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关于风险管理论文范文 风险管理模型内在局限性探析相关论文写作参考文献

分类:论文范文 原创主题:风险管理论文 更新时间:2024-02-03

风险管理模型内在局限性探析是关于本文可作为风险管理方面的大学硕士与本科毕业论文风险管理师论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。

摘 要:本轮金融危机再一次证明了风险管理模型的局限性.本文结合风险管理模型国际研究现状及实践,从假设、数据质量、内生性风险及行为人的有限理性四个方面分析了风险管理模型的局限性,并对正确看待和使用模型提出相关建议.

关键词:模型假设;数据质量;内生性风险;有限理性

中图分类号:F832 文献标识码:A〓文章编号:1003-9031(2014)06-0072-05DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2014.06.15

一、引言

金融创新可以使许多流动性较差以及难以交易的金融资产以证券的形式在市场上流通,促进全球金融市场的深化.随着金融环境及金融系统复杂性的不断提高,对采用模型评估和预测风险水平的需求不断加大.但金融环境越动荡,系统越复杂,风险模型的可靠性越差,因此在一定程度上,当我们对模型的需求越强烈,模型可靠性越差[1].一般来说,风险模型对衡量频率较高小事件的风险例如内部风险管理较有效果,但很难用来评估系统性重要事件[2].最近历史上发生的几次系统性危机事件都在一定程度上和过度使用风险模型有关(见表1).

1987年,美国股票市场的崩盘是和投资者没有很好理解基于计算机系统的模型分不开的.由于这些模型的同质性和不适当的运作模式,导致许多机构投资者争相卖出资产,使得股票指数急剧下跌[3].1998年长期资本管理公司(LTCM)的破产再一次证明了风险模型的失败.这种失败是由于对模型的过度依赖造成的.在危机发生前,基金经理认为他们能以很小的风险辨别出巨大的投资机会,基于计算机的模型可以采用大量的历史市场波动数据准确计算和评估风险.基于一系列假设,他们认为可以以很小的风险,有效的管理一个复杂的金融工具组合.俄罗斯在1998年对其主权非预期性的违约导致了全世界资本市场剧烈的波动和信用息差的突然和急剧升高.这些信贷市场非预期的波动给LTCM带来了巨大的损失,最终导致其倒闭[4].而2008年又是一个让人想起风险管理模型失败的年份,对信用评级及信用评级模型的过度依赖一直被认为是导致次贷危机发生的重要原因之一.在本轮危机中,世界范围内绝大多数金融机构的风险管理体系被认为是缺失的,这次金融危机表明事前估计压力事件概率的方法是存在问题的,在压力条件下,用于计算概率的统计关系往往是不成立的.此次危机也使学界及业界对模型的局限性有了更为深刻的认识[5].从总体来看,模型的局限性体现在三个方面:一是模型假设不完备,它与现实是脱节的;二是无论数据的可得性及数据区间长度等方面的数据质量都有待提高;三是由于模型的内生性,过度依赖模型可能导致内生性风险和同质性风险;四是由于行为人的有限理性,风险模型很难捕捉行为人投资决策中的认知偏差.

二、模型假设的局限性

模型失败的首要原因之一是不完备的模型假设[6-8].尤其是在资产证券化的过程中,对潜在资产风险模型化假设的微小疏漏可能导致对资产支持证券风险模型的极大错误.当对以这种证券为潜在资产的金融衍生品的风险模型化时,这种错误会被进一步放大.许多风险模型的一个假设为市场数据分布是服从随机过程的,市场数据的变化仅取决于自身及其他变量的历史变化,市场损失在本质上是随机而不是相关的[9].以在市场风险衡量中广泛采用的在险价值(VaR)方法为例,许多模型采用巴塞尔银行监管委员会(BCBS)推荐的方法,采用时间的平方根法则,即通过一个一天的VaR数据乘以10的平方根,得到一个10天的VaR数据.这些都建立在很强的假设的基础之上.首先,收益是独立同分布的.其次,收益是正态分布的,波动性在整个时间段内是独立的.最后,波动率在所有时间段内是相同的.

风险模型预测结果的非线性越来越得到学界及业界的重视.市场中组合信用风险模型一般都是只从历史视角考察风险因子和结果的简略形式.当经济环境产生显著性的结构或行为改变时,模型预测效果较差.较早研究资产非线性相依问题的是Erb et al. (1994),他们在三种市场情境下(牛市、熊市和平市)考察不同资产的月度相关系数[10].他们发现当市场上行时,美国和德国的资产相关性仅有8.6%.当两个市场同时下行时,相关性增加到52%.类似的结果在许多其他研究中得到体现.风险资产间正的相关系数会随着市场急剧下行变得越来越大.与此同时,股票和国债间的相关性会由正的转变为负.风险规避的冲击会带来股票于债券的负相关性[11].Yang et al.(2009)的研究发现,如果短期利率较高且通货膨胀处于较高水平,股票与债券的相关系数急剧升高[12].

很多模型低估或完全忽略不同资产组合或资产等级之间的相关性,绝大部分模型将波动性和相关系数看作是固定的[13].高的损失相关性意味着一旦损失事件发生,损失将非常严重,因此模型预测的损失分布对模型中估计的相关性较为敏感(见图1).同时,不同资产等级之间损失分布对相关系数的敏感性不相同[14].相同资产组合在不同经济情境下的相关系数也不相同.与正常时期,或是与危机时期相比,估计的相关性在市场上行时期会较低.在市场崩盘情况下,所有资产的相关系数接近100%.但大多数风险模型没有将其考虑在内,对相关性的估计建立基于正常市场条件下.所以,这些模型通常低估组合的风险.尽管相关系数随时间变化已经被广泛研究,但是这次危机显示有些情况下,分散风险的收益比标准模型预期的要低[15-18].有效的资产证券化取决于潜在资产损失的低相关性,资产证券化的一个重要收益——通过资产池分散风险——取决于这些资产的损失是不相关的这个前提下[19].不同资产之间相关系数及其变化意味着从一种资产中的损失并不能以从另外一种资产中的获益而得到对冲[20].这也是本次金融危机在看起来完美对冲的情况下出现大量违约的根本原因.

三、数据质量的局限性

数据质量在很大程度上影响模型的准确性和稳定性,一些学者认为没有足够的历史数据是导致模型失败的直接原因[21].数据上的任何错误都会对计算的精确性产生严重影响.可被银行用来估计损失特征的数据来源和方法相对有限,此外这些数据来源相互之间具有明显的不一致性.事实上,小样本的历史数据导致了模型预测值与实际发生值的较大偏差[22].在模型化消费者信贷组合的风险分布或逾期损失分布时,模型开发人员采用了相对较短的历史.例如许多金融机构的住房抵押贷款风险模型构建在一个较短的时间期.在许多情况下,模型没有将上世纪九十年代早期的房市衰退考虑在内.类似的,假如2007年的模型只采用其前7年的历史数据,就有可能疏漏一些重要信息如1998年LTCM危机的数据,即使该模型采用了其前15年的数据,它也疏漏了1987年股市崩盘的数据.

总结:这篇风险管理论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。

参考文献:

1、 探析商业银行税务风险管理系统建设 【摘 要】税务风险管理是一个具有挑战性的现实问题。商业银行的税务风险管理起步较晚,在业内没有得到充分重视,为商业银行带来较大的税收风险隐患。本文。

2、 浅探石油工程项目风险管理 [摘 要]石油工程项目的风险因素较多,项目管理人员的综合素质水平、外界自然环境的变化等都会对石油工程项目的质量与安全性造成一定的影响。为了保证石。

3、 国有商业银行人力资源风险管理探析 摘 要:国有商业银行是一种特殊的金融企业,其经营的主体是货币,不仅是政府、社会和广大群众关注的行业,更是犯罪分子所关注的目标,因此企业经营过程中。

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