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第一部分　机缘3

第1章 导论3

1.1　什么是金融风险3

1.2　对金融风险的历史回顾4

1.3　是恢复银本位制还是依赖数学模型8

1.4　金融系统10

1.5　功能透视原理14

1.6　金融风险管理15

1.7　金融市场中的比率（金融变量）17

1.8　路透社、巴塞尔委员会和险阵20

1.9 小结23

思考与练习题24

第2章 从金融灾难事件中得到的教训25

2.1　从20世纪80～90年代的亏损中得到的教训26

2.1.1　衍生品市场造成的损失举例27

2.1.2　透视金融损失27

2.2　风险管理的案例研究28

2.2.1 巴林银行的倒台28

2.2.2　铁本事件30

2.2.3　橙县的教训31

2.2.4　Metallgesellschaft31

2.2.5 中航油在期货交易中破产的案例32

2.2.6　从案例研究中得到的教训33

2.3　私人部门的反馈34

2.3.1 G-30报告34

2.3.2　衍生品策略委员会35

2.3.3　J.P.Morgan的险阵技术35

2.3.4　全球风险职业人协会35

2.4　监管者的观点36

2.4.1　美国审计总署36

2.4.2　美国财务会计准则委员会36

2.4.3　美国证券交易委员会37

2.5 小结38

思考与练习题38

第3章　巴塞尔委员会的监管条例39

3.1　为什么要进行监管40

3.2　1988年的巴塞尔协定41

3.2.1　Cooke比率42

3.2.2　活动限制43

3.2.3　对巴塞尔1988年协定的批评43

3.3　1996年关于市场风险的修正案45

3.3.1　标准的方法45

3.3.2 内部模型的方法46

3.3.3　事先承诺模型47

3.3.4　方法之间的比较48

3.3.5　举例49

3.4 1999年关于信用风险的修正案50

3.4.1　修正案50

3.4.2 总的评价51

3.5　非银行金融机构的监管51

3.5.1 证券公司52

3.5.2　保险公司53

3.5.3　养老基金53

3.6 小结54

思考与练习题55

附录一　违规报告，资本金要求55

A.1.1　充足资本金指导书55

A.1.2 巴塞尔委员会提案55

附录二 国际清算银行（BIS）的规制要求55

A.2.1 市场风险的度量（即确定风险因子）55

A.2.2　应付市场风险的资本金储备55

A.2.3　度量市场风险的方法55

A.2.4 资本充足率的计算55

A.2.5　使用后测检验的监管构架55

第4章　公允值会计与VaR风险管理机制56

4.1 引言56

4.2　公允值会计方法59

4.3　公允值会计的举例60

4.3.1 例1：对基准利率的套期保值60

4.3.2　例2：对基于外汇的资产与负债进行套期保值60

4.3.3　例3：用于固定利率（基于外汇贷款）的现金流对冲60

4.3.4　例4：包括子公司的财务报表中的套期保值会计60

4.4　基于VaR的现代金融风险管理构架61

4.4.1　定价61

4.4.2　估计风险61

4.5　风险估计的替代方法62

4.5.1　估计头寸价值变化63

4.5.2　估计市场运动64

思考与练习题65

附录65

第二部分　基石69

第5章　金融市场回报的统计量69

5.1　证券价格变化与回报的定义70

5.1.1 1天（单周期）时段70

5.1.2 多日（多周期）时段71

5.1.3 比例和连续复利下的加总回报72

5.2　金融价格与回报的建模73

5.2.1　单一价格资产的随机游走模型74

5.2.2 固定收入金融工具的随机游走模型75

5.2.3 随机游走模型的时间相关特性75

5.3　观察随机游走模型78

5.3.1 回报分布随时间变化吗78

5.3.2　从统计意义上讲回报在时间上并不相互独立80

5.3.3　到多元变量的扩展84

5.4　本章的发现87

5.5　对回报分布的历史观察87

5.5.1　建模方法88

5.5.2　正态分布的特性89

5.5.3　对数正态分布95

5.6　险阵的金融回报模型：一个修改过的随机游走95

5.7 小结96

思考与练习题97

第6章　“险阵”的波动率与相关性预测98

6.1　从隐含数据和从历史数据预测波动率98

6.2　险阵的预测方法98

6.2.1 波动率的估计与预测98

6.2.2　协方差与相关性的预测和估计98

6.2.3　对多日的预测98

6.2.4　其他预测技术的发展98

6.3　关于险阵预测模型中的参数98

6.3.1　样本大小和估计的关系98

6.3.2　选择衰减因子99

6.4 小结99

思考与练习题99

第7章　现金流映像100

7.1　风险暴露与风险值（VaR）101

7.2　用险阵数据组计算风险值的方法103

7.3　辨识风险暴露和现金流106

7.3.1 固定收入工具107

7.3.2 外汇114

7.3.3　股权116

7.3.4　商品期货116

7.4　将现金流映像到险阵顶点117

7.4.1 险阵顶点117

7.4.2　计算险阵现金流118

7.5 小结120

思考与练习题121

第8章　线性头寸的风险度量122

8.1　将头寸价值的变化归咎到标的资产的回报122

8.2　线性头寸的风险值计算125

8.2.1 固定收入工具125

8.2.2　股权头寸127

8.3　线性头寸的计算实例128

8.3.1　政府债券单一现金流的映像128

8.3.2　政府债券多个现金流的映像129

8.3.3　远期利率协定的现金流映像和风险值131

8.3.4　结构化债券133

8.3.5　利率互换135

8.3.6 外汇远期136

8.3.7　股权137

8.3.8　商品期货合约137

8.3.9 巴林：一个风险管理的实例138

8.4　简化协方差矩阵140

8.4.1 为什么要简化140

8.4.2 VaR度量为零吗141

8.4.3　对角线模型141

8.4.4 多因素模型143

8.4.5　各种方法之间的比较145

8.5 小结147

思考与练习题147

附录　主成分分析法148

第9章 后测检验150

9.1　后测检验的设立151

9.1.1 一个例子151

9.1.2　谁的回报151

9.2　用异常回报个数建立后测检验模型152

9.2.1　基于失效率的模型验证153

9.2.2 巴塞尔规则156

9.2.3　条件覆盖率模型158

9.3　证实模型：其他的方法159

9.3.1　分布预测模型159

9.3.2　参数方法160

9.3.3　各种方法间的比较160

9.4　险阵中的后测检验161

9.4.1　样本投资组合161

9.4.2　模型的证实162

9.5 小结165

思考与练习题165

第10章　非线性头寸的风险值度量166

10.1　非线性头寸的风险度量166

10.1.1 Ito Lemma168

10.1.2 Black-Scholes期权定价公式169

10.1.3　风险中性定价170

10.1.4　鞅和测度171

10.1.5　期权头寸的希腊字母175

10.2　非线性头寸风险值的险阵求解方法180

10.2.1 解析方法181

10.2.2　结构化蒙特卡洛模拟184

10.3　将△Vp,t矩匹配到Johnson分布族184

10.3.1 非线性头寸（期权）185

10.3.2　含有期权投资组合的Delta-Gamma方法185

10.4　非线性头寸的计算实例189

10.5　里森的跨式期权（非线性头寸）192

10.6　评价Delta-Gamma方法的准确性195

10.7 小结195

思考与练习题195

附录　EVIEWS3.1编程，里森的跨式期权195

第三部分　系统201

第11章　结构化蒙特卡洛模拟201

11.1　方案的产生202

11.1.1　模拟路径和模拟T日后的分布202

11.1.2　随机变量的生成206

11.2　投资组合定价209

11.2.1　完全定价210

11.2.2　线性近似210

11.2.3　高阶近似211

11.3 汇总212

11.3.1　计算VaR212

11.3.2　一些说明213

11.3.3 比较完全定价与加速方法：一种蒙特卡洛实验213

11.4　产生相关正态随机变量的程序216

11.4.1　相关的多元正态随机变量216

11.4.2　产生相关正态随机变量的三种算法217

11.4.3　运用Cholesky分解218

11.4.4　独立因数的个数219

11.5　其他的模拟方法220

11.5.1　确定性模拟220

11.5.2　析构的方法221

11.5.3　场景模拟222

11.6　模型的选取223

11.7　小结224

思考与练习题225

附录　本章实例的EVIEWS3.1编程（假定欧式期权）225

第12章　压力试验226

12.1　为什么要进行压力试验227

12.2　实施场景分析229

12.3　产生一维的场景方案230

12.3.1　规范（固定要求）的场景230

12.3.2　标准组合风险分析（SPAN）系统230

12.4　多维的场景分析232

12.4.1　单维方法与多维方法232

12.4.2　前瞻性的场景232

12.4.3 因素尝试法232

12.4.4　条件场景法232

12.4.5　历史场景法233

12.4.6　系统场景法235

12.5　对模型的参数压力试验235

12.6　管理压力试验237

12.6.1　场景分析和风险模型237

12.6.2　管理上的响应237

12.7　小结238

思考与练习题238

附录　极值理论239

第13章　信用风险242

13.1　信用风险的特征243

13.1.1　风险来自何方243

13.1.2　信用风险作为期权空头244

13.1.3 时间和组合相关性的影响245

13.2　违约风险246

13.2.1　违约概率246

13.2.2　挽回率247

13.2.3　违约风险的估计247

13.3　信用风险暴露249

13.3.1　债券与衍生品249

13.3.2　期望的和最糟的暴露250

13.4　净值化协定251

13.5　度量和管理信用风险253

13.5.1 期望的和非期望的信用损失253

13.5.2　信用风险定价254

13.5.3　组合的信用风险255

13.5.4　管理信用风险256

13.5.5　时段和置信水平256

13.6　巴塞尔委员会对衍生品的风险要求257

13.7　信用投资组合的风险模型258

13.8 小结259

思考与练习题259

第14章　流动性风险260

14.1　定义流动性风险261

14.1.1 资产变现风险261

14.1.2　融资变现风险262

14.2　应对资产变现风险263

14.2.1 叫买-叫卖价差的成本263

14.2.2 交易策略265

14.2.3 实际中的问题267

14.3　测量融资变现风险268

14.4　从长期资产管理公司得到的教训269

14.4.1 LTCM的杠杆度269

14.4.2 LTCM的“防弹衣”270

14.4.3 LTCM的垮台270

14.4.4 LTCM的流动性271

14.5　小结272

思考与练习题273

第15章　市场变量分布的非正态性和分位点方法274

15.1　关于条件正态的检验274

15.1.1　数值方法274

15.1.2　分位点的图形方法274

15.2　松弛条件正态的假定274

15.2.1 回顾条件正态假定蕴含着什么274

15.2.2 产生日VaR预测的三种模型274

15.3　将模型运用于新兴市场的货币和股票指数275

15.3.1　模型估计和评价275

15.3.2 VaR分析275

15.4　关于非正态市场变量的分位点映射模型275

15.5 包含有偏度的混合正态模型275

15.6　小结275

关键词275

思考与练习题275

第四部分　应用（Application）281

第16章　利用VaR控制和度量风险281

16.1　谁来使用VaR282

16.1.1　进行全局金融风险管理的趋势282

16.1.2 自主交易柜台284

16.1.3　非金融企业285

16.2 VaR作为一个信息披露工具287

16.2.1 为什么要有风险管理状况的信息披露287

16.2.2　信息披露的趋势288

16.2.3　信息披露举例290

16.2.4　校准风险管理模型291

16.3 VaR作为一种风险控制工具292

16.3.1　调整企业范围的VaR292

16.3.2　调整单位一级的VaR293

16.3.3　评估交易员的表现295

16.4 小结296

思考与练习题297

第17章　利用VaR进行主动式的风险管理298

17.1　风险资本299

17.1.1 VaR作为风险资本299

17.1.2　选择置信水平300

17.2　经风险调整的业绩度量301

17.3　基于净利润的RAPM方法302

17.4　基于VaR的RAPM方法303

17.5　企业范围的业绩度量305

17.6 VaR作为一种战略手段307

17.6.1　股东价值分析307

17.6.2　选择贴现率308

17.6.3　执行股东价值分析309

17.7 小结310

思考与练习题310

附录　有关经济资本的详细说明310

第18章　操作风险管理313

18.1　操作风险的重要性314

18.2　定义操作风险315

18.3　应对操作风险的方法317

18.4　度量操作风险317

18.4.1 自上而下和自下而上方法的比较317

18.4.2　损失分布318

18.4.3　来自数据的挑战320

18.5　管理操作风险322

18.5.1 期望的和非期望的损失322

18.5.2　控制操作风险322

18.5.3　为操作风险融资323

18.6 小结323

思考与练习题324

附录　构造损失分布324

第19章　集成式风险管理326

19.1　令人眼花缭乱的不同风险327

19.2　风险事件328

19.2.1 法律风险328

19.2.2　信誉风险328

19.2.3　灾难风险329

19.2.4　规制风险和政治风险329

19.3　集成式的风险管理330

19.3.1 度量企业范围的风险330

19.3.2　控制企业范围的风险330

19.3.3　企业范围的风险管理：最后的战线331

19.4　为什么要进行风险管理332

19.4.1　为什么要自找麻烦332

19.4.2　为什么要对冲333

19.5 小结334

思考与练习题334

第20章　VaR在投资管理中的应用335

20.1 VaR是否适用于投资管理336

20.2　什么是投资管理中的风险338

20.2.1 绝对的和相对的风险338

20.2.2 策略组合与主动的风险管理338

20.2.3　基金风险339

20.2.4　主办人风险340

20.3　利用VaR监督和控制风险341

20.3.1　用VaR来检验顺从性341

20.3.2　用VaR来设计投资指导书342

20.3.3　用VaR来监督风险343

20.3.4　全局管理人的角色344

20.3.5　货币经理的角色344

20.4　利用VaR来管理风险345

20.4.1 战略性的资产配置345

20.4.2　用VaR来指导投资决策346

20.4.3 用VaR来获得经风险调整的回报347

20.4.4　风险预算348

20.5　风险标准349

20.6 小结350

思考与练习题351

第21章　险阵数据组的相关统计问题352

21.1　构造险阵比率与价格352

21.1.1　外汇352

21.1.2　利率352

21.1.3　股权352

21.1.4　商品352

21.2　填补遗失数据353

21.2.1　遗失数据的特性353

21.2.2　极大似然估计（ML）353

21.2.3　对遗失数据估计样本均值和协方差矩阵353

21.2.4　一个实例说明353

21.2.5　基于实际的考虑353

21.3　相关性（协方差）矩阵和VaR的特性353

21.3.1　协方差和相关性的计算353

21.3.2　用于计算VaR的线性代数有用结论353

21.3.3　怎样确定一个协方差矩阵是否正定353

21.4　重新建立险阵波动率和相关性的基准353

21.5　非同步数据采集353

21.5.1　在数据不同步时估计相关性354

21.5.2　辨识问题：相关性和非同步回报354

21.5.3　调整相关性的一个算法354

21.5.4　检验结果354

21.5.5　在多元构架下采用算法354

思考与练习题354

第五部分　结论357

第22章　金融风险管理：纲领与缺憾357

22.1　金融风险管理里程碑式的文件358

22.1.1 G-30的“最佳执业”建议358

22.1.2　英格兰银行对巴林事件的报告359

22.1.3　对手方风险管理策略委员会关于长期资产管理公司的报告359

22.2 VaR的限制360

22.2.1　异常值过度的风险360

22.2.2 头寸改变的风险361

22.2.3　事件风险和稳定性风险361

22.2.4　过渡期的风险362

22.2.5　缺乏数据的风险362

22.2.6　模型风险362

22.3 VaR的副作用366

22.3.1 “滥竽充数”综合征366

22.3.2　交易员玩弄系统于股掌之中367

22.3.3 动态对冲369

22.4　从LTCM得到的教训370

22.4.1 LTCM的风险控制370

22.4.2　组合优化370

22.4.3 LTCM的空头期权头寸372

22.5 小结373

思考与练习题374

第23章 结论375

23.1　风险管理的演变376

23.2　风险经理的角色377

23.2.1　控制交易377

23.2.2　组织方针377

23.2.3　风险经理378

23.3　对VaR的再思考380

23.4　中国的VaR风险管理381

23.4.1 沿海发达地区采用VaR的风险管理技术381

23.4.2　积极稳妥地推进金融体制改革382

23.4.3　对驻外机构进行基于VaR的风险管理382

23.4.4 在金融风险管理的教学和研究中贯彻国际化383

23.5 小结383

思考与练习题384

参考文献385