可违约零息债券风险综合度量模型研究

发布时间：2020-04-26 09:15

【摘要】：商业银行交易账户和银行账户中的风险头寸、各类可违约债券、场外投资组合和信用衍生品等等,可视为违约型金融工具或者可违约资产。可违约资产或组合同时面临着市场风险和信用风险,在ERM模式下,我们应该对这两类主要风险作全面的管理,单独考虑其中一种风险而忽视另一种,显然不能全面衡量总风险,尤其是在两类风险都有些许甚至明显作用的情形。然而传统的全面风险管理模式仅是孤立地考虑不同类的风险,再分别为对应种类的风险提供缓冲资金,这忽略了不同类风险之间的相互影响效果,大量的研究指出信用风险和市场风险是相互关联的,所以我们寻求综合风险的度量方法,更全面细致地管理风险。本文选用最基本的可违约零息债券作为研究品种,其同时面临着信用风险和市场风险(利率风险),相对于传统的不同类风险独立度量方法,研究风险综合度量方法,提出了一个可违约零息债券风险综合度量模型,并作出实证分析。首先,我们分析了可违约零息债券面临的利率风险和信用风险这两类主要风险,探讨利率风险因子和信用风险因子——违约、违约概率、违约损失率、违约敞口之间的相互关联的机理。相对于只考虑一种风险的独立度量,也不同于割裂两类风险再进行加总或通过Copula函数关联,我们提出了基于风险强度定价模型和Monte Carlo模拟的风险综合度量较为一般化的基本框架,在同一个框架内同时捕捉可违约零息债券的两类风险。其次,在信用风险强度定价模型的框架下,我们假设状态过程的两个分量在实际世界为相互独立的一维CIR过程,而无风险瞬时利率和违约强度与状态向量成仿射关系,允许利率和违约强度相关,并假设风险市场价格的特定形式,建立了可违约零息债券的双因素强度定价模型。模型的仿射假设不仅很好的体现了市场变量的特性,还解析地表示出了可违约零息债券的价格、违约概率和模型参数估计的似然函数。进一步,在风险综合度量的基本框架下和双因素强度定价模型的基础上,建立计算可违约零息债券综合风险VaR的Monte Carlo方法,得出反映两类风险的同一个某风险计算期的损失分布和同一个某置信度的损失分布的分位点,进而能求得风险综合VaR值。我们给出了Monte Carlo模拟方法具体技术细节和Matlab程序设计,包括违约时间和基础状态向量过程的模拟。最后,选用作为国内相对真正意义上的信用债券的短期融资券的市场价格和一周Shibor对本文的双因素强度定价模型作出参数估计,估计结果表明违约强度这个信用质量的统计量和无风险利率的负相关关系,支持了大部分国内外实证研究的观点。运用本文的风险综合度量模型对短期融资券的综合风险进行计算,得出风险综合VaR值,并与利率风险独立度量VaR值和信用风险独立度量VaR值进行比较分析。数值结果表明:相同置信度和风险计算期的综合度量VaR值要高于利率风险独立度量的VaR值,也高于信用风险独立度量的VaR值,所以忽视一种风险将在一定程度上低估总风险;随着风险计算期的延长,利率风险所起的作用减弱,而起主导作用的是信用风险;利率风险和信用风险之间存在着分散化效果或复杂化效果,所以单独考虑纯粹的利率风险和信用风险,再进行加总既可能高估也可能低估总风险。综上所述,本文研究的可违约零息债券风险综合度量模型同时考虑了信用风险、市场风险和两类风险之间的相关关系,在一个框架内进行建模分析,全面地衡量了总风险,也为其它类债券、商业银行贷款、场外投资产品、信用衍生品和可违约资产组合的风险综合度量作好研究的基础准备,有利于全面风险管理技术的发展。
【学位授予单位】：浙江财经学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F224;F830.9

【参考文献】