从增量 VaR 和成分 VaR 上看组合内资产对冲状态

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系列:VaR Primer

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对于一个组合(比如一些债券的现券),假设使用另外一个资产(比如国债期货)进行对冲,那么不同的对冲数量下,组合 VaR 值的变化将如下图蓝线所示,对冲资产的增量 VaR将如红色线所示:

对冲图

结合成分 VaR 的定义,我们能得到下表中的结论:增量 VaR和成分 VaR 的不同正负号,对应了上图中红色线的四段:

成分 VaR>0 成分 VaR<0
增量 VaR>0 AB :表示对冲严重过度 DE :表示为非对冲头寸
增量 VaR<0 BC :新增的持仓存在对冲效果,且处于 over-hedge 状态 CD :表示新增的持仓存在对冲效果,处于 under-hedge 状态

AB 和 DE 可以直接从持有数量上区分,所以本质上四种情况都可以区分出来。而且上述成分 VaR、增量 VaR 不单对单比持仓成立,对持仓分组如行业、风险因子、风险类型的敞口都可以这样分析。

不过,上面所说的对冲等价于降低组合短期波动(等价于降低 VaR )。但实际业务中不完全是这样,主要有两点:

  1. 很多业务上的对冲事实上是一个长期效应,在短期会增加波动率和 VaR。比如买指数 CDS 来对冲高收益债券头寸,在逻辑上或者观察历史走势都有对冲效果,但从 VaR 上面经常体现不出来,在 VaR 上可能体现为非对冲头寸或者对冲过度。
  2. 某些业务上的对冲属于宏观对冲,比如用 VIX 指数来对冲信用利差风险,属于防范特定场景的风险,这种对冲效果只在特定情况下(比如市场大跌)才有效,但计算 VaR 时考虑了所有的情况,所以经常体现不出相关性。

在实际运用中一定要注意以上情况。

Q. E. D.

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这个 Excel 模板使用参数法和历史法计算资产组合的VaR,两个函数分别是 ParaVaR 和 HistVaR ,是以前写的VaR Primer的一个实现。具体使用方法可参考模板以及 VBA 的代码注释。
风险管理 » VaR Primer
一个场景是所有风险因子的表现序列。历史场景是指风险因子在历史上某天的实际表现,随机场景则是计算机随机模拟生成的。通常蒙特卡洛模拟法需生成至少 1000 个随机场景,然后计算组合在每个场景下的损益,最后取 5%分位点得到组合的 VaR 值。
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VaR 随着市场的变动是一件让风险管理者为难的事情:
这个 Excel 模板使用参数法和历史法计算资产组合的VaR,两个函数分别是 ParaVaR 和 HistVaR ,是以前写的VaR Primer的一个实现。具体使用方法可参考模板以及 VBA 的代码注释。
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不管受到多少质疑,各大商业银行和投资银行的财务报表显示, VaR 框架已是现代风险管理的事实标准。我打算用接下来三个月的时间,对 VaR 框架进行一个全面的介绍,从历史到未来、从原理到算法、从逻辑框架到技术细节。这是酝酿了将近一个月的文章,原本打算写一个长篇文章,但随着资料的积累,也有了一些雄心,打算将这个领域彻底梳理一篇,到最后将完成若干篇文章,所有文章都将位于VaR Primer系列下。
如果登陆过某台 winodws 的网上邻居共享,而且是用帐号登陆,在第一次登陆时如果选择了记住密码,那么以后再登陆那台服务器的共享就不用输入帐号和密码了。
平时电视看得极少。有时候看看电影或电视剧,都是从网上下载或者看在线视频。俺家里的歌华有线电视欠费快两个月,一直没有续费,但没觉得生活中少了些什么,可见电视对我来说没什么用处。