| 为了成功管理投资组合，机构投资者和基金经理们意识到，他们必须 冒风险才能获得丰厚的投资回报。但更复杂的问题是：他们需要承担多少 风险？ 《风险预算》由尼尔？皮尔逊编著，是“风险投资系列”之一。 《风险预算》介绍了风险预算的概念，并描述了其背后的工具和方法 ，即风险价值和风险分解。重点介绍了实现风险预算的方法，为机构投资 者、基金经理和投资组合经理提供了详尽的风险价值使用知识（在度量并 确定投资组合风险以及风险预算中的应用）。深入的案例研究、对风险价 值、风险价值极值以及压力测试风险度量方法进行示例说明的许多图表， 将有助于专业人士了解金融前景并做出相应的调整，从而最大程度地降低 潜在风险。 在新的金融环境中，找出并应对任何类型投资组合的风险已经变得越 来越困难。让我们一起使用风险预算来提高风险管理的技能，学会如何将 风险价值作为风险管理构架中不可或缺的―部分。 |
| 本书介绍风险价值（VaR）和风险分解的工具与技术，它们是风险预算的基础。大多数读者可能从未实际进行过风险价值估计，而这恰恰就是风险度量与组合管理系统的作用所在。但无论如何，对于风险价值估计和其他风险度量工具的用户而言，揭开这个神秘的面纱都至关重要。本书旨在教会读者成为一位内行的风险信息消费者和使用者。希望读者阅读本书后，能够实际利用风险信息进行风险预算。 由于本书并非主要针对学生群体，而是针对具有一定金融背景的从业人员。因此，本书要求读者需具备一定的数学基本功（包括一点微积分）和统计知识，并对金融市场与机构，包括金融衍生工具也比较熟悉。这是大多数组合管理执业团体的水准。本书避免使用高深的数学方法，通过大量实例介绍理论知识。也就是说，书中包含一些具有激发性的材料。 我尽量使本书自成体系。在介绍风险分解前，从风险价值的基础知识开始，提炼了VaR与风险预算的基本技巧和问题。本书共分为6个部分：第1部分（第1、第2章）以简单的股票组合介绍风险价值的概念，以及风险分解和风险预算中用到的一些方法。接着，第2部分（第3～第9章）介绍了计算风险价值与创建压力情景进行压力测试的基本方法。介绍风险价值方法后，第3部分（第10～第13章）开始将风险价值用于风险预算，并介绍如何利用风险分解了解与控制组合风险。第4部分（第14～第16章）提供对风险价值基本计算方法的一些改进。认识到风险价值具有缺陷，第5部分（第17～第19章）介绍了风险价值的一些局限性。第6部分（第20章）针对风险预算中出现的一些问题的简单讨论进行总结。显然，某些读者可能需要跳过前几章中介绍风险价值基本技术的内容。每章的注释还指引勤勉的读者了解更多有关风险价值（以及某些数学难题）的原著。 应该指出的是，本书并未涉及信用、操作或其他风险，仅仅是一部关于度量市场风险的书籍。同时，本书也并非软件包，部分原因在于，我希望本书内容的生命周期能长过计算机软件。假如事实并非如此，我将深感失望。 |
| 风险价值选择 必须做出与风险价值估计相关的选择。最明显的问题是，应该使用哪种方法？对于该方法，应该选择哪些参数（如持有期和关键概率）？在考虑这些问题时，基于对精确度、偏差和计算时间的权衡进行思考将很有用。 德尔塔―正态方法依赖于一个有力的假设：使用多元正态分布描述基本市场因子变化，并基于线性――组合价值的德尔塔近似计算风险价值。如果这些假设正确，则估计误差主要源于市场因子变化的方差和协方差估计误差。因为对方差和协方差的估计能够获得相对精确的结果，若满足假设，德尔塔―正态方法将产生相对精确的风险价值估计。当然，如果不满足假设，则产生有偏估计。德尔塔―伽马―正态法依赖于更一般的二次近似，即组合价值的德尔塔―伽马近似，以及关于该近似的类似阐述。如果满足这些有力的假设，则能够提高估计的准确性；如果不满足，则产生有偏估计。 历史模拟法不对市场因子变化的分布进行任何假设，除非这个分布不随时间变化。因此，依赖于不满意的假设并不引进偏差，但这是以牺牲估计的准确性为代价。具体而言，风险价值的历史模拟估计以组合价值变化分布尾部的实现值为基础。从本质上看，分布尾部的实现值相对较少。因此，历史模拟法计算风险价值是基于相对较少的观测值。因此，这种方法事实上没有其他方法的精确度高。 原则上讲，利用完全蒙特卡洛模拟能够克服德尔塔―正态法、德尔塔―伽马法和历史模拟法的局限性。依赖于对组合价值的全面重估，它能够避免德尔塔―正态法和德尔塔一伽马法中使用的线性或二次近似带来的偏差。然而，偏差减少和精度提高的优点是以大大增加计算量为代价的。当组合中包含大量工具时，尤其是在包含必须使用数值方法计算价格的大量美式期权或奇异期权时，计算非常耗时。从德尔塔―伽马蒙特卡洛法和网格蒙特卡洛法中，能够清楚地看到偏差与计算时间之间的权衡。在这些方法中，为了节省计算时间，人们显然能够接受通过德尔塔―伽马（或德尔塔―伽马―西塔）和网格近似法计算风险价值估计时产生的某些误差（即潜在偏差）。 方法的选择还与关键概率与持有期的选择密切相关，而后者最终取决于风险价值估计的目的。其他事件不变，当持有期较短时，人们倾向于利用德尔塔或德尔塔―伽马或德尔塔―伽马―西塔法）近似。对于基本市场因子价值的微小变化，这些近似方法的效果非常好，而持有期越短，基本市场因子数值的变化就越小。当持有期较长或者组合中包含期权时，人们倾向于利用蒙特卡洛法。持有期较长时，不提倡使用历史模拟法，因为市场因子的历史月份或季度变化的不重叠的大容量样本通常不可用。 置信水平的选择，关系到人们应该注意可能损失分布在尾部的多远处的决定。当然，使用风险价值评估最差案例情景的组织，倾向于使用较高的置信水平或较低的关键概率。如果他们的组合含有期权，他们则倾向于使用蒙特卡洛法，因为其他方法不能很好地捕获较大价值变化对期权价值的影响。另外，利用风险价值评估每日、每月或每季度的风险水平变化的组织，也不太关心极端事件。这允许使用较低的置信水平，而蒙特卡洛法不会带来很大的优势。 这些权衡本身的复杂性，导致很难对各种方法做出正确的选择。用户还必须决定在风险价值计算中包含什么资产。对退休基金，风险价值计算应仅包含投资组合中的资产，还是应该包含退休负债的现值？答案取决于进行风险估计的目的。例如，如果退休基金利用风险价值监管组合经理承担的风险，则计算中应仅包含资产组合。但是，如果它关注的是资金不足的风险，则计算风险价值时应该包含退休基金的负债现值。而且，由于资金不足的风险通常需要数年时间显现，而不是几日或几月，因而可以使用一年或一年以上的时间跨度作为计算风险价值的持有期。因此，它对方法的选择有影响。 风险整合 由于风险分解和风险预算可能是单个组合经理在度量和管理自己的组合的过程中对其感兴趣（参见第11章的示例），而前面的应用则基于计划发起人层面。计划发起人希望了解哪些资产类别以及哪些组合经理对计划风险的贡献最大。但是，计划可能非常庞大，涉及许多组合和组合经理。 从纯技术的观点来看，大型组合和复杂组合之间的整合风险问题很显然能够解决，而且事实上已经解决。作为风险价值的传统用户，大型银行衍生工具经纪人也拥有由各式各样的工具组成的大型组合，其中许多工具非常复杂。关于风险价值方法的描述集中在诸如映射和准确选择市场因子等议题上，因为它们是用于解决涉及度量和整合大型组合的风险问题的工具。但在投资管理领域，风险分解与整合带来了新的问题。 在本书中，有一个隐含假设贯穿始终：利用相同的风险模型度量不同组合和组合经理的风险。该假设的含义之一是：该项工作是在计划（可能由计划顾问发起）或其托管机构的层面执行的。而且，对退休计划或其他大型投资组合而言，可能计划的托管机构并未持有全部工具（如衍生工具）。因此，一个先决条件是：以执行风险分析的频率及时获取组合内所有工具的头寸数据。这可能是实施风险预算框架的最大挑战。 P289-291 |
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