风险控制管理.doc

一 玛克威次资产组合理论
1. 假定条件
（1）理性的投资人：在金融市场上，投资人之关心资产的预期投资回报E(r)，和风险δp2，预期取得一定的收益，使承担的风险最低，承受一定的风险 使获得的收益最高。
（2）同质的投资人：金融市场上的所有投资人对收益的预期E(r)、风险的预期δp2、市场上不同资产之间的相关性cov（ri，rj）的判断相同
（3）无摩擦的市场：不存在交易费用、税收；所有证券无限可分
（4）无操纵的市场
（5）无限制的市场：允许卖空；以无风险利率自由借贷资金
2. 内容
（1）期望收益 ，wi：资产权重

（2）风险 =

约束条件： 独立风险（非系统性风险） 系统性风险
（3）理性投资人：；
（4）投资组合有效边界：投资组合中可行集中从最小方差点A起右上边缘
组合分散风险：（n为资产数目），可以将非系统风险充分分散掉，只余下系统风险。
若引入无风险资产rf，则切线rfM为投资组合有效边界
证明：组合中风险资产组合M权重W，无风险资产组合权重1—W

：图中切线rfM
风险价格，又称夏普比率

二 CAPM（资本资产定价理论）
1.假定（与“一”相似）
2.内容：
市场组合：杠杆线与“马”组合有效边界切点
（1）（包括市场上所有资产：有、无风险资产）
（2）组合的相对价值= i资产价值 / 组合的价值
= i资产的相对价值= i资产总市值 / 资产总市值
E（rm）> rf：面对同样的市场波动E（rm）— rf
若Bi > 1,则高风险资产，对市场波动非常敏感（进攻型资产）
若Bi < 1,则低风险资产，对市场波动不敏感 （防御型资产）
若Bi = 0，无风险资产E（rm）= rf
若Bi < 0，市场波动负相关（特例）
（3）投资策略：消极的，积极的投资策略
消极投资策略：指数型基金
证券市场线
积极投资策略：1）市场时机的选择
2）α策略，信息优势，3）积极的风险策略，β策略
三 套利定价理论（APT）
1.零β组合：通过‘马’技术运用不同贝塔值得资产来构建一个组合，使组合的贝塔值为零。
2.单因素组合 多因素组合 （i = 1,2,..., n）
单：在真实市场中，一个组合期望收益受多个因素影响，可以通过‘马’和‘零贝塔’技术，构建一个组合，使组合相对于其他因素的贝塔系数为零，相对于某一指定因素贝塔系数为1
3.无套利均衡：通过卖空一些证券，并使用卖空所得投资于其他证券，可构造一个净投资为零的证券组合，如果这个证券组合是无风险的，而起有正的收益，那么市场上就有套利的机会，市场就处于非均衡状态，如果市场处于均衡状态那么一定不存在五风险套利。
4.APT内容（假定同“一”）： 资产的收益是由多种因素决定的

k > n
若市场处于均衡状态，即不存在无风险套利，那一定存在λ0，λ1，…，λn，使得任何一种资产的期望收益
均衡状态下λ0 = rf，构建一个对于λ1，…λn的零β组合
E(ri)=λ0 ， E(ri)= rf ， 由单因素组合技术：E(ri)= rf +λi (βi=1)
λi= E(ri)— rf，
CAPM：
四 波动率的估算
波动率：金融市场中，某个变量波动率被定义为这一变量在单位时间内连续复利收益率的标准差，当波用于描述收益率变动时，时间单位通常取一年，波动率就是..当波被用于风险控制是，时间单位取为一天，此时波动率对应为。。

1.历史数据估算：在i时刻

估算的波动率
2.隐含波动率：
看涨期权：
看跌期权：

五 波动率的检测
1.ARCH（m）模型
日波动率：δn：某种股票（资产）在n—1天观测第n天的波动率
μi：第i天股票（资产）连续复利收益率

2.指数加权移动平均模型
特征：随着回望时间的增加，速度是递减的

特征：（1）模型对波动率的估计需要较少的数据，减轻了工作量，对于任意时刻，我们只需要记忆当前波动率的估计以及市场变量的最新估测值。
（2）模型应用的最大特征是对波动率的跟踪检测，假定市场在n—1天有一个较大的变化，根据模型，对当前波动率的估计会有所变化，会有很大增加。由衰减因子λ决定了日波动率估计对市场数据变化的反应程度。
（3）λ=0.94对应于金融市场的许多变量，应用该模型检测跟踪效果很好。
（4）估计 ，对应市场的最新变化 ，一个较低的λ值对应一个较大的权重， 对 影响较大。一个较大的λ值对应一个较小的权重，波动率 对新信息 的反应比较迟钝。
3.GARCH（1,1） GARCH（p，q）广义自回归条件异方差模型
用最近的p个 观测值和q个最新的有关方差得估计值计算出所要预测的波
动率

:均值为0方差为1，独立同分布。取p=1，q=1，则变为GARCH（1,1）模型

讨论：（1）说明资产收益的波动率依赖于资产收益在前一时刻的波动性和资产收益在前一时刻的平方收益以及资产的长期平均收益的方差。
（2）金融市场实践中方差值或波动率存在均值回复的现象，GARCH(1,1)很好的体现了这种均值回复现象
（3）参数β代表波动的持续性，β越大持续性（连续复利波动）越强，参数α反应波动率根据市场新信息冲击调整反应行为的趋势，α较大时，对市场反应新信息越敏感（反应过度）反之越不敏感（反应不足）
（4）对模型迭代，将 代入GARCH(1,1)中
经计算所得：

（5）模型均值回归性的验证

六 因子模型与协方差矩阵相关性的表现形式
(1)线性相关(正、负)(2)非线性相关(3)非线性相关 <A:熊市末期(正相关)
>B:牛市末期市场疯狂(负)
AB:正常的市场环境(不)

市场处于极端时刻，任何资产相关性=1。因子模型：
fkt：t时刻，k个系统性因素，bik：因子载荷
Eit：t时刻均值为0方差为δε2非系统性因素αi：某资产平均收益或无收益
假定：Eit∽(0，δε2)iid，Eit 和fkt相互独立用Rt表示某种资产在t时刻
的收益向量，Rt=α+βFt+ Et（1.β为n行k列矩阵，反应每种资产和每种
因素的因子载荷，2.Ft为k种系统性因素向量，3.Et为n种资产独自的非系
统性因素向量，4. α=(α1,α2,…αn),Rt=(r1t,r2t…rnt)）
∑F: k个系统性因素构成的
k*k阶协方差矩阵
Ee为一个对角阵， =
七 VaR概述：1．VaR：风险价制度/在险价值，未来一定
展望期间和一定的置信度资产组合交易损失的最大量。
2.VaR的性质：
(1)单调性，如果在所有的不同情形下，第一个交易组合的回报均低于另一个交易组合，那么第一个交易组合的VaR一定比另一个大。
(2)平移不变性，若在组合中加入K数量现金，交易组合所对应的VaR要减少K，这说明在组合中加入无风险资产会降低组合VaR值
(3)同质性，假定一个组合内含资产品种不变，但内质资产数量规模增加至原来入倍，此时新组合风险使原来入倍
(4)次可加性，两个交易组合合并成一个新的交易组合，新组合VaR<最初两个交易组合VaR值的和，但这一点并非总成立
3.VaR的计算：(1)展望期和置信度的选择
1)VaR的计算要选择N=10天的展望期和99%的置信度（市场风险）
2)VaR的计算要选择N=1年的展望期和99.9%的置信度（信用、操作风险）
(2)假定资产连续复利收益率满足正态分布，VaR的计算=δ*N (X)…日VaR
N天VaR=日VaR * 根号下N (3)VaR自相关性的影响(源于δ自相关性)
假定ΔPi为组合在第i天得价值变化，ΔPi与ΔPi-1相关系数为ρ的i次方，ΔPi与ΔPi-j相关系数ρ的j次方

4.边际VaR、VaR贡献值、成分VaR
边际VaR：= ，指投资组合的在险价值的变化同组合的某个构成成分的变化的比率。E（ri）= rf +βi[E（rm）- rf]，当某一资产β系数较大时，对应组合的边际VaR较大。
VaR贡献：= ，成分VaR指组合当中每种资产的贡献求和

八 市场风险VaR
1. 历史模拟法：采用市场变量的历史数据，来直接估计交易组合今天到明天价值变化的概率。
步骤(1)选定影响交易组合的风险源(股价，汇率，利率)
(2)在确定影响组合价值变化风险源后，收集这已风险源在最近500天得
数据，通过这些数据我们可以得出从今天到明天市场变量的不同变化情形，并由此得出交易组合每天价值变化的概率分布
(3)分布中所对应1%的分位数对应于500个计算数值第五个，最坏的价
值变化，即未来展望期一天，置信度99%的价值变化VaR值。
(4)VaR（T）= VaR（1）根号T
2. 模型构造法（1）线性模型计算VaR：
1)假定：价值变化服从正态分布；资产组合值变化与市场组合价值线性相关
2)单一资产VaR= X=1-99%（95%） VaR（T）= VaR*根号T
VaR(年)= VaR(日)根号252 VaR(日)= 6% VaR(年)
3)二资产VaR：

4)多资产组合VaR：价值变化

5)应用范围：当交易组合不包含有线性模型券、商品、外汇、利率这类期权资产；构成组合的各资产之间相互独立
看涨期权多头 看涨期权空头 玛克威次组合

(2)非线性模型计算VaR：
单一资产：
若为多项资产：
1)影响组合的
市场变量有n个，组合中任意资产价值变化只与单一的市场变量相关
2)组合价值变化与n个
市场变量相关，
(3)偏态分布条件下计算VaR 1)描述随机变量概率分布的四个矩
期望值：μp= E（Δp） 方差：δp平方= E[Δp-E(ΔP)]平方
偏度：ζp= E[Δp-E(ΔP)]三次方/δp三次方
峰度：λp= E[Δp-E(ΔP)]四次方/δp四次方
2)计算VaR：CF展开式：VaR= μp+ Wqδp ， Wq= Zq+（Zq平方-1）ζp/6
Zq：标准正态分布第q个分位数
(4)蒙特卡洛模型：模拟ΔP分布，99%置信度，1天展望期
步骤：1)利用当前市场变量对投资组合定价P
2)计算ΔXi= ΔSi/Si~多元正态分布，对资产组合抽样一次抽样就得到
一个价格路径 3)由抽样取值可算出未来一天资产组合价值变化，ΔP=ΔXi*P
4)重复2、3，得到关于ΔP的分布 5)直接确定VaR
九 VaR的检测与测试
1.回顾测试：无论采用何种方法，计算出的VaR同历史数据进行比较
内容：假定开发出99%置信度，一天展望期的VaR模型，在回顾测试中，，根据真实历史数据找出投资组合每天的价值损失，有多少次超出模型计算VaR,如果例外的天数大于占走遍个体数据样本天数的1%，则模型计算VaR偏低，反之偏高。“例外”：实际损失超出模型计算VaR
2.聚束效应：如果投资组合每天的价值变化相互独立，那么例外的发生应均匀分
布在检测区间内，但现实中例外的发生往往是聚集在一起的，这一现象就是波动率的聚束效应，说明投资组合每天的价值变化，特别是损失并不是独立的。
3.压力测试(情景分析)：检测的是在正常的VaR模型下，不会出现的极端的情形，这种极端情形在现实中出现的概率远远高于模型中给出的概率，通过压力测试检测金融机构或投资组合在市场极端条件下的损失程度，并结合金融机构的资产负债结构检测金融机构的承受能力。
十 利率期限和远期利率： 零息债券：在今天投入资金，在N年后所对应的回报的收益率，所有利息和本金都在N年后支付给投资者
1.即期利率2.远期利率
3.即期利率和远期利率的关系
(1)预期理论：在未来时刻即期利率的预期等于远期利率
………

………………………
(2)流动性偏好，理性投资人都偏向于流动性好的资产，流动性溢价。
(3)市场分割理论
(4)习惯偏好和优先置产：匹配原则：期限匹配，风险匹配
十一 久期、凸度与债券组合免疫
1.久期和凸度的定义
(1)久期：某种资产的平均投资回报期 Wi= CFi/ P

D= (-dp/dr) * (1/P)
dP= -D P dr
(2)凸度： dP= -D P dr+ 0.5G P dr2

G>0，不含有隐含期权，对投资者有利 隐含期权：嵌入在证券资产或证
G<0， 含有隐含期权，对投资者不利 券期货中的一种权利。
(3)免疫
1)久期免疫

2)久期凸度同时免疫

十二 缺口管理
1.(1)利率敏感性缺口：（衡量净收益）
= 利率敏感性资产 — 利率敏感性负债（绝对）
利率敏感率：= 利率敏感性资产/利率敏感性负债（相对）
(2)管理策略：t= tA ，r上升：正缺口策略，绝对值大于0，相..收益上升
t= tC ，r下降：负缺口策略…
t= tB~tC 利率上升或下降难以预期,零缺口策略
t= tD~tE ：零缺口策略
2.久期缺口(1)指一家银行、金融机构资产、负债久期的差额
久期缺口 = 资产的平均久期-负债的平均久期*总负债/总资产 Δr
衡量利率变化对资产净值的影响。净值变化= -[久期缺口/(1+r)]*总资产价值*
(2)管理策略：t= tA~tB ，负的久期缺口，减资久；增负久；增负比
t= tC~tD ，正的久期缺口，持长资；持短负；减负比
t= tB~tC 零久期缺口策略
t= tD~tE ：dP = 0,
局部久期：利率曲线只在局部一点变动，而曲线其他点保持不变
3.缺口管理的综合应用：
如果预期未来利率上升，积极的缺口管理策略要求降低久期缺口，使其为负，增加敏感性缺口，使其为正，这种经营下，两种缺口管理策略对银行缺口管理策略是一致的，即让资产组合中配置更多的短期资产和更多的长期负债。如果预期未来利率下降，增加久期缺口，使其为正，降低敏感性缺口，使其为负，即让资产组合中配置更多的长期资产和更多的短期负债。
十三 Z得分模型：用公司的5个财务指标比率来预测公司的违约率，并给这5个财务指标赋予不同的权重，计算得分，如果一家公司Z得分>3.0，说明这家公司的违约性不大，Z得分介于2.7到3.0，处于戒备状态，1.8到2.7，有一定的违约可能，<1.8，违约可能性很大。Z= 1.2X1+ 1.4X2+ 3.3X3+ 0.6X4+ 0.999X5
X1=流动资金/总资产（速动比率），X2=留存收益/总资产；X3=税前利润/总资产，（盈利能力），X4=股票市值/负债账面总额（偿债），X5=销售收入/总资产
十四 历史违约率1.累计违约率：衡量的是从起始日到第t年内任何时间发生违 约的总次数2.边际违约率：衡量的是第t年内发生违约的事故。
两者的关系：边际：具有投资级别的债券在一年内的违约概率。随着期限延长
而有所增大这是因为在发行初债券的信用级别较高，随着时间的推移公司的信用可能出现的问题增加，而对于最初信用评级较差的债券，在一年内违约率通常会随着时间推移而下降，产生这一现象的原因，最初评级较差的债券如果能够顺利度过最初一两年，那么公司今后财务状况将有所改变，这一现象叫生存效应。
历史违约率：实际上根据不同公司、利率、信用级别、时段、期限的历史数据计算出的违约率
3.违约密度：在连续时间情形下，通过考虑在时间t之前没有违约的条件下违
约事件发生在t+Δt之间的概率，称为在时点t的违约密度。
定义λ(t)为时间t的违约密度，0~ t没有违约的条件下，违约时间发生在
t~ t +Δt的违约概率为λ(t) Δt，定义V(t)为0~ t的公司存活的概率
[V(t+Δt)-V(t)]/ V(t)= -λ(t) Δt

4.回收率：指债券违约时其市场价值与债券面值的比率，不同追索权的债券在违约时其护手了是不同的，回收率与违约率有很强的负相关性。
平均回收率 = 0.52–6.9 * 平均违约率
十五 信用风险的度量
定义bi为概率是Pi的贝努里随机变量，则可求：E(bi)=1.pi+0.(1-pi)=pi
违约发生时bi=1，不发生时bi=0，定义CEi为违约发生时的信用风险暴露规模，定义Ri为回收率，可衡量信用风险损失=
十六 由债券价格估算违约概率
1. 信用价差与违约风险：
信用价差：有风险收益与无风险收益之差或在同一时点上有风险债券价格与之差
假定债券在有效期内有一次现金流支付(＄100)，现在时刻市场价格P* =＄100/ (1+y*) y*:由P*决定的内部收益率
假定q为债券违约概率：t=0，p*的债券：q：＄100 * R
由风险中性定价原理 1-q: ＄100
[100R * q +100(1-q)]/ (1+y)= p*= 100/(1+y*)整理得：
y* - y = (1-R)q q=(y* - y)/ (1-R) = S/(1-R)
信用价差S= y* - y
2.关于违约率的讨论：
(1)信用违约概率与风险中性违约率的比较：由历史数据估计的违约概率要远远小于用债券价格估算的违约概率
原因：1)两种违约率计算的方式不同 Q(t)：累计违约率 ：平均违约密度
q =（y* - y）/ (1+R)

在两种计算中运用历史数据计算违约率或违约密度只涉及历史违约率这一数值，对于(BBB)以上债券，历史违约数据是相对平稳的，而在利用债券价格估算违约率涉及到信用价差、回收率、相对于累计违约率时不平稳的。
2)真实世界的历史数据与风险中性违约率的差异，历史违约率在有风险补偿的情况下计算出的，而风险中性违约率不要求风险补偿
3)造成违约率不同的具体原因：企业债券流动性较差，流动性溢价；债券持有人或投资人主观预期的违约可能性高于穆迪公司给出的违约率；债券违约事件不是相互独立的，债券违约事件的相关性有时会出发系统性风险，引起信用连锁反应，债券投资人在预期投资收益时，要把这种风险考虑进去，要求额外的风险补偿；债券投资收益具有很高的偏态性，要求债券组合中包含更多的债券品种才能分散风险。实际投资实践中很难做到这一点，因此现实的债券投资组合包含的非系统性风险使不可能充分分散的，因此债券投资人对未充分分散的非系统性风险的要求额外的风险补偿y*
(2)违约概率的应用：对于衍生品定价过程中，对对手要用风险中性违约概率来分析，在市场中情景分析，压力测试要用历史违约率。
十七 罗伯特.默顿模型（股票价格估算违约率）
1.核心思想：把公司股票当做公司资产价值的期权
价值：股权E，债权D，二者构成了公司的总价值
2.假定V= E+D，债券为零息债券，公司债券仅为这一种 T：债券到期时间
Vo：公司资产的当前价值 VT：债券到期时公司资产价值 Eo、ET类似
D：在t=T时债券的价值 δv：公司资产波动率 δE：公司股票价格波动率
3.t=T时，ET= max（VT-D,0）若VT≤D，选择违约，若VT>D，不违约
4.

违约率q= N（-d2）

N（-d2）= q（风险中性违约率）
违约距离d2=...，实际表示资产价格偏离违约点的距离占标准差的倍数。

十八 衍生品信用损失的估算
1.衍生品的风险特征：
(1)这笔衍生品交易永远是债务【对手违约不会给金融机构造成损失】
(2)这笔衍生品交易永远是资产【会造成损失】
(3)这笔衍生品交易可能是金融机构资产，有可能是负债【资产损失，负债不】
2.预期违约损失与预期违约费用：假定衍生品在没有违约发生时价格f，现假定违约可能发生，发生时间为一系列时点t1，t2，...tn（ti），对金融机构而言，令衍生品在ti的价格为fi（违约前），ti所对应违约率为qi（风险中性），预期回收率为R，假定违约率与预期回收率价格相互独立，可得出预期损失。
qi(1-R)E[max(fi,0)]，预期违约费用：
3.利率互换与货币互换：
违约风险比较，违约对利率互换影响小于对货币互换影响原因：利率互换与货币互换基础合约结构的差异：利率互换只利息现金流，而货币互换的本金和利息现金流都参与互换
4.信用风险的缓解：
(1)净额结算：指在场外衍生品交易中，如果交易一方在于某一交易对手的一份交易合约中违约，那么这一方在与同一交易对手的所有合约中都违约。
(2)抵押品：一种典型抵押品条款约定交易双方必须以一定方式对交易合约定期定价，对合约的负债一方必须提供足额的抵押品，且随着衍生品合约定价的变化及时调整抵押品数量，如果负债一方不能及时注入抵押品，金融机构可以对合约进行平仓。
(3)降级触发：衍生品合约交易的一方信用评级低于一定水平时，金融机构有权将衍生品以市场价格平仓，在平仓过程中，衍生品市场的定价方式必须在事先得到交易双方的认可。如果公司被跳跃性降价，则触发不起作用
净额结算的作用：(好处)可把损失降低到最小，(间接作用)一般人们认为在一个
发展完善的资本市场，公司在进入某一衍生品合约时会从不同的交易商处得到相
同的报价，事实并非如此，由于有净资结算机制，公司往往在以前做过交易并没
有结清所有头寸，由其当新的机制能降低某金融机构风险时，会达到最好的报价。
十九 信用衍生品：指回报与某个或多个公司或国家或信用有关的合约，金融机构可以通过信用衍生品的交易来管理，对冲自己的信用风险。
二十 信用违约置换（CDS）
CDS概述：信用违约置换合约给合约的买房提供了对某家公司或国家的信用保
险，这里涉及的某个公司或国家背称为参考实体，而这个公司或国家的违约被称
为信用事件，信用违约置换的买入方在信用事件发生时有权利将违约的公司或政
府发行的债券以债券面值的价格卖给信用违约置换的卖出方，而这一债券的面值
总额被称为信用违约置换的面值，为此信用违约置换合约的买方必须对卖方定期
付款，付款的期限为信用违约置换的到期日或信用事件的发生日，这里定期付款
时间为每季末，每半年末或年末，在违约事件发生时，合约交割的方式可以是债
券事物、现金。
二十一 CDO资产抵押债券“资产证券化”
1.CDO是由一个债券组合或资产组合派生出具有不同风险收益特征的金融产品
2.CDO过程
组合
债券1,2,...n
投行
面值
组合的5%，证券1
承担最初资产组合5%的风险损失，收益35%
贷款1,2，...n
证券化
组合的10%，证券2
承担5%到10%损失，收益15%
收益固定
风险一定 12%

组合的10%，证券3
承担15%到25%损失，收益7.5%
组合的75%，证券4
...
承担25%到100%损失，收益6%
3.合成CDO：合成CDO中，CDO发行者在市场上首先卖出一种CDO，把这种CDS
作为合成CDO的基础债券组合，通过合成CDO的方式将CDS中的违
约损失转嫁给CDO的投资人。其过程与CDO相似，只是组合为CDS
4.份额对应收益率确定的本金面额：在CDO和合成CDO中都存在不同份额对应的收益率所确定的本金面额的计算问题。在CDO与合成CDO发行之初或没有违约风险事件发生时，份额收益率所对应本金面额就要为发生形成违约损失时，份额收益率所确定的本金面额等于份额初始面额减违约触发所对应承担的损失后的余额,债券面额为Q发生违约，回收率为R
5.CDS与CDO中参考实体的违约相关性：假定某交易组合中有100个参考实体，以这一交易组合为基础，定义一个在今后5年对第n个信用违约提供保护的产品，记第n个CDS，假设每一个参考实体在今后5年的风险中性概率为2%。当参考实体的违约相关性为0，即参考实体间违约相互独立时，则可通过二项分布计算今后5年1个参考实体出现违约的概率= ，

10个参考实体出现违约的概率=
因此可得出对第1个违约保护的
定价较高，而对10个违约保护定价较低；当参考实体间违约相关性不为0，即相关时，随违约相关性的增大，1个或n个参考实体出现违约的概率会减小，而10个或更多参考实体出现违约的概率会增大，特别是在极端情况下，当参考实体的违约相关性为1，即完全正相关，则1个或更多参考实体的违约概率均为2%，因为在极端情况下所有参考实体均相同，要么一起违约要么不违约，CDO份额的溢价收益同样与债券组合的违约相关性密切相关，当相关性较低时高级股权份额风险较大，低级份额风险较小，当相关性增大则相反，当违约相关性为1时，所有份额的资产风险均相等。
二十二 操作风险概述
1.定义：除了市场风险和信用风险造成损失外，其余风险事件(宽泛)
《巴塞尔定义》由不当或失效的内部控制过程，人员和系统以及外部事件所造成的损失，包括了法律风险，但不包括“声誉”风险，以及业务策略所造成的风险
2.分类：(1)内部诈骗： (2)外部诈骗： (3)雇员行为以及工作场所安全性
(4)客户产品及业务活动(5)对实有资产的破话
(6)业务中止及系统故障(7)交易的执行交付和过程管理
二十三 操作风险监管资本金的计算
1.操作风险监管资本的基本指标法(小规模银行)：
监管资本=过去3年毛收入的平均值的15%
2.标准法：8个产品线，8个β系数(大银行)：企业融资β18%、交易和销售β18%
银行零售β12%、商业银行业务β15%、付款交割β18%、代理服务β15%
资产管理β12%、零售经纪β12%
监管成本= Ai：8个产品线3年平均毛利

3.高级测量法(内部模型法)：
银行可采用自己设定的定性、定量的标准来计算风险监管资本金
(1)政府的监管部门要求：
1.银行必须设定专门操作风险管理部门，对操作风险进行识别、监督、控制
2.银行必须对业务类别的有关损失进行记录并且增强风险管理人员对此监管
3.在银行范围内必须对操作风险有一个经常性的报告
4.银行操作风险管理系统性的文件说明
5.银行操作风险的管理过程及检测系统必须经过内部审计人员的独立检验，同
时也必须经过外部审计及监管部门的独立检验
(2)原理：计算操作风险VaR，
1年内对操作风险损失
有一个预期99.9%置信度

13

一 玛克威次资产组合理论 1
二 CAPM（资本资产定价理论）
三 套利定价理论（APT） 2
四 波动率的估算
1.历史数据估算：
2.隐含波动率
五 波动率的检测 3
1.ARCH（m）模型
2.指数加权移动平均模型
3.GARCH（1,1） GARCH（p，q）
广义自回归条件异方差模型
六 因子模型与协方差矩阵相关性 4
七 VaR概述：
1．VaR：
2.VaR的性质：
3.VaR的计算
4.边际VaR、VaR贡献值、成分VaR 5
八 市场风险VaR
1.历史模拟法
2.模型构造法
(1)线性模型计算VaR：
(2)非线性模型计算VaR
(3)偏态分布条件下计算VaR
(4)蒙特卡洛模型 6
九 VaR的检测与测试
1.回顾测试：
2.聚束效应：
3.压力测试(情景分析)
十 利率期限和远期利率：
十一 久期、凸度与债券组合免疫
1.久期和凸度的定义
(2)凸度
(3)免疫
十二 缺口管理 7
1.利率敏感性缺口
2.久期缺口
3.缺口管理的综合应用
十三 Z得分模型
十四 历史违约率
1.累计违约率：
2.边际违约率：(生存效应)
3.违约密度
4.回收率 8
十五 信用风险的度量
十六 由债券价格估算违约概率
1.信用价差与违约风险：
2.关于违约率的讨论：
(1)违约概率的比较, 原因
(2)违约概率的应用： 9
十七 罗伯特.默顿模型
（股票价格估算违约率）
十八 衍生品信用损失的估算
1.衍生品的风险特征
2.预期违约损失与预期违约费用
3.利率互换与货币互换：
4.信用风险的缓解：
(1)净额结算,作用
(2)抵押品
(3)降级触发
十九 信用衍生品 10
二十 信用违约置换（CDS）
二十一 CDO资产抵押债券资产证券化
2.CDO过程
3.合成CDO
4.份额对应收益率确定的本金面额
5.CDS与CDO中参考实体的
违约相关性
二十二 操作风险概述 11
二十三 操作风险监管资本金德计算
1.基本指标法
2.标准法
3.高级测量法(内部模型法)