就是在确保资产和负债的现金流匹配的
  情况下,可以采用与资产相一致的折现率用于负债
  评估,从而降低息差波动的影响,减少资本要求。

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流动性风险新趋势与实践-流动性风险值与
日内流动性风险管理




                  31
流动性风险


 流动性风险--资金流动性风险和资产流动性
  风险。
 资金流动性风险:筹集现金偿还债务的能力
  以满足交易对手对于现金或抵押的要求。
  (长期资本管理公司)
 资产流动性风险:市场上暂时没有交易要
  求,不能按照市场价格交易而面临的风险。



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流动性风险新趋势与实践-资产流动性风险


“Liquidity-Adjusted VaR”?
VaR 能够衡量良好的市场或信用风险,只因取决于投资组合的内容




流动性风险是增加交易/再融资成本 
 流动性风险不只局限于固定的投资组合,而是取决于将来需要加
  入的组合




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流动性风险新趋势与实践-资产流动性风险

流动性风险衡量的应用范围 
 投资组合的流动性得分 
 替代交易方案的比较 
 清算/赎回的隐性成本 
 投资组合的流动性排名...




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流动性风险新趋势与实践-资产流动性风险


A Liquidity Surface reflects the competing role ofCost, Size and Time




   Modelling and Empirical Challenges of a New Risk Standard
   Carlo Acerbi, Dan Stefek and Zsolt SzekeresApril 2012


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解决方式-调整流动性风险值

Basel Committee on Banking Supervision
 Messages from the academic literature on risk
measurement for the trading book,31 January 2011

                                       调整流动性VaR
                                       将成为解决过往
                                       LTCM与摩根大通
                                       事件的新趋势




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解决方式-调整流动性风险值

   Liquidity-Adjusted Market Risk Measures with Stochastic Holding Period
    (October 20, 2010, Damiano Brigo and Claudio Nordio)


 随机时间(SHP)下的流动性调整模型:对于每个时间t下市
  场风险VaR为Vt,令Xt=ln(Vt),所以Vt的增量从t到h(
  持有时间)如下:
                                            Vt  h  Vt
        X t h    X t  ln(Vt  h / Vt ) 
                                                Vt
         X 0 H 0  X 0 | H 0 ~ H 0 ( X 1  X 0 )

         PX t  h  X t  VaRt , h , c   c


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解决方式-调整流动性风险值

 在对数常态报酬的例子中,因此得到有调整流动性风险
  的风险值:         1
                    VaRt ,h ,c    t ,h   (c) t ,h

 未来的持有时间简单假设如下(Brigo and Nordio (2011)
  建议可用均数回归模型(Vasicek、CIR模型)、连续随机
  跳耀模型等描述持有时间过程):
   持有時間                                  機率
   10(交易日)                               0.99
   75(交易日)                               0.01

   持有時間                                  風險值 99.96%
   10(交易日)                               20.1
   75(交易日)                               55.7
   隨機時間(SHP) Bernoulli 10/75, p(10)=0.99 29.6


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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险

   Intra-Day Liquidity Risk from a Stress Testing Perspective January 25,
    Bank of England Financial stability paper no. 11 – June 2011:
    •Intra-day liquidity: risk and regulation




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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险




投资组合在持有到期时MTM的演变            存活期间的流动资金状况的演变


最新的资金流动性风险管理是能够产生每小时的日内预
测(结算周期结束)。且应强调日内预测,并添加到每
一天的流动资金缺口报告。

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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险




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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险

   Intra-Day Liquidity Risk from aStress Testing PerspectiveJanuary 25,




       旧有
             新


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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险




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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险

                                                           End-Of-Day liquidity
Risk with impact on liquidity   Intra-day liquidity risk
                                                                    risk
取消日内未承诺信用额度                     可用日内的信用额度
  (个别风险)                          做衡量标准
                                利用现金流入的时间点
  延期风险(特有风险)
                                  做衡量标准
         执行风险                   利用现金流入的时间点
(有交易未被执行的营运风险)                    做衡量标准
                                利用现金流入的时间点                  利用现金流入的
      信用风险(违约)
                                  做衡量标准                     金额做衡量标准
                                利用现金流出的时间点
  关键时候传出支付增加
                                  做衡量标准

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流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险


FSA qualitative recommendations (BIPRU 12.3 and 12.5)
 Calculate on anintra-day basisthe need to execute
  payments onnormal and stressedbases
 Analyze intra-day timing of payments and postings of
  cash
 Search peak intra-day need
 Analyze impact if paymentobligation default
  ofcustomer with largest intra-day credit exposure
 Intra-daycredit limitsand credit policies


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风险衡量控管工具与个案-VaR




                  46
压力测试

 以压力测试估计市场发生「极端状况」时,投资组合可能的最大损
 失金额,弥补VaR的缺失,避免内部模型的「模型风险」




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压力测试

压力测试情境:
1. 殖利率曲线平行移动±100 bp
2. 殖利率曲线扭转± 25 bp
3. 同时出现上述两种情形
4. 股价指数波动增减± 20%
5.股价指数值之变动± 10% (台湾目前有± 7%限制)
6. 主要国家汇价之变动± 6%;其它货币汇价变动±
   20%
7. 交换契约利差(swap spread)变动± 20 bp


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情境分析




                               压力测试结合数
                               个真实情境
                               =>情境分析




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情境分析

   1987 美国股市崩盘 U.S. stock market crash
   1990 美国高收益债券市场危机 Collapse of U.S. high yield (junk) bond
    market
   1991 石油价格飙升 Oil price surge
   1992 ERM(欧洲汇率机制)危机 ERM (European Exchange Rate
    Mechanism) crisis
   1994 美国债券市场危机 U.S. bond market crash
   1995 墨西哥危机 Mexican Crisis
   1997 亚洲金融危机 Asian crisis
   1998 LTCM 濒临倒闭 Russian default, Ruble collapse. LTCM
   1999 黄金价格 Gold prices
   2000 TMT 部门崩溃 TMT sector collapse
   2001 9-11 支付系统中断 September 11 payments system disruption
   2002 阿根廷危机 Argentine crisis
   2007 美国次级抵押贷款危机 U.S. sub-prime mortgage collapse



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回朔测试中的穿透判断


150,000.00



100,000.00
                                                                                                   每日资产损益


 50,000.00



       0.00
              251   301   351   401   451   501   551   601   651   701   751   801   851   901   951 1001 1051 1101 1151 1201 1251


 -50,000.00



-100,000.00                                                         每日风险值

-150,000.00                       穿透

                                      本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印                                                      51
-200,000.00
回朔测试
 依协议目前回朔测试的架构,应在99% C.I ,记载过去一
  年每日实际损失与报酬率超过其内部模型所估算之VaR
  值的误差次数,在250个营业日发生1%或2.5次的超限量
  是可预期的。

   4次以内为绿灯区段,为可接受范围。              区段        超限数   乘数(K)
    5-9为黄灯区段,表示内部VaR模型             绿灯        0-4    0.00
    有不正确的疑虑,主管机构可视情                           5     0.40
    况限制其模型的使用。超过10次为                          6     0.50
    红灯区,表示模型已严重不正确,                黄灯         7     0.65
    必须修正模型超限次数越多,乘数                           8     0.75
    (K)越高,所提列的资本准备也提高。                        9     0.85
                                   红灯        10     1.00
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模型风险:VaR风险值 (1994)

 VaR风险值,系J.P. Morgan 的前任总裁
  Dennis Weatherstone 要求业务部门于每日交
  易结束后交一份报告,内容应摘要公司暴露
  于市场行情变动的风险,以提供未来二十四
  小时公司潜在损失的预估值,此报告即著名
  的「4:15 report」。
 在险价值(VaR)被定义为在某一特定概率水
  平(置信水平)下,给定期间(如出于监管资本
  报告的目的,一天或十天)内持有单只证券
  或证券组合可能发生的最大损失。

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VaR所遭遇的第一次危机- LTCM (1998)

 1998年LTCM对基金的设计,投资于这一基
  金的风险不应该超过投资于标准普尔500指
  数的风险。
 以标准普尔的波动率计算,当权益价值为47
  亿美元时,LTCM预期的10日VaR大约为3.2
  亿美元(在99%的置信水平上)。这一结果是
  在组合收益率服从正态分布的假设下得到的
  。


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LTCM的风险来源-VaR模型

然而,VaR的假设对于对冲基金来说并不现实:
 计算经济资本的时间区间应该是筹集新资本所需的
  时间,或者是危机情形持续的时间。(根据LTCM公司的
 经验,10天对于计算对冲基金的VaR来说显然太短)
 传统的静态VaR模型并没有考虑流动性风险。VaR
  模型假设正常的市场环境会持续,这就意味着市场
  会保持充分的流动性;
 只有通过压力测试才能刻画相关性和波动性风险,
  这一点是LTCM所采用的VaR系统最薄弱的环节。



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VaR再次挫败-摩根大通个案-2012

 摩根大通给予风险价值(VaR)一击重拳,而这一
  用来衡量银行业交易曝险的工具,此前已遭
  LTCM与次贷危机重创.现在摩根大通20亿美元
  的亏损给了监管结构另一个弃用该指标的理由.
 美国最大投资银行摩根大通 (J.P. Morgan
  Chase)(JPM-US) 周四盘后宣布,公司信用投资
  组合部位因避险策略「重大」错误,出现 20 亿
  美元「巨额」亏损。消息立即冲击金融类股,
  也令该行及其知名执行长 Jamie Dimon 名声受
  损。

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摩根大通VaR模型风险起因

 从2012年5月10日下午5点摩根大通公布亏损
  20亿美元以来,其CEO杰米·戴蒙就忙于应
  对一系列触发事件——FBI介入调查,奥巴
  马点名批评,被股东起诉、参加听证会……
  这位华尔街最成功的CEO从未料到会如此身
  处窘境。




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摩根大通VaR模型风险起因

 Markit CDX.NA.IG.9指数是包含125家投资
  级公司的信贷违约掉期(CDS)的指数,最
  常见的是5年期和10年期。
 摩根大通用自身构建的指数Markit
  CDX.NA.IG.9来检测手上的CDS头寸,然后
  再反向做空指数,并且做了两种策略,摩根
  大通做多IG.9的5年期指数,同时做空IG.9的
  10年期指数来进行对冲。
 由于其10年期IG.9空头头寸过多,而指数却
  频频走高,因此损失不断拉大。

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摩根大通VaR模型风险起因

 摩根大通披露的文件显示,首席投资办公室
  的VAR从2011年年底每天平均6700万美元大
  幅上升至1.29亿美元,在2012年一季度末更
  是升至1.86亿美元。
 随着VaR值出乎意料的扩大,令摩根大通决
  定对冲其管理CDX.NA.IG.9指数相关合约,
  一旦交易规模变得异常庞大,或是衍生品市
  场的流动性出现枯竭,成为一个棘手的问题。


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重蹈覆辙-VaR引起流动性风险层出不穷




                                        LTCM事件
                                        发生时间点
                                        1998年9
                                        月




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VaR缺陷-模型风险

 不能全面反映交易日所有违约的风险
 不能辨认出有可能突然丧失流动性的
  证券(LTCM、金融海啸与摩根大通案例)
 假设市场日间波动符合常态分布,这
  令VaR模型在发生“肥尾”情况时无用
  武之地。


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案例总结

 管理者往往相信那些报告高利润的交易员,而忽视
  风险管理师或其它批评者对所公布利润的质疑。
 交易员往往利用获利的优势反驳来自内部的批评,
  或者其对市场如何运行具有一些非正式但高深的洞
  察力。
 “小叮当”现象:来自《彼得·潘》中的一个场景:观
  众中的儿童为了使中毒的仙女小叮当复活,不停地
  喊“我相信,我相信”。 (小叮当风险:巴林银行李森)
 防治办法是对带来超过市场回报的模型给予合理的
  怀疑,与此同时,还要坚持使得模型保持透明,并
  确保所有的模型都经过独立的检查。


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Q &A
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  • 1. 企业风险管理实践架构 -市场风险、流动性风险新趋势与实践 黄柏翔 国际风险管理师协会认证讲师 Email:shang@gcprm.com 国际风险管理师大中华认证中心 (GCPRM) www.gcprm.com 1
  • 2. 简介  吴宗叡博士 GTSM高级专家、GCPRM大陆事务部主任  中央财经大学经济学博士(金融学专业),现任Ministry of Finance., GTSM Auditing Department 高级专家,淡江大学兼任副教授;台湾金 融研训院风险管理特聘讲座;代表证券柜买中心稽核处参与证券暨期 货市场发展基金会「企业内部控制制度在职训练研习班-舞弊侦测及处 理技巧」、金融监督管理委员会与亚洲开发银行于2006年「APEC 证 券监理人员风险管理研讨会」,、证券暨期货市场发展基金会主办之 「Introductory to Advanced Structured Finance Master Program」,证券 暨期货市场发展基金会「VaR 理论与实作系列:权益证券及其衍生商 品」特邀与会人。  ------------------------------------------------------------------------------------------  黄柏翔 台湾金融工程师学会副秘书长、GCPRM研发部主任  现任台湾金融研训院、上海陆家嘴人才金融城等知名官方两岸三地金 融工程与风险管理议题的推广规划与特聘讲师;曾任统一证券新金部 交易策略研发组顾问、政治大学财务工程研究中心、台湾金融工程师 学会、铭传大学、淡江大学、中正大学、中国银行家論坛、台湾金融 训院、上海陸家嘴金融城人才发展中心全面风险管理特约讲座。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 2
  • 3. 2012年台湾金融研训院-GCPRM 企业风险管理主题发表  2012/7/6 全球新金融监理趋势下企业风险管理框架导论 ERM Frameworks, Fundamentals and Cultures- New views on the Basel II & III Accords and Dodd-Frank  2012/7/13 企业风险管理战略、董监事职责与公司治理文化建立 The Governance and Board of Directors Roles in Enterprise Risk Management  2012/7/20 企业风险管理个案与案例研究 ERM Case Study  2012/7/27 企业风险管理实践架构-利率风险与避险 Interest-Rate Risk and Hedging with Derivative Instruments  2012/8/3 企业风险管理实践架构-市场风险、流动性风险之衡量与管理实务 Market Risk and Liquidity Risk Management  2012/8/10 企业风险管理实践架构-零售与商业信用风险 Retail and Commercial Credit Risk Management  2012/8/17 企业风险管理实践架构-操作风险、风险资本分配与风险调整绩效最 适决策分析 Operational Risk, Risk Capital Attribution and Risk-Adjusted Performance Measurement 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 3
  • 4. 2012年台湾金融研训院-GCPRM 企业风险管理主题发表  指导专家  刘委员启群 (台湾金融监督管理委员会委员) 林首席资深副总经理树源 (群益金鼎证券) 杨风控长敦仁 (日盛金控) 吴宙达先生 (台湾中央银行业务局) 陈副总经理暨风控长志伟 (元富证券) 郭副总经理暨风控长炯烈 (大众银行) 周专门委员文初 (台湾金融监督管理委员会检查局)  合作专家 黄主任柏翔(国际风险管理师大中华中心) 曾主任慧敏(国际风险管理师大中华中心) 吴博士宗叡 (国际风险管理师大中华中心) 黄博士建仁(国际风险管理师大中华中心) 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 4
  • 6. 企业风险管理趋势(全面风险管理,ERM) High-Performance Risk Management Analytic Framework-2011  Evolving from Quantitative Risk Management to a High-Performance Risk Management Analytic Framework  Insights on a new direction for risk management byMyron S. Scholes,PhD and Nobel Laureate, and Michael Stefanick, Director of Risk Practice at SAS --Leading firms will be strongly considering implementing a high-performance risk management framework that will provide a complete picture of firm wide risk.-- (Enterprise-wide Risk Management) 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 6
  • 7. 由计量风险管理到高效的风险管理架构 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 7
  • 8. 风险管理错误思维 • 企业应追求整体资本运用的最佳化,而非 单一风险曝险状况的衡量 • 大部分企业使用VaR等工具,简化动态衡量 市场短期因素变动的敏感性,并未储存额 外资本以备市场重大冲击时的需要。 • 一般企业仅使用简化的市场信息或历史观 测值,用近期的相关性与波动性来预测未 来的波动,认为不需要为重大冲击变化预 作准备。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 8
  • 9. 风险管理是计量数学或管理分析 • 风险管理常犯三个错误,首先是仅使用计量衡 量,而没有深入的管理分析,其次是过度依赖风 险分散效果,第三是错误假设资金很容易募集。 • 当市场在正常状况时,资金与流动性不虞匮乏, 但当市场表现不佳或遭遇重大冲击时,资金将退 出整个市场。 • 任何一个有前瞻性的分析架构,在估计未来的风 险与报酬时,不仅会考虑可运用的资金,也会将 财务杠杆调整的成本及资产与负债存续期间不配 合的因素考虑进去。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 9
  • 10. 由投资组合风险风散到风险管理的最佳化 • 风险管理已经由间断的、计量的分析转变为一个 整体的管理分析观点。 • 考虑的因素包括:资本水位的正确计算、要求的 回报率、在市场变动下的投资组合最佳化、能承 受的风险水平、监控的机制、交易的奖酬机制、 公平的会计系统、资本结构的风险。 • 宏观的风险管理程序应包含报酬的最佳化、资本 的管理以及价格与流动性对市场的冲击,以创造 一个稳健的风险管理架构。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 10
  • 12. 市场风险-总体经济风险 股 价 与 资 本 走 势 类 似 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 12
  • 13. 市场风险-总体经济风险  BASEL I 要求银行的资本与风险加权资产之 比不得低于8%,在景气较差的时候,银行 的信贷损失高于景气较佳时的信贷损失,因 此风险性资产上升导致资本充足率的分母扩 张,使银行的放贷能力受到影响,从而产生 顺周期性。  资本充足率==(資本)/(風險加權資產+12.5倍 的市場風險資本) 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 13
  • 14. 市场风险-总体经济风险  Basel II capital requirements and the business cycle 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 14
  • 15. 市场风险-总体经济风险  2010a. Countercyclical Capital Buffer Proposal (Consultative Document). Available.  巴塞尔委员会建议采用信贷余额/GDP作为在上行周期 计提逆周期资本缓冲的基准变量,根据该指针对其长期 趋势值的偏离度(GAP),确定是否计提逆周期资本缓 冲以及计提的数量。  巴塞尔委员会实证研究表明,在其所研究的三大类10项 指标中,信贷余额/GDP用于判断经济较佳周期和金融 危机的效果最佳,因为几乎在所有的金融危机发生之 前,都经历了一段信贷高速增长时期。同时,选用信贷 余额/GDP对其长期趋势的偏离度(GAP),能够较好 地实现防止信贷过度增长可能给银行造成损失的目标。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 15
  • 16. 市场风险-总体经济风险 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 16
  • 17. 市场风险-总体经济风险 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 17
  • 18. 市场风险-总体经济风险  2010b.Guidance for National Authorities Operating the Countercyclical Capital Buffer.  逆循环资本缓冲之目的,在银行体系信用过度扩充 可能升高系统风险时,要求银行增加计提资本,并 在信用循环反转时释出资本,以吸收银行损失,降 低资本不足导致紧缩信用之风险。  Basel III规定逆循环资本缓冲比率介于0-2.5%之间 ,须以普通股权益支应。此外,BCBS于2010年12 月发布「各国金融监理机关实行逆循环资本缓冲之 指引」(Guidance for National Authorities Operating the Countercyclical Capital Buffer),要求各国金融监 理机关以信用/国内生产毛额(credit / GDP)比率为基 础,且实行适当之判断准则,监控及评估国内信用 成长情形,以决定逆循环资本缓冲水平。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 18
  • 19. 市场风险-总体经济风险 逆循环资本缓冲之计算步骤 步骤1  计算当期之信用/GDP比率  公式:RATIOt = CREDITt / GDPt X 100%  其中,CREDIT采广义定义,指对非金融民 间部门之所有信用供给。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 19
  • 20. 市场风险-总体经济风险 步骤2  计算信用对GDP之缺口(credit-to-GDP gap),亦即比较目前信用/GDP比率 与长期趋势之差异。  公式:GAPt = RATIOt - TRENDt  其中,TREND系指利用各国长期之经济历史资料,求算信用/GDP之长期 平均比率。 步骤3 将信用对GDP之缺口转换为逆循环资本缓冲比率 公式:  若(CREDITt / GDPt X 100%) – (TRENDt)< L(下限),则逆循环资本缓 冲比率=0%  若(CREDITt/GDPtX100%) – (TREND t)> H(上限),则逆循环资本缓冲 比率=2.5%  若L <((CREDITt /GDPt X 100%) – (TREND t))< H,则逆循环资本缓冲 比率介于0%-2.5%之间,采直线法计算  有关L与H之订定,国际清算银行依据过去银行危机资料研究发现,L 订为2及H订为10,能提供合理且健全之标准,惟各国仍应视其数据期 间长短及参数选择作适当调整。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 20
  • 21. 市场风险-总体经济风险 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 21
  • 22. 市场风险-总体经济风险 周期资本缓冲内在机制 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 22
  • 23. 市场风险-总体经济风险 金融危机=经济危机?  金融危机定义  汇巿压力指标(EMP)的是Eichengreen et al.(1996),而 Sachs et al.(1996)、Kaminsky et al.(1998)及Glick et al.(1999)均采用类似指标。汇巿压力指标(EMP)的定 义如下所示: EMPi ,t  (%ei ,t )  (% Ri ,t )  (% FRi ,t )  EMP:为在时间t下,i 国的外汇压力指标  e:为在时间t下,i 国的汇率贬值率  R:为在时间t下,i国的利率变动率  FR:为在时间t下,i国的外汇储备变动率 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 23
  • 24. 市场风险-总体经济风险  依据Eichengreen et al.(1996)定义汇巿压力 指标超过该指标平均数加上1.5倍标准差时, 就判断为金融危机,而Kaminsky et al.( 1998)则定义汇巿压力指标超过该指标平均 数加上3倍标准差时,才判定有金融危机。 1 ifEMPi ,t   EMP  3 EMP CCi t  0 otherwise 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 24
  • 25. 市场风险-总体经济风险 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 25
  • 26. 市场风险-总体经济风险  英国政府为对英国银行业进行结构性及非结构性改革, 于2010年6月成立银行独立委员会(Independent Commission on Banking; ICB),要求将大型银行就零 售业务与投资银行业务作法定架构之区隔。  零售银行资本缓冲(Ring-fence-buffer)计算所示 零售 銀行 風 依銀行 2010 年企業帳戶 零售銀行資本緩衝比率 核心資本比 1 險性 資產 占 及相關官方統計資料,對 (Ring-fence-buffer) 率 GDP 比率 零售資產規模作假設分類 <1% 所有其他銀行 0% 7% 1%-3% Clydesdale 、 Co-op 及 (1.5×(RWAs/GDP-1%)) 7 % + 零 售 2 Verde 等銀行 銀行資本緩 衝比率 Barclays,HSBC,Lloyds Banking Group (LBG), >3% Nationwide,Royal Bank of 3% 10% Scotland (RBS), Santander UK 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 26
  • 27. 市场风险-总体经济风险  杠杆比率(Leverage Ratio)  Basel III另一项重要规定,系导入与风险无关之杠杆比 率(leverage ratio),以补充现行与风险连结之资本适足 性规范的不足,并限制银行体系过度杠杆操作。  杠杆比率将自2011年起开始监理观察,并自2013年起平 行测试,且平行测试期间之最低比率订为3%。预计 2017年上半年前将完成所有检讨修正,2018年起正式将 杠杆比率纳入第一支柱实施。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 27
  • 28. 市场风险-总体经济风险  英国ICB建议所有英国本地零售银行风险性 资产占GDP比率大于1%以上(含)之所有 零售银行,应该逐渐增加杠杆比率,最高比 率为当风险性资产占GDP比率为3%时,杠 杆比率应有4.06%水平。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 28
  • 29. 市场风险-总体经济风险  保险公司负债评估的折现率和息差风险( spread risk)  欧II的负债评估采用无风险利率折现后的未 来现金流的“最优估计”的现值。  目前欧洲主要选择银行间互换曲线或者政府 债券曲线,并加上适当的对信贷风险的调整 作为基准折现率曲线。  QIS5就采用互换曲线作为基准折现率,该曲 线包含了对互换中信贷风险的调整(10bps )。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 29
  • 30. 市场风险-总体经济风险 1、收益率曲线外推法(yield curve extrapolation)  要求采用可观察到的市场数据进行外推来设定较长 期限的基准折现率,包括常量外推法和收益率曲线 外推法。 2、匹配溢价法(the matching premium)  保险公司能将资产持有到期并赚取非流动性溢价( illiquidity premium),而无需承受短期息差波动的 风险。非流动性溢价几乎被所有人彻底抛弃,现在 ,却因为能够降低息差波动和减少资本要求而被认 为是欧II框架未来设计中的重要元素。  匹配溢价法就是在确保资产和负债的现金流匹配的 情况下,可以采用与资产相一致的折现率用于负债 评估,从而降低息差波动的影响,减少资本要求。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 30
  • 32. 流动性风险  流动性风险--资金流动性风险和资产流动性 风险。  资金流动性风险:筹集现金偿还债务的能力 以满足交易对手对于现金或抵押的要求。 (长期资本管理公司)  资产流动性风险:市场上暂时没有交易要 求,不能按照市场价格交易而面临的风险。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 32
  • 33. 流动性风险新趋势与实践-资产流动性风险 “Liquidity-Adjusted VaR”? VaR 能够衡量良好的市场或信用风险,只因取决于投资组合的内容 流动性风险是增加交易/再融资成本   流动性风险不只局限于固定的投资组合,而是取决于将来需要加 入的组合 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 33
  • 34. 流动性风险新趋势与实践-资产流动性风险 流动性风险衡量的应用范围   投资组合的流动性得分   替代交易方案的比较   清算/赎回的隐性成本   投资组合的流动性排名... 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 34
  • 35. 流动性风险新趋势与实践-资产流动性风险 A Liquidity Surface reflects the competing role ofCost, Size and Time Modelling and Empirical Challenges of a New Risk Standard Carlo Acerbi, Dan Stefek and Zsolt SzekeresApril 2012 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 35
  • 36. 解决方式-调整流动性风险值 Basel Committee on Banking Supervision Messages from the academic literature on risk measurement for the trading book,31 January 2011 调整流动性VaR 将成为解决过往 LTCM与摩根大通 事件的新趋势 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 36
  • 37. 解决方式-调整流动性风险值  Liquidity-Adjusted Market Risk Measures with Stochastic Holding Period (October 20, 2010, Damiano Brigo and Claudio Nordio)  随机时间(SHP)下的流动性调整模型:对于每个时间t下市 场风险VaR为Vt,令Xt=ln(Vt),所以Vt的增量从t到h( 持有时间)如下: Vt  h  Vt X t h  X t  ln(Vt  h / Vt )  Vt X 0 H 0  X 0 | H 0 ~ H 0 ( X 1  X 0 ) PX t  h  X t  VaRt , h , c   c 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 37
  • 38. 解决方式-调整流动性风险值  在对数常态报酬的例子中,因此得到有调整流动性风险 的风险值: 1 VaRt ,h ,c    t ,h   (c) t ,h  未来的持有时间简单假设如下(Brigo and Nordio (2011) 建议可用均数回归模型(Vasicek、CIR模型)、连续随机 跳耀模型等描述持有时间过程): 持有時間 機率 10(交易日) 0.99 75(交易日) 0.01 持有時間 風險值 99.96% 10(交易日) 20.1 75(交易日) 55.7 隨機時間(SHP) Bernoulli 10/75, p(10)=0.99 29.6 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 38
  • 39. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险  Intra-Day Liquidity Risk from a Stress Testing Perspective January 25, Bank of England Financial stability paper no. 11 – June 2011: •Intra-day liquidity: risk and regulation 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 39
  • 40. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险 投资组合在持有到期时MTM的演变 存活期间的流动资金状况的演变 最新的资金流动性风险管理是能够产生每小时的日内预 测(结算周期结束)。且应强调日内预测,并添加到每 一天的流动资金缺口报告。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 40
  • 41. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 41
  • 42. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险  Intra-Day Liquidity Risk from aStress Testing PerspectiveJanuary 25, 旧有 新 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 42
  • 43. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 43
  • 44. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险 End-Of-Day liquidity Risk with impact on liquidity Intra-day liquidity risk risk 取消日内未承诺信用额度 可用日内的信用额度 (个别风险) 做衡量标准 利用现金流入的时间点 延期风险(特有风险) 做衡量标准 执行风险 利用现金流入的时间点 (有交易未被执行的营运风险) 做衡量标准 利用现金流入的时间点 利用现金流入的 信用风险(违约) 做衡量标准 金额做衡量标准 利用现金流出的时间点 关键时候传出支付增加 做衡量标准 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 44
  • 45. 流动性风险新趋势与实践-资金流动性风险 FSA qualitative recommendations (BIPRU 12.3 and 12.5)  Calculate on anintra-day basisthe need to execute payments onnormal and stressedbases  Analyze intra-day timing of payments and postings of cash  Search peak intra-day need  Analyze impact if paymentobligation default ofcustomer with largest intra-day credit exposure  Intra-daycredit limitsand credit policies 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 45
  • 48. 压力测试 压力测试情境: 1. 殖利率曲线平行移动±100 bp 2. 殖利率曲线扭转± 25 bp 3. 同时出现上述两种情形 4. 股价指数波动增减± 20% 5.股价指数值之变动± 10% (台湾目前有± 7%限制) 6. 主要国家汇价之变动± 6%;其它货币汇价变动± 20% 7. 交换契约利差(swap spread)变动± 20 bp 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 48
  • 49. 情境分析 压力测试结合数 个真实情境 =>情境分析 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 49
  • 50. 情境分析  1987 美国股市崩盘 U.S. stock market crash  1990 美国高收益债券市场危机 Collapse of U.S. high yield (junk) bond market  1991 石油价格飙升 Oil price surge  1992 ERM(欧洲汇率机制)危机 ERM (European Exchange Rate Mechanism) crisis  1994 美国债券市场危机 U.S. bond market crash  1995 墨西哥危机 Mexican Crisis  1997 亚洲金融危机 Asian crisis  1998 LTCM 濒临倒闭 Russian default, Ruble collapse. LTCM  1999 黄金价格 Gold prices  2000 TMT 部门崩溃 TMT sector collapse  2001 9-11 支付系统中断 September 11 payments system disruption  2002 阿根廷危机 Argentine crisis  2007 美国次级抵押贷款危机 U.S. sub-prime mortgage collapse 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 50
  • 51. 回朔测试中的穿透判断 150,000.00 100,000.00 每日资产损益 50,000.00 0.00 251 301 351 401 451 501 551 601 651 701 751 801 851 901 951 1001 1051 1101 1151 1201 1251 -50,000.00 -100,000.00 每日风险值 -150,000.00 穿透 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 51 -200,000.00
  • 52. 回朔测试  依协议目前回朔测试的架构,应在99% C.I ,记载过去一 年每日实际损失与报酬率超过其内部模型所估算之VaR 值的误差次数,在250个营业日发生1%或2.5次的超限量 是可预期的。  4次以内为绿灯区段,为可接受范围。 区段 超限数 乘数(K) 5-9为黄灯区段,表示内部VaR模型 绿灯 0-4 0.00 有不正确的疑虑,主管机构可视情 5 0.40 况限制其模型的使用。超过10次为 6 0.50 红灯区,表示模型已严重不正确, 黄灯 7 0.65 必须修正模型超限次数越多,乘数 8 0.75 (K)越高,所提列的资本准备也提高。 9 0.85 红灯 10 1.00 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 52
  • 53. 模型风险:VaR风险值 (1994)  VaR风险值,系J.P. Morgan 的前任总裁 Dennis Weatherstone 要求业务部门于每日交 易结束后交一份报告,内容应摘要公司暴露 于市场行情变动的风险,以提供未来二十四 小时公司潜在损失的预估值,此报告即著名 的「4:15 report」。  在险价值(VaR)被定义为在某一特定概率水 平(置信水平)下,给定期间(如出于监管资本 报告的目的,一天或十天)内持有单只证券 或证券组合可能发生的最大损失。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 53
  • 54. VaR所遭遇的第一次危机- LTCM (1998)  1998年LTCM对基金的设计,投资于这一基 金的风险不应该超过投资于标准普尔500指 数的风险。  以标准普尔的波动率计算,当权益价值为47 亿美元时,LTCM预期的10日VaR大约为3.2 亿美元(在99%的置信水平上)。这一结果是 在组合收益率服从正态分布的假设下得到的 。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 54
  • 55. LTCM的风险来源-VaR模型 然而,VaR的假设对于对冲基金来说并不现实:  计算经济资本的时间区间应该是筹集新资本所需的 时间,或者是危机情形持续的时间。(根据LTCM公司的 经验,10天对于计算对冲基金的VaR来说显然太短)  传统的静态VaR模型并没有考虑流动性风险。VaR 模型假设正常的市场环境会持续,这就意味着市场 会保持充分的流动性;  只有通过压力测试才能刻画相关性和波动性风险, 这一点是LTCM所采用的VaR系统最薄弱的环节。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 55
  • 56. VaR再次挫败-摩根大通个案-2012  摩根大通给予风险价值(VaR)一击重拳,而这一 用来衡量银行业交易曝险的工具,此前已遭 LTCM与次贷危机重创.现在摩根大通20亿美元 的亏损给了监管结构另一个弃用该指标的理由.  美国最大投资银行摩根大通 (J.P. Morgan Chase)(JPM-US) 周四盘后宣布,公司信用投资 组合部位因避险策略「重大」错误,出现 20 亿 美元「巨额」亏损。消息立即冲击金融类股, 也令该行及其知名执行长 Jamie Dimon 名声受 损。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 56
  • 57. 摩根大通VaR模型风险起因  从2012年5月10日下午5点摩根大通公布亏损 20亿美元以来,其CEO杰米·戴蒙就忙于应 对一系列触发事件——FBI介入调查,奥巴 马点名批评,被股东起诉、参加听证会…… 这位华尔街最成功的CEO从未料到会如此身 处窘境。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 57
  • 58. 摩根大通VaR模型风险起因  Markit CDX.NA.IG.9指数是包含125家投资 级公司的信贷违约掉期(CDS)的指数,最 常见的是5年期和10年期。  摩根大通用自身构建的指数Markit CDX.NA.IG.9来检测手上的CDS头寸,然后 再反向做空指数,并且做了两种策略,摩根 大通做多IG.9的5年期指数,同时做空IG.9的 10年期指数来进行对冲。  由于其10年期IG.9空头头寸过多,而指数却 频频走高,因此损失不断拉大。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 58
  • 59. 摩根大通VaR模型风险起因  摩根大通披露的文件显示,首席投资办公室 的VAR从2011年年底每天平均6700万美元大 幅上升至1.29亿美元,在2012年一季度末更 是升至1.86亿美元。  随着VaR值出乎意料的扩大,令摩根大通决 定对冲其管理CDX.NA.IG.9指数相关合约, 一旦交易规模变得异常庞大,或是衍生品市 场的流动性出现枯竭,成为一个棘手的问题。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 59
  • 60. 重蹈覆辙-VaR引起流动性风险层出不穷 LTCM事件 发生时间点 1998年9 月 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 60
  • 61. VaR缺陷-模型风险  不能全面反映交易日所有违约的风险  不能辨认出有可能突然丧失流动性的 证券(LTCM、金融海啸与摩根大通案例)  假设市场日间波动符合常态分布,这 令VaR模型在发生“肥尾”情况时无用 武之地。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 61
  • 62. 案例总结  管理者往往相信那些报告高利润的交易员,而忽视 风险管理师或其它批评者对所公布利润的质疑。  交易员往往利用获利的优势反驳来自内部的批评, 或者其对市场如何运行具有一些非正式但高深的洞 察力。  “小叮当”现象:来自《彼得·潘》中的一个场景:观 众中的儿童为了使中毒的仙女小叮当复活,不停地 喊“我相信,我相信”。 (小叮当风险:巴林银行李森)  防治办法是对带来超过市场回报的模型给予合理的 怀疑,与此同时,还要坚持使得模型保持透明,并 确保所有的模型都经过独立的检查。 本讲义为GCPRM经PRMIA授权课程编制,未经授权禁止转载及翻印 62
  • 63. Q &A 63