基于VaR的證券投資組合風險評估及管理體系

周相儒

摘要：隨著全球經濟一體化發展，全球金融環境的變化，國際資產證券化趨勢越來越明顯，當前如何加強風險管理控制成為各大機構面臨的重要問題。VaR作為被廣泛采用的先進風險測評方法，引入我國證券投資組合風險評估將對我國證券市場的發展帶來重要促進作用。文章從VaR模型的理論介紹出發，闡述了模型建立的基本情況和計算方法，以及該模型當前在金融體系中的應用，并論述了證券投資組合風險的評估和管理，包括證券投資組合中存在的風險類別和度量指標。探討了VaR模型計算方法在證券投資組合風險管理中發揮的作用，并從實證角度闡述了VaR方法在證券投資組合中的風險測算。通過眾多實踐經驗表明，VaR模型在我國證券投資風險計量管理中發揮了良好作用，我國證券市場正處在蓬勃發展階段，投資風險的控制成為另一項需要加強關注的內容。

關鍵詞：VaR；證券投資組合；風險評估；管理；體系

一、VaR模型綜合評述

（一）VaR模型簡介

VaR模型建立在統計學方法基礎之上，是在某個置信區間，衡量投資組合未來可能發生的最大損失的可能性。VaR方法是基于一些傳統方法無法滿足現代投資風險管理目標而產生的。傳統計算方法例如ALM資產負債管理方法存在對報表過分依賴的問題，CAPM資本資產定價模型又無法融合金融衍生品，由于這些方法的局限性，G30集團提出了VaR風險價值方法，隨著該方法的應用推廣和不斷改進，已經逐漸發展成為控制市場風險的主要方法。VaR方法的特點在于用一個簡單的市場風險來對投資風險進行評估，并且該方法直觀明了，沒有任何專業背景的投資者都可以通過對此值的觀察做出判斷；其次與傳統風險測評方式的不同之處在于VaR風險指標可以衡量在事前對風險進行預測；再者該指標既可以對單一金融產品或工具進行風險評估，還能夠對投資組合風險進行評估，而傳統金融風險評估工具則無法對投資組合進行評估。VaR方法還有一個優點在于為監管機構提供監管依據，將多種風險因素包含到模型設計當中，包括利率風險、匯率風險、股票和商品價格風險等多種市場風險，為金融監管機構提供了科學統一公平的標準，為各機構提供風險信息交流渠道，也有利于最高層管理機構隨時掌握風險狀況，制定可參考的風險資本充足率標準對證券機構進行統一管理。

（二）VaR的計算方法

VaR方法的通用公式為P（ΔPΔt≤VaR）=a，其中，P代表的是資產價值損失比可以承受的損失上限還低的概率，ΔP表示的是某種金融資產一定時期的價值損失，Δt表示的就是這個時間期限，VaR（Value at Risk）就是在某個置信水平下可能的損失上限。從這個定義出發，VaR模型的確定必須確定投資資產組合的時間期限、置信區間范圍以及觀察期。持有期的確定，需要參考投資資產的特點和狀況作為計算依據，持有期確定之后能夠幫助計算投資組合產生最大損失的時間段，對于流動性較大的交易頭寸，需要以日為單位計算風險收益，對于流動性較弱，或者是風險暴露程度較低的資產則采用保守穩健的態度以兩周或4個工作日為期限。置信水平的確定依據的是風險厭惡程度，如果是對風險比較厭惡，預測結果將會是較大的數值，從而將提高對突發時間的預測準確性。如果是風險厭惡程度低，那么置信區間范圍可以放寬，但是預測準確性將降低。各個機構或者是不同的項目會依據其對風險的厭惡程度來確定置信度，巴塞爾委員會采用99%的置信區間，該參考值趨于穩健。觀察期用于考察某個特定時間段，投資回報的波動性以及產生波動的關聯因素。例如選擇半年作為觀察期，來考察風險回報波動性。觀察期數值的確定應當依據歷史數據的變化以及市場結構的變化來相互權衡，通常可參考的歷史數據越多越有利于參考值的設定。

（三）VaR方法在金融體系中的應用

VaR在金融領域的應用范圍廣泛，可以用在信息披露、資源分配、金融監管、控制風險、評估業績以及估算風險性價值等多個領域。具體而言，未上市企業可以采用VaR方法來控制和管理內部風險，使每個單位或員工能夠明確其金融交易項目的風險性，并通過設置VaR上限來控制風險，防止交易員或機構出現過度投機行為，從而輔助金融機構避免重大損失。在業績評估和資源分配中，對不同的投資領域應用VaR系統可以為公司提供競爭優勢，例如通過該方法評估資源配置效率高的部門，并增加對該部門的收益值分配。金融監管中，通常采用資本充足性作為風險指標來建立基礎監管框架，方便監管機構的管理。近年來VaR被廣泛接受并用于監管，因為更加適應監管機構的要求，但是其缺點在于計算模型復雜且成本高，其中有很多自主設定的參考值，對于一些目的不在于控制風險的機構而言反而有可能增加其經營危機和管理難度。信息披露方面，VaR方法以盯時報告為基礎為機構提供信息的充分披露，并且簡單明了，增加了金融機構操作的透明度，有利于各方機構對金融機構加強紀律約束，促進他們在交易管理中謹慎行事。除了金融機構外，非金融類企業也可以采用VaR方法來分散資產風險，例如對利率、匯率、石油天然氣等因素價格變化的評估等。

二、證券投資組合風險評估及管理

（一）風險類別

通常情況下，證券投資組合風險按照風險分散標準劃分為系統性風險（市場風險）以及非系統性風險。系統性風險主要由市場相關因素引起，這部分風險對投資組合來說是外部風險，無法在投資組合中分散。系統性風險的來源包含了政策風險、自然災害、經濟運行周期、經濟開放程度、利率波動等，政策性風險是由于政策變動而引發市場波動，對投資收益產生影響的風險，例如當央行采取緊縮貨幣政策或財政政策，市場資金流通少將影響到投資市場整體資金規模從而投資減值。經濟周期波動是隨市場或者行業周期性變動而產生的收益變動，經濟周期由社會經濟階段性的循環和波動決定。還有購買力風險，包括由于通脹、貨幣貶值等問題帶來的實際收益水平的下降。而非系統性風險則是風險的發生并不具有全局性，包括信用風險、經營風險和財務風險等，可以通過機構內部采取防范治理措施進行預防和化解。舉例來說，證券公司所投資的基金受到上市公司股票價值的影響，上市公司的股票價值受到經營管理狀況、行業發展狀況以及經濟發展周期等因素的影響，而其中經營管理是可以控制的。

（二）風險度量指標

證券投資組合風險度量的指標傳統上采用的有標準差、夏普指數。標準差指實際報酬率和期望報酬率之間的差異，用來反映投資報酬率的波動水平，標準差越大意味著風險越大。夏普指數是風險報酬率與投資組合標準差之間的比值，夏普指數能夠反映單位標準差變動情況下的風險回報，夏普指數越大，說明管理者的能力越強。還有用平均絕對差來度量，平均絕對差是隨機變量和均值之差的絕對值的均值，由于方差在度量時的敏感度較高，因此采用平均絕對差能夠有效避免這個問題。除了上述方法之外，VaR的應用也越來越廣泛，VaR為現代企業提供了一種現代風險控制思考方式，正常情況下的市場波動以及一定的利率水平下某個金融資產或證券組合未來發生的風險用VaR來衡量和評估。VaR的計算方法依據模型設計因素的不同有多種，例如歷史模擬法、Riskmetrics方法、完全參數法等。隨著這種方法的應用和發展，逐漸衍生出APARCH以及RAROC等方法。

三、運用VaR方法對證券投資組合風險管理的作用

（一）調整資產組合

VaR模型被廣泛應用到商業銀行、證券公司以及金融監管中，尤其對于商業銀行、證券公司等金融機構運用該方法有利于幫助調整資產組合。用于為交易者確定資金頭寸的上限以及配置這些資源的時間和地點，在應用過程中VaR方法能夠幫助機構在多樣化市場中創立一個與各種風險相比較得到的公分母，從機構總風險中分解不同VaR增加值，使用資金頭寸進行交易來分散交易風險。VaR在傳統馬克維茲資產配置模型基礎上增加了約束條件，也就是置信水平為C的情況下能夠承擔的最大損失，在資產收益率服從正態分布的情況下，有大數定理可以將VaR值轉化為以期望收益率表示的函數值。在VaR構建的資產模型結構中，可以畫出一條基于VaR約束條件的投資組合有效邊界，邊界線截距為市場風險邊界，在該直線上的投資組合都能夠保證在C概率下滿足風險約束條件，因此投資組合可性。VaR資產配置模型結合了VaR技術和投資組合思想，相比較傳統方法更直觀有效，具有較好的靈活度和敏感性。

（二）評估績效

在績效評估中，VaR能夠輔助機構依據投資交易風險來調整績效，其基礎風險資本付出是交易者提供一種糾正后的激勵。證券投資組合的預期收益率受到風險因素的影響，因此業績測度含義除了計算平均值外，還需要依據風險狀況進行調整。VaR依據客觀概率，分析資產組合不考慮傳統業績評價方法，高層管理比較不同基金風險暴露，對投資操作人員的業績進行科學評估，如果交易員從事高風險投資項目讓VaR值增高，其業績評價也不會高，這樣有利于有效控制風險。運用VaR方法進行業績評估為證券投資組合機構高層管理者提供基于業務部門資本狀況和風險暴露是否超過其承受能力的預測指標。在這種情況下，基于VaR的證券組合風險評估方法Risk Adjusted Return on Capital，經過風險調整的業績評價方法能夠更全面準確地描述基礎收益，在某種程度上反映了風險資本的效率。

（三）交易風險限額設置

運用VaR風閥能提高金融機構抵御風險的能力，除了準備重組資本金之外，適當降低資產負債率提高流動比率，其風險管理的核心內容在于量化可能發生的虧損，從而真正實現風險上限控制。利用VaR方法進行風險控制讓每個交易參與者能明確其正在進行的交易風險，防止過度投機行為，在交易風險限額設置中，需要首先設定一個機構整體可以承擔的總風險，然后將風險額度向下分配到不同部門，再由不同部分下分到不同的交易員，交易員進而分配給其手下正在進行操作的不同交易品種。這種分層方式能夠讓各部門負責人對其管理額度做到了然于心，有利于控制風險，在部分之間可以預估哪個部門的風險大，從而進行不同比例的配置。風險額度的設置是一個動態的過程，需要考慮過程中從一些應用問題，例如整個金融機構能夠接受的VaR風險限額，可以超過限額的次數以及金額，還需要依據不同部門的不同情況和不容交易員的不同經驗水平來確定其可承擔的風險范圍，在評估中交易員和各部門的歷史業績水平和盈利能力都成為評估的主要參考依據。

四、VaR在證券投資組合中的風險測算

（一）確定置信區間和時間距

本章節基于案例研究來說明VaR在證券投資組合中的風險測算，根據長城證券2015年年報給定置信區間值為95%，根據統計圖的收益分布狀況來看，該公司的日均收益為500萬人民幣，即E（ω）=500萬人民幣，如果給定α=95%，只需找一個ω*，使日收益率低于ω*的概率為5%，或者使日收益率低于ω*的ω出現的天數為254×5%=13天，ω*=-1000萬美元。根據VAR=E（ω）-ω*=500-（-1000）=1500萬美元。需要注意的是在過去歷史數值中，依據過去來推算未來的準確性是建立在歷史數據的準確性情況下，還需要結合各種因素條件和形勢，判斷這些因素的相關性或者在未來同樣情況下數據是否具有同質性，如果過去未來發生情況不同程度較高，就需要對歷史數據修正。因此，在選擇置信區間過程中需要加強對歷史情況的分析，相關金融機構在對證券資產組合進行評先評估需要加強這方面的意識，重視非完全市場作用下得到的數據變動情況。

（二）計算收益率

根據2015年10月4日至2015年12月2日期間共93個交易日每日的收益率分布情況來看，由于我國兩個證券市場的相關性高，因此本文以上證綜合指數來計算。通過收益分布情況來看，上證綜合指數的日平均分布具有較強的正相關性。收益率在眾數附近集中，尾部收窄，經過比對發現深圳指數有同樣的特點。通過數理統計方法計算得到2015年10月～12月期間的三種指數收益率分布情況的正態性檢驗結果如下：

W（深證綜指）=0.971562；W（深證成指）=0.977945；W（上證綜指）=0.971983

W表示的是正態假設檢驗統計量，當樣本容量為50及以上的情況下，取α=0.05，表示允許出現偏差的錯誤概率為0.05，此時W0.05 =0.94，只有當W 時我們拒絕原假設。由此觀察上述指數的檢驗結果，可以得出結論以上指數的組合日收益率都符合正態分布的假設。

關于三個指數的描述性統計數值如下：

1. 日收益率均值

深圳綜合：0.001202；深圳成分：0.001102；上證綜合：0.001395

2. 均值標準差

深圳綜合：0.013201；深圳成分：0.012618；上證綜合：0.012492

通過上述分析，可以判斷三種指數的日均收益率總體上服從正態分布，且平均收益率接近等于0。

（三）計算VaR

基于日收益率正態分布的特點，眾數集中在均值附近約1.53σ區間范圍內的概率為90%，運用計算公式表示為：P（μ-1.53σ，再根據正態分布的對稱性可知P（X<μ-1.53σ ）=P（X>μ+1.53σ）=0.05；則有P（X>μ-1.53σ）=0.95。根據上面的計算結果可知在95%的置信度情況下

VaR值=T日的收盤價×1.53σ。

選擇2015年10月4日至2015年12月2日期間共93個交易日的數據，然后根據上面的公式可以計算出深證綜指、深證成指、上證綜指3種指數在2015年10月4日的VaR值分別為

1. 深證綜合指數VaR=602.34×1.53×0.013201=12.98

2. 深證成份指數VaR=4651.88×1.53×0.012618=97.16

3. 上證綜合指數VaR=1873.25×1.53×0.012492=38.25

從現實意義上講，根據該模型95%的置信區間，可以判斷指數有95%的可能性在下一個交易日的收盤價不會比前一日的收盤價和當日VaR值的數值低。計算結果如下

1. 深證綜合指數≥602.34-12.98=590.36

2. 深證成份指數≥4651.88-97.16=4554.72

3. 上證綜合指數≥1873.25-38.25=1835.00。

（四）可靠性檢驗

在確定模型之后需要檢驗該模型的可靠性，根據測算三種指數的VaR來預測下一個交易日的指數變動下限，并比較該下限和實際收盤價，看預測的結果與我們的期望值之間的差別。可以將該模型模擬的數值與實際數值進行趨勢對比，并利用VaR進行預期下限來擬合圖形，通過模擬值與實際值的比較得到數據如表1所示。

通過計算對比可以判斷VaR模型與實際情況擬合度高，因此采用VaR方法來控制風險方法可行。

VaR方法基于一些傳統方法無法滿足現代投資風險管理目標而產生，其用一個簡單的市場風險來對投資風險進行評估，并且該方法直觀明了，沒有任何專業背景的投資者都可以通過對此值的觀察做出判斷。VaR模型的確定必須要確定投資資產組合的時間期限、置信區間的大小以及觀察期，其在我國證券投資風險計量管理中發揮了良好作用。隨著我國金融投資市場的快速發展，風險控制是保證我國經濟穩定持續發展的重要手段，在目前眾多方法中，VaR方法尤其特殊性也有實用性。我國證券市場正處在蓬勃發展階段，投資風險的控制成為另一項需要加強關注的內容，因此研究VaR方法的應用具有現實意義。

VaR是一種既能處理非線性問題又能概括證券組合市場風險的工具，中國金融市場正在不斷發展，當前如何加強風險管理控制成為各大機構面臨的重要問題。VaR作為被廣泛采用的先進風險測評方法，引入我國證券投資組合風險評估將對我國證券市場的發展帶來重要促進作用，有利于測量風險、將風險定量化，進而為金融風險管理奠定了良好的基礎。但是VaR本身仍存在一定的局限性，而且我國金融市場現階段與VaR所要求的有關應用條件也還有一定距離。要認識到風險管理一方面需要科學技術方法，另一方面也需要經驗性和藝術性的管理思想。

參考文獻：

[1]李嫣資，王翰墨.基于蒙特卡洛模擬法的證券投資組合風險分析[J].港澳經濟，2016（17）.

[2]高婧.論證券投資組合風險衡量及防范[J].財經界，2016（33）.

[3]馬自龍.證券投資組合實證研究及績效評價[J].西部金融，2015（07）.

[4]葉金，谷秀娟.VaR模型及其在創業投資風險管理中的應用——基于創業板指數的實證研究[J].河南工業大學學報（社會科學版），2015（04）.

[5]張佳妮.基于VAR-GARCH模型的股票市場風險實證分析[J].商業故事， 2015（10）.

[6]錢譜豐，李凱.基于VAR的RAROC指標評估證券投資基金績效——實證分析[J].商業研究，2007（11）.

（作者單位：山東財經大學）