商业银行风险度量与管理 内容简介

　　VaR风险管理模型近年来得到国际活跃银行及金融监管机构的普遍认可和支持，已逐渐发展成为现代国际金融界风险度量与管理的主流方法。《浙商大·金融学院学术文库：商业银行风险度量与管理》研究VaR约束的商业银行风险度量与管理，运用VaR理论和方法，利用Matlab和Eviews统计软件，结合大量的实证与数例度量商业银行的风险价值，这对我国银行业如何和国际接轨、缩小国际差距，更有效地提高风险管理水平有着重要的理论意义和实用价值。

商业银行风险度量与管理 目录

**章 导论
**节 商业银行风险度量方法-VaR模型
第二节 研究商业银行风险度量与管理的意义
第三节 商业银行风险管理的研究现状
第四节 研究方法与篇章结构

第二章 VaR的基本原理与计算方法
**节 VaR的基本原理
第二节 VaR的计算
第三节 VaR的扩展及其检验
第四节 本章小结

第三章 VaR约束的商业银行消费信贷风险管理
**节 巴塞尔新资本协议与商业银行信用风险度量
第二节 信用风险管理度量模型
第三节 基于CreditMetrics模型的消费信贷VaR度量
第四节 基于KMV模型的住房消费信贷VaR度量
第五节 本章小结

第四章 VaR约束的商业银行市场风险管理
**节 巴塞尔新资本协议与商业银行市场风险度量
第二节 商业银行市场风险VaR计量模型
第三节 市场风险VaR度量样本数据的统计特征与分布
第四节 市场风险VaR实证研究
第五节 本章小结

第五章 VaR约束的商业银行操作风险管理
**节 巴塞尔新资本协议与商业银行操作风险
第二节 操作风险计量模型
第三节 应用极值理论模型度量操作风险VaR
第四节 商业银行操作风险VaR实证研究
第五节 本章小结

第六章 基于VaR的商业银行资产负债组合优化研究
**节 基于VaR的资产负债组合优化基本原理
第二节 基于VaR的带交易费用的资产负债组合优化模型
第三节 应用实例
第四节 本章小结

第七章 基于VaR的商业银行经济资本配置、绩效评估与风险策略
**节 基于VaR的商业银行经济资本计量
第二节 基于VaR的RAROC模型
第三节 VaR在商业银行风险管理中的应用分析
第四节 本章小结

第八章 结论与展望
**节 研究结论
第二节 研究展望
参考文献
重要术语索引表
附录

商业银行风险度量与管理 节选

　　在实际应用中，VaR的准确程度受到估计偏差的影响，比如数据抽样偏差、模型的假设条件偏差、建模过程的偏差等等。因此我们必须对模型的准确性进行检验和评估，即准确性检验。　　一项针对VaR的研究曾对三个假定的组合使用八种具体的方法来估算每个组合的VaR值，发现对同一组合，这八种方法估算出的VaR值*大相差14倍。这使得无论监管部门还是金融机构自身都很难对不同的VaR模型进行评价和选择。正是由于这种局限性，巴塞尔银行监管委员会要求使用事后检验来检验金融机构所使用的VaR模型的有效性。　　准确性检验是指VaR模型的测量结果对实际损失的覆盖程度。假定给出了90%的置信度下的VaR值，则VaR模型的准确性检验是指实际损益结果超过VaR的概率是否等于10%。　　VaR模型的准确性有多种表示形式，因此其检验方法也有多种，主要包括失败检验法、区间预测法、分布预测法、超额损失大小检验法、方差检验法、概率预测法及风险轨迹检验法等。　　其具有代表性的方法是失败检验法。首先记录实际发生的损失，然后计算超过VaR的次数（或天数）是否大于设定的置信度。若实际损失超过VaR的估计记为失败，若实际损失低于VaR的估计则记为成功。例如，置信水平是95%，则每次试验的失败概率应为5%。因此，检验模型的准确性相当于检验失败概率等于特定概率的零假设。　　该方法通过评价样本中实际的投资组合损失值大于VaR的次数，就可以得出该VaR模型在预测其真实风险值的好坏。设评价样本的个数为T，评价样本中投资组合的损失大于VaR值的次数为Ⅳ，则失败率Pr=N/T。将失败率与估计VaR值的左尾概率Pr进行比较。如无显著性差异，则说明所采用的VaR值是有效的，反之则是无效的。假设计算VaR的置信度为α，实际考察天数为T，失败天数为Ⅳ，则失败频率为Pr（N/T），零假设为Pr=Pr+。这样对VaR模型准确性的评估就转化为检验失败频率Pr是否显著不同于Pr+。　　……

商业银行风险度量与管理 作者简介

　　钱艺平，浙江工商大学金融学院教师，中南大学管理学博士，浙江大学经济学院博士后。　　现主要从事博弈论、风险管理和金融工程等方面的研究，在DCDIS Series B:Applications＆Algorithms、The ANZIAM Journal、《统计与信息论坛》等发表学术论文10余篇。主要讲授“金融市场与工具”、“期货投资学”、“证券投资学”、“投资银行学”等课程。

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