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第1篇：市場風(fēng)險論文范文

長期以來，我國外匯資金相對短缺。為此，我國建立了B股市場來吸引國外的投資，并將居民的外匯存款用于國內(nèi)經(jīng)濟建設(shè)中有外匯需求的項目，但這還不能滿足外匯貸款的需要。近年來，由于H股、紅籌股的大量發(fā)行，B股市場的國際融資功能減弱，而且快速增長的國內(nèi)居民外匯存款大量被拆放海外或者用來購買外國債券，直接影響了我國的經(jīng)濟發(fā)展。為順應(yīng)這一形勢的變化，為國內(nèi)居民開放B股市場政策應(yīng)運而生。

一、開放B股市場帶來的風(fēng)險

開放B股市場是我國振興和發(fā)展B股市場的重大舉措，也是我國B股市場定位由“利用國際間接投資”向“利用國內(nèi)外外匯資金”轉(zhuǎn)變的重要標志，可有效地促進整個證券市場不斷完善和健康、穩(wěn)定發(fā)展，加速我國資本市場與國際資本市場接軌的進程，對我國經(jīng)濟的長遠發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義和戰(zhàn)略意義。

開放B股市場對于我國長遠發(fā)展的作用是顯然的，但還應(yīng)清楚地認識到開放B股市場所帶來的風(fēng)險。

1、股市“泡沫”風(fēng)險。據(jù)統(tǒng)計，2000年中期B股股票平均每股收益為0．0820元／股，而深滬兩市上市公司平均每股收益為0．1037元／股，顯然B股上市公司整體業(yè)績比整個證券市場上市公司業(yè)績要差26％。從業(yè)績虧損股票的隸屬關(guān)系看，它們多數(shù)出自含B股的上市公司之中；從行業(yè)角度看，B股上市公司主要集中分布在紡織、鋼鐵冶金、五金家電、輕工等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中；從B股市場投資者隊伍看，國內(nèi)投資者占大多數(shù)，他們雖然經(jīng)歷多次股市波動的洗禮，但許多投資者的依賴意識仍很嚴重，“賺了錢歸自己，輸了錢找政府”的觀念依然存在。面對開放B股市場政策的出臺，許多國內(nèi)投資者不是尋找風(fēng)險——收益的最佳結(jié)合點，而是“一哄而上”，使B股市場股價不斷被炒高，沒有業(yè)績支撐的股市的泡沫成分不斷增大。因此，B股市場目前的繁榮現(xiàn)象并不意味著B股市場風(fēng)險的弱化，快速技升后的巨大獲利將會對B股市場的未來走勢造成巨大壓力。一旦“泡沫”破滅，不僅傷害到投資者，而且直接危及B股市場的健康、安全運行，引起經(jīng)濟波動。

2、市場風(fēng)險。開放B股市場前，按我國《證券法》規(guī)定，“禁止境內(nèi)投資者參與B股交易”，然而實際上違規(guī)投資者始終禁而不止。到1999年，B股市場上前十強中只剩下位列第九的唯一境外券商里昂證券；2000年境外券商對B股市場更為缺乏興趣。據(jù)有關(guān)部門測算，在開放B股市場前，非法參與B股市場交易的開戶數(shù)已經(jīng)超過了合法的開戶數(shù)。因此，B股投資者隊伍已從最初設(shè)市時國外投資者一統(tǒng)天下變?yōu)閲鴥?nèi)人共同操割，B股市場偏離了當初吸引國外外匯資金投資的設(shè)計思路。

開放B股市場后，由于對大量存在的先期違規(guī)入市資金加以認真清理的難度較大，因而很難確保國內(nèi)居民能在同一法律環(huán)境下平等地投資B股市場。隨著B股市場行情的上揚，先期違規(guī)入市者將從中獲利。更為糟糕的是一旦B股市場行情出現(xiàn)大幅上揚，大量先期違規(guī)入市者的獲利回吐會造成B股市場的劇烈震蕩。因此，目前B股市場“有價無市”、“無量空漲”的現(xiàn)狀一方面給先或違規(guī)入市者提供獲取暴利的機會，另一方面為B股市場增添了諸多不確定性因素，使B股市場潛伏著震蕩風(fēng)險，短期上揚后仍面臨著較大的變數(shù)。這將直接破壞證券市場的公平原則和基礎(chǔ)，影響證券市場穩(wěn)定、安全、健康發(fā)展。

3、人民幣匯率風(fēng)險。按照國家有關(guān)規(guī)定，國內(nèi)居民只允許使用在2001年2月19日前存入國內(nèi)商業(yè)銀行的現(xiàn)匯存款和外幣現(xiàn)期存款投資B股，只有到6月1日以后，才可以使用2001年2月19日后存入國內(nèi)商業(yè)銀行的現(xiàn)匯存款和外幣現(xiàn)鈔存款以及從境外匯入的外匯資金從事B股交易。

受B股市場投機性和利好的誘感，在國內(nèi)合法獲取外匯的渠道很少的情況下，不法投資者會以違規(guī)的手段通過各種渠道買入外匯進行投資，這將使得外匯黑市變得活躍，逃匯、套匯現(xiàn)象變得頻繁，人民幣匯率將直接受到?jīng)_擊（如6月1日以后現(xiàn)鈔可自由進入B股市場進行投資的政策已經(jīng)使人民幣兌美元的黑市價格在不到一個星期內(nèi)下跌了將近10％，對黑市美元急劇高漲的需求將使人民幣匯率面臨著貶值壓力），其穩(wěn)定性難以預(yù)料。而人民幣的匯率變動，又將直接影響到我國的對外貿(mào)易和國際收支狀況。

4、融資風(fēng)險。開放B股市場后，由于B股市場擁有巨大的投機價值，許多投資者對未來B股市場的走勢預(yù)期良好，造成持股者為獲取更大的利潤而惜售，引起B(yǎng)股市場行情不斷高漲。因此能夠真正引發(fā)B股市場容量擴大的增量資金流入非常有限。而且目前B股市場主體（持股者）主要是國內(nèi)投資者，因而真正流入的國外資金則更為有限。

根據(jù)2000年9月中國證監(jiān)會下發(fā)的有關(guān)規(guī)定，“原來不能流通的境外法人持有的B股股票可以申請上市流通”。這將為國外外匯資資金的撤出提供機會。如果B股市場行情強勁上揚，國外資本將會撤離。由于過去我國發(fā)行B股股票基本上采取私募方法，籌碼相對集中，量也較大，因此國外資本的撤離將直接影響B(tài)股個股和指數(shù)走勢，引起證券市場的強烈震蕩，甚至?xí)l(fā)其他方面資本的外流，從而加大我國外匯資金的缺口，帶來我國儲備資產(chǎn)和人民幣匯率的變化，直接影響我國國際收支平衡。

5、商業(yè)銀行風(fēng)險。開放B股市場以來，外匯市場一片生機盎然。但對商業(yè)銀行講，卻不得不面對潛在的外幣經(jīng)營業(yè)務(wù)風(fēng)險：商業(yè)銀行外匯負債的資金來源明顯減少，相應(yīng)外匯業(yè)務(wù)利潤可能降低；商業(yè)銀行外匯資金的獲利能力直接面臨著國際外匯市場的考驗；證券公司在商業(yè)銀行開立保證金劃轉(zhuǎn)帳戶，商業(yè)銀行將因B股的增發(fā)與在二級市場上不確定性買賣而難以把握資金頭寸，增加了商業(yè)銀行資金調(diào)撥的不可預(yù)測性風(fēng)險；B股市場交易幣種的單一性和國內(nèi)居民在商業(yè)銀行的外幣存款幣種的多樣性之間的矛盾導(dǎo)致了頻繁的幣種轉(zhuǎn)換，增加了商業(yè)銀行的外幣幣種儲備的支付性和流動性風(fēng)險等。

二、今后的對策

1、準確定位B股市場。以前，B股市場長期低迷，根源是由于對B股市場定位不合理。因此，在目前B股市場一片繁榮的大好形勢下，更需要對B股市場重新定位。首先，要把B股市場看作一個長期發(fā)展的市場而不能看作一個過渡性的市場，否則，將會強化B股市場的短期性和不確定性，只會增加投資和投機風(fēng)險，影響市場運作與發(fā)展；其次，要把B股市場看作我國證券市場不可分割的一部分，而不能僅僅看作一條利用外資的渠道，否則只能弱化B股市場功能。也就是說，應(yīng)把立足點放在培育B股市場上，促其不斷發(fā)展增大，使其快速地融合到國際資本市場中去，并在戰(zhàn)略上把A股市場和B股市場看作我國股市發(fā)展的“雙翼”，一個對內(nèi)，一個對外。只有這樣才能使投資者形成對B股市場久遠的良好預(yù)期，才能更好地減少B股市場中的投機成分和風(fēng)險顆粒。

2、合理規(guī)范B股市場的有關(guān)制度。規(guī)范、合理的制度是實現(xiàn)B股市場健康、穩(wěn)定發(fā)展的需要。因此，在開放B股市場后，為規(guī)避風(fēng)險，促進B股市場快速發(fā)展，必須進行制度創(chuàng)新。第一，鼓勵更多地采用公募的發(fā)行方式發(fā)行B股，以擴大B股的市場影響；第二，采取多種形式（如鼓勵國內(nèi)大券商直接到海外設(shè)點，實現(xiàn)B股在境外的直接委托買賣）更直接、廣泛地為投資者服務(wù)；第三，放寬對投資主體的限制，減少對境外投資者投資B股的束縛，按照國有經(jīng)濟“有所為，有所不為”的原則允許其在資本市場上對B股公司進行資產(chǎn)重組；第四，鼓勵A(yù)、B股公司分離，塑造純粹的B股公司；第五，按國際慣例對我國會計、審計制度進行改革，正確、科學(xué)、合理地評價上市公司的經(jīng)營業(yè)績，建立具有國際水平的信息披露制度；第六，大力提倡金融創(chuàng)新，逐步消除同股不同權(quán)的現(xiàn)象，為投資者提供更多更好的可規(guī)避風(fēng)險的金融產(chǎn)品。

3、繼續(xù)保持人民幣匯率穩(wěn)定。為防范開放B股市場可能帶來的外匯風(fēng)險，我國應(yīng)繼續(xù)實行以市場供求為基礎(chǔ)、有管理的浮動匯率制度，繼續(xù)保持人民幣匯率穩(wěn)定。首先，要嚴格執(zhí)行國內(nèi)居民2月19日后存入的外匯需等到6月1日后才可投資B股的規(guī)定，暫不允許跨行或異地劃轉(zhuǎn)外匯資金；其次，要確保合法外匯資金進入B股市場，防止一些沒有外匯的居民通過非法套匯的方式參與市場，要堅決打擊非法套匯和外匯黑市交易等違法行為；再次，要加強對B股市場的監(jiān)管，堅持“公開、公平、公正”原則，維護廣大投資者利益，推動市場在規(guī)范中發(fā)展；最后，在適當?shù)臅r候，可對外匯市場進行干預(yù)，以減弱開放B股市場對人民幣匯率的沖擊。

第2篇：市場風(fēng)險論文范文

關(guān)鍵詞:售電側(cè)市場;定價策略;市場風(fēng)險;產(chǎn)品差別化

0引言

電力行業(yè)的廠網(wǎng)分開、競價上網(wǎng)可以促進發(fā)電廠之間的競爭,從而優(yōu)化發(fā)電資源,降低發(fā)電成本。但如果僅在發(fā)電側(cè)展開競爭,而用戶側(cè)不放開,仍由電網(wǎng)作為單一買方,將無法將價格信號有效地傳遞到用戶端,用戶無法根據(jù)市場價格調(diào)整自己的用電模式,市場雙向調(diào)節(jié)的作用就無法發(fā)揮;另一方面,發(fā)電側(cè)價格的波動造成市場盈虧集中,對電廠以及電力公司都是很大的市場風(fēng)險。

用戶側(cè)市場放開后,供電商和大用戶都可以直接在電力市場中買電(即競價下網(wǎng)),用戶也可以自由選擇供電商。這種多買方、多賣方的市場結(jié)構(gòu),可以有效地提高市場穩(wěn)健和競爭程度。上網(wǎng)電價和下網(wǎng)電價的聯(lián)動,也有助于電力企業(yè)規(guī)避市場價格風(fēng)險,增加電價的穩(wěn)定性。輸配電網(wǎng)則變?yōu)殡娏灰椎钠脚_,電網(wǎng)公司的業(yè)務(wù)將著重于電網(wǎng)的建設(shè)、經(jīng)營及非放開用戶(captivecustomer)的供電。這些壟斷業(yè)務(wù)的計費國際上通常由電力監(jiān)管部門審核批準。

大用戶的用電量大,用電靈活性也大,可以一定程度上根據(jù)市場電價改變其生產(chǎn)過程的用電特性,從電力市場中獲得較大的效益。對于家庭用戶及小型工商業(yè)用戶,一方面其用電量不大,參與電力市場所帶來的效益并不明顯,因而參與的積極性不高;另一方面數(shù)量太多,商務(wù)流程繁瑣,會造成市場操作成本太高。從各國電力市場發(fā)展經(jīng)驗看,盡管100%的用戶側(cè)放開是最終發(fā)展目標,但都是從大用戶開始放開,并逐步降低用戶參與市場的準入門檻,以較小的市場建設(shè)成本促進市場的大力發(fā)展。

本文將根據(jù)國際上成熟電力市場的發(fā)展經(jīng)驗,對大用戶放開、參與自由競爭的市場條件及售電公司的經(jīng)營策略等作一簡要描述。

1用戶側(cè)自由競爭的市場前提

為營造良好的競爭環(huán)境,實現(xiàn)真正意義上的用戶側(cè)自由競爭,需要在市場規(guī)則、市場建設(shè)和系統(tǒng)支持等方面大力發(fā)展和完善。各國電力市場的發(fā)展經(jīng)驗表明,這不是一蹴而就的易事,需要經(jīng)過多年的建設(shè)和積累。從市場的角度來說,成熟的電力期貨市場、現(xiàn)貨市場以及實時平衡市場是用戶側(cè)能夠積極參與電力市場的前提條件。

1.1現(xiàn)貨市場(SpotMarket)

電力現(xiàn)貨市場一般指日前競價市場,即交易的對象是電力在第2天各時段的物理交割[1]。在歐洲一般為每小時一個價格,即每天24個價格點。由于電能不能大規(guī)模有效存儲以及電力供需的實時平衡性要求,一方面導(dǎo)致現(xiàn)貨價格隨著用電曲線的變化,展現(xiàn)出強烈的周期性模式;另一方面現(xiàn)貨價格受節(jié)假日、氣候等因素影響很大,波動劇烈。

1.2期貨市場(ForwardMarket)

電力期貨交易是防范、化解電力現(xiàn)貨市場價格風(fēng)險的有效工具。在電力市場成熟的國家中,電力交易的電量絕大部分都通過期貨交易來實現(xiàn)。根據(jù)電力期貨交割期的長短,可分為月度期貨、季度期貨和年度期貨等;根據(jù)期貨交割的曲線形狀可分為峰荷期貨(peak,星期一至星期五的8:00—20:00)和基荷期貨(base,每日0:00—24:00)等;根據(jù)期貨的交割方式又可分為金融結(jié)算期貨和物理交割期貨[1]。高的市場流通性(liquidity)是自由競爭市場的基礎(chǔ)。市場流通性是指在市場上快速買賣一項物品,不導(dǎo)致價格大幅波動的能力。假如一個市場上有許多買家和賣家的話,那么這個市場的流通性就很高。在這樣的市場中訂貨對貨物價格的影響不大,從而單個公司的市場力(marketpower)也會很有限。電力期貨市場能夠吸引大量的市場參與者,不僅僅是發(fā)電商和售電商等電力企業(yè),還包括銀行及投資公司等大量金融投機商。眾多的參與者增強了市場的流通性,從而有利于電力市場的公平和高效競爭[2]。

1.3實時平衡市場(BalancingMarket)

基于日前現(xiàn)貨市場交易而形成的生產(chǎn)計劃與第2天的實際調(diào)度情況終歸會有偏差。一方面是日前所作的負荷預(yù)測不可能100%的精確;另一方面發(fā)電機組在實際運行時可能會發(fā)生事故,從而偏離所編制的發(fā)電計劃。電網(wǎng)調(diào)度在實時平衡市場中購買調(diào)頻備用容量,并通過調(diào)用此備用容量來維持電力系統(tǒng)中發(fā)電和用電的時實平衡[3]。

一般來說,調(diào)頻備用機組的成本要高于普通機組發(fā)電成本。為保證市場參與者盡可能準確地運行在日前現(xiàn)貨市場所排制的生產(chǎn)計劃,避免整個系統(tǒng)出現(xiàn)大的偏差,市場規(guī)則通常規(guī)定:在實時平衡市場中購電時價格會很高,即市場參與者出現(xiàn)負偏差時,要從電網(wǎng)調(diào)度購買高價不平衡電量;反之賣電價格則要很低,即市場參與者出現(xiàn)正偏差時,要賣出不平衡電量給電網(wǎng)調(diào)度。

2售電公司定價和規(guī)避風(fēng)險策略

用戶側(cè)放開后,往往只有極少數(shù)超大型用戶有足夠的人力物力組建自己的購電部門,直接參與電力市場。因此,在售電環(huán)節(jié)應(yīng)該大力發(fā)展售電公司,為大中型用戶服務(wù)。售電公司的主要業(yè)務(wù)是:一方面從電力市場中或通過雙邊合同從發(fā)電集團購買電力;另一方面把電力銷售給大用戶(有必要的話也可包括非開放用戶)。這樣眾多售電公司在大用戶和發(fā)電商之間穿針引線,可有效地提高市場競爭程度。

在放開的市場中,大用戶需支付的電力費用由2部分組成,即電能費用和電網(wǎng)使用費。售電公司將在電能費用方面展開激烈競爭。而電網(wǎng)使用費是用戶支付給電網(wǎng)公司的費用,無論是哪個售電公司供應(yīng)電力,同一用戶的電網(wǎng)使用費都應(yīng)該是相同的,且該價格通常是由電力監(jiān)管部門審核并批準的。

售電公司通常會和大用戶簽訂為期數(shù)月至數(shù)年的供電合同。純粹的售電公司,即自己不擁有電廠的售電公司,每簽訂1份供電合同,自己就形成一個空頭部分(shortposition)。而電力市場中價格波動較大,售電公司存在著較大的購電成本風(fēng)險。對于售電公司來說,合理地計算供電合同的價格至關(guān)重要。因為過低的報價將使賣電收益低于購電成本,過高的報價則會嚇退用戶,失去市場份額>具體簽訂供電合同的流程一般如下:大用戶提供過去幾年歷史用電曲線和供電期間內(nèi)的用電量預(yù)測值;售電公司根據(jù)其負荷特性及市場價格水平,計算出相應(yīng)的購電成本(在有些電力市場中還要加上橫向輸電成本,根據(jù)具體市場規(guī)則設(shè)計,該分量與輸電距離、電網(wǎng)區(qū)域、網(wǎng)損等因素相關(guān)),加上一定的利潤后,給出報價;由于市場價格時刻在波動,此報價有一定的有效期,如果用戶在有效期內(nèi)接受此價格,合同成立;過了報價的有效期,原報價作廢;如果用戶再需要,售電公司可以重新計算出新的價格。售電公司可以利用市場中多種避險產(chǎn)品,來有效規(guī)避價格風(fēng)險。本論文由整理提供下面將以一實例介紹一種常見規(guī)避風(fēng)險和價格計算的方法。

2007年6月,某大型化工廠向某售電公司詢問2008年全年供電量的報價,該化工廠同時提供了過去幾年的用電曲線數(shù)據(jù),并預(yù)計其2008年總用電量為500GW•h。

2.1購買標準期貨(InitialPurchase)

一個較為保守的策略是,售電公司在每簽訂一份售電合同時,要根據(jù)用戶在合同期間的預(yù)測用電量,在期貨市場上買入相應(yīng)的電量,即所謂的“背靠背購電”,以保證售電公司的購電組合(PurchasePortfolio)和售電組合(salesPortflolio)時刻匹配。售電公司根據(jù)化工廠歷史負荷曲線,選擇購買適合的期貨產(chǎn)品。例如購買45MW的2008年基荷期貨,30MW的2008年峰荷期貨。如上所述,在期貨市場上只有年度、季度、月度等時段,以及峰荷和基荷等標準產(chǎn)品。而真正的用戶用電曲線多種多樣,無法完全通過這些標準期貨產(chǎn)品拼合起來。因此,會造成有的時間段里,在期貨市場上所購得的電力會超過用戶實際所需(見圖1中的“+”號部分);而在另一些時間段里,在期貨市場上所購得的電力則少于用戶實際所需(見圖1中的“-”號部分),即形成所謂的差額電量。

2.2現(xiàn)貨市場調(diào)整(SpotAdjustment)

上述差額電量可以在2008年的現(xiàn)貨市場上買賣出去。盡管在用戶詢問價格時(此例中為2007年6月)2008年期貨價格是已知的,比如說2008年基荷期貨價格是40歐元/(MW•h),2008年峰荷期貨是60歐元/(MW•h),但2008年中每一天的現(xiàn)貨市場價格并不知道?？傮w上講,期貨價格和現(xiàn)貨價格的相關(guān)程度很大。如果觀測期足夠長的話,期貨價格應(yīng)該接近于現(xiàn)貨價格的期望值。此外現(xiàn)貨市場價格有著明顯的周期性模式,因此可以根據(jù)現(xiàn)貨市場的歷史價格數(shù)據(jù)建模,推算出2008年每小時的現(xiàn)貨價格曲線(見圖2),其期望值應(yīng)該接近于當前已知的2008年期貨價格。

售電公司根據(jù)折算現(xiàn)貨曲線計算,該化工廠2008年差額電量會導(dǎo)致平均每1MW•h要多付出2歐元的購電費用。

2.3靈活分量(FlexibilityPremium)

在計算合同定價時,只是基于用戶歷史曲線來外推未來一段時間的用電情況。而到了2008年用戶實際用電時,肯定會和歷史曲線有一定的偏差。這會給售電公司日前制訂現(xiàn)貨交易計劃帶來困難,且會帶來較大的不平衡電量風(fēng)險。

售電公司一般會根據(jù)用戶負荷特性,計算出一個靈活分量附加費。該費用的大小和用戶負荷的波動性及預(yù)測能力相關(guān)。例如冶金行業(yè)負荷波動大,靈活分量附加費相應(yīng)較高,如圖3a)所示;造紙和玻璃等行業(yè)的負荷則很平穩(wěn),如圖3b)所示,預(yù)測精度高,相應(yīng)的該附加費也較低。

需要指出的是,大的售電公司有著很大的用戶群和銷售組合(salesportfolio),可以提高預(yù)測精度,并降低相對波動,從而體現(xiàn)出規(guī)模效益,可降低該靈活分量費用。上述的售電公司都沒有自己的電廠(相當于由我國各省市供電公司演化而來),如果售電公司有自己的電廠(一般為發(fā)電集團成立的售電公司),則避險策略會靈活一些。例如可以提供各種與電廠生產(chǎn)成本相關(guān)的合同(indexedcontracts),售電價格可以與煤、天然氣及排污費價格等因素掛鉤,但基本營銷策略類似。有著發(fā)電集團背景的售電公司,一般會設(shè)置一個發(fā)電組合和售電組合,兩部分運作獨立,內(nèi)部交易采取市場化結(jié)算。這里牽涉到發(fā)電集團銷售渠道控制策略,本文對此不作進一步的描述。

3多種電力產(chǎn)品滿足用戶需求

一般的產(chǎn)品會在功能、質(zhì)量、價格及服務(wù)等方面展開競爭,而電力產(chǎn)品則有其特殊性。對于售電公司,電力的功能和質(zhì)量是完全一樣的,因為供電質(zhì)量完全是電網(wǎng)公司的職責(zé)范圍。盡管如此,售電公司還是可以抓住用戶的需求,在價格策略和服務(wù)上下功夫,根據(jù)用戶的偏好來提供合身定制的差別化產(chǎn)品,從而在市場競爭中占據(jù)有利地位。隨著電力市場的發(fā)展,市場上出現(xiàn)了多種多樣的電力銷售產(chǎn)品,以下給出一些最常見的例子。

3.1“預(yù)測走廊”供電

不平衡電量的費用在售電公司的購電成本中占有一定的比重,若想降低此部分的費用,可以在合同中作出以下規(guī)定:在合同供電期間,用戶每天向售電公司提交其第2天的預(yù)測用電曲線;還可以在供電合同中定義該預(yù)測曲線所允許的誤差范圍,例如定義偏差不能超過±10%(見圖4)。如果用戶第2天的實際用電曲線在此走廊內(nèi),用戶所需支付的電力價格就很便宜。如果實際用電越過了上下限,超出部分的電力價格要高很多。

該產(chǎn)品適合在中短期能夠較精確預(yù)測其用電負荷的用戶。這類用戶可以通過提高自己負荷預(yù)測精度來得到較為便宜的電力;售電公司也相應(yīng)地減少了由負荷預(yù)測誤差造成的不平衡電量的需求,從而降低購電成本。

3.2“現(xiàn)貨優(yōu)化”供電

現(xiàn)貨市場上價格波動很大,且與整個系統(tǒng)中負荷大小的相關(guān)程度很高。在峰荷時段現(xiàn)貨價格非常高,而在谷荷時段則價格很低。如果用戶負荷曲線不合適,會給售電公司造成額外的購電費用。這種“現(xiàn)貨優(yōu)化”供電產(chǎn)品特征是:在簽訂供電合同時,用戶就要提交在合同供電期間的指導(dǎo)性用電曲線。售電公司根據(jù)此曲線在期貨市場上購置所需電量。在真正供電期間,用戶每天要向售電公司提交其第2天的預(yù)測用電曲線。該預(yù)測用電曲線與簽訂合同時期所給出的指導(dǎo)性用電曲線的偏差,將在現(xiàn)貨市場買入賣出,用戶將承擔(dān)所需費用或者獲得應(yīng)有收入。該產(chǎn)品適合于可以短期內(nèi)靈活調(diào)整生產(chǎn)方式的用戶。例如在現(xiàn)貨市場峰谷價格差很大時,用戶可以相應(yīng)地調(diào)整生產(chǎn)方式,把用電生產(chǎn)改到夜間價格低谷的時間段內(nèi),把節(jié)約下來的高價電量變?yōu)楝F(xiàn)金收入(見圖5)。而在市場價格全天波動不大、峰谷差很小時,用戶則沒有必要調(diào)整自己的生產(chǎn)方式。這在一定程度上實現(xiàn)了用戶參與電力現(xiàn)貨市場,通過價格信號達到需求側(cè)管理的目的。

3.3“分批購電”產(chǎn)品

由第3.2節(jié)可以看出,計算合同價格時的期貨價格對合同價格的影響非常大。如果在期貨價格高時簽訂供電合同,合同價格也將相應(yīng)地提高,會給用戶帶來不必要的損失。為解決此問題,可以把合同電量分解成很多部分,在不同的時間多次在期貨市場上買入,這樣分散買電的價格風(fēng)險。甚至可以由用戶來決定什么時期買入多少電力,售電公司只是提供價格計算參數(shù)。

現(xiàn)以實例說明該產(chǎn)品特征:2007年6月某用戶希望售電公司能提供其2008年的電力。雙方約定從2007年7月至10月為計價期,用戶可根據(jù)市場價格波動,自己確定購電時期,每次購入1/3的2008年用電量。用戶經(jīng)過幾個月的市場觀察,分別在2007年7月15日、8月10日和9月1日通知售電公司可以購電,售電公司也隨即按要求在期貨市場上購入相應(yīng)的電量(見圖6中①、②及③)。

式中:a、B參數(shù)及靈活性分量F根據(jù)用戶歷史用電曲線計算;2008年基荷期貨價格B2008和峰荷期貨價格P2008取決于用戶所選的購電時間。

該產(chǎn)品對用戶的好處是,價格計算透明且用戶可以決定買電的時間,在一定程度上參與了電力期貨市場。對售電公司,只需按用戶要求在期貨市場上購買電力,自己不再承擔(dān)期貨市場價格風(fēng)險。

4對我國售電市場的借鑒意義

從國際電力市場化改革的經(jīng)驗來看,“兩頭放開”(即發(fā)電側(cè)與售電側(cè)開放)是電力市場建設(shè)的一個普遍規(guī)律。無論是從發(fā)電側(cè)開放起步(如英國),還是從售電側(cè)開放起步(如日本),最后的方向都是實現(xiàn)雙向開放。構(gòu)建多買多賣的電力市場格局,這符合商品市場的一般規(guī)律。引入用戶參與競爭,建立“兩頭開放”的電力市場,可以帶來諸多好處。

(1)發(fā)揮市場雙向調(diào)節(jié)作用,促進市場供需環(huán)境和價格的相對穩(wěn)定。通過建立靈敏的用戶側(cè)響應(yīng)機制,起到穩(wěn)定市場、抑制價格劇烈波動的作用。

(2)用市場手段實現(xiàn)需求側(cè)管理,調(diào)節(jié)用戶負荷特性。通過用戶的主動性策略,提高整體發(fā)電和用電效率,實現(xiàn)電力工業(yè)的節(jié)能降耗。

(3)通過用戶參與市場,建立了上網(wǎng)價格和銷售價格聯(lián)動的市場機制,有效地規(guī)避了購售雙方風(fēng)險和經(jīng)營市場的經(jīng)濟風(fēng)險。

(4)銷售側(cè)引入競爭后,各售電公司之間競爭激烈,迫使它們在市場化經(jīng)營方面下功夫,抓住用戶的需求,提供優(yōu)質(zhì)而價廉的服務(wù)。而電網(wǎng)企業(yè)則可以集中精力做好主業(yè),以便為用戶提供更為優(yōu)質(zhì)、高效、便捷的專業(yè)服務(wù)。

我國的電力市場建設(shè)是從發(fā)電側(cè)競爭起步的,東北、華東2個電力市場試點均采用了發(fā)電集中競價上網(wǎng)作為起步模式,這種模式具有某些固有缺陷,如市場風(fēng)險集中、市場盈虧集中、對市場宏觀供需狀況依賴程度較大等。東北電力市場試運行以來,由于受供需環(huán)境趨緊、煤價上漲等因素的影響,2006年度競價平衡帳戶出現(xiàn)了大幅虧空(約34億元),這與社會希望通過競價上網(wǎng)降低電價的預(yù)期目標產(chǎn)生較大差距,價格聯(lián)動難以付諸實施。目前準備修改完善市場方案和運營規(guī)則。東北市場如果能夠?qū)崿F(xiàn)用戶側(cè)開放,或部分開放大用戶,市場運營的經(jīng)濟風(fēng)險就會小很多。本論文由整理提供只要有用戶參與,價格聯(lián)動也就是順理成章的事了。所以,以發(fā)電側(cè)競價起步的電力市場需要盡快引入用戶參與機制,過渡到“兩頭開放”的電力市場模式。

國內(nèi)外的實踐證明,開放用戶是構(gòu)建安全、穩(wěn)健、靈活、高效的電力市場的重要條件。國家電監(jiān)會已將開展大用戶直購電試點列為2007年的工作重點之一。引入用戶參與市場競爭應(yīng)重點做好幾項工作。

(1)按照2006年11月國務(wù)院常務(wù)會議通過的《關(guān)于“十一五”深化電力體制改革的實施意見》的有關(guān)要求,切實做到輸配業(yè)務(wù)分開獨立核算,加快研究輸、配分開問題,結(jié)合電力市場建設(shè)開展試點,為核定清晰的輸、配電價打下基礎(chǔ),為培育更多的購電主體創(chuàng)造基本條件。

(2)加快電價體制改革,盡快出立的輸、配電價。國際經(jīng)驗證明,獨立的輸、配電價是引入用戶參與競爭的必要條件,缺少獨立的輸、配電價,就無法建立穩(wěn)健的“兩頭開放”的電力市場。2005年國家印發(fā)了《電價改革方案》的配套實施辦法,明確了輸配電價改革的具體思路,2006年還出臺了各省(自治區(qū)、直轄市)電網(wǎng)輸配電價暫行標準,向電力市場的要求逐步邁進。下一步需要在此基礎(chǔ)上,結(jié)合市場建設(shè)需要,核定獨立的輸、配電價,要反映不同電壓等級、不同地理位置的合理接網(wǎng)價和用網(wǎng)價,為用戶參與市場提供順暢的價格體系。超級秘書網(wǎng)

(3)加快研究解決銷售電價的交叉補貼問題。我國由于歷史原因,銷售側(cè)交叉補貼問題比較突出,現(xiàn)在已經(jīng)成為阻礙大用戶參與市場的重大障礙。短期內(nèi)可能無法完全解決交叉補貼問題,但可以嘗試將交叉補貼由暗補改為明補,在保證各類用戶之間利益格局不做大的調(diào)整基本原則下,逐級開放用戶參與市場競爭。

(4)加強各相關(guān)電力企業(yè)市場知識的學(xué)習(xí)和積累。售電側(cè)的放開,對電網(wǎng)公司、售電公司以及大用戶來說都是全新的內(nèi)容。無論是由省、市供電公司演化而來的純粹的售電公司,還是有著發(fā)電集團背景的售電公司,都要發(fā)展自己的營銷策略,抓住用戶需求,并合理地管理市場風(fēng)險。這方面可以借鑒國際上成熟的市場運作理論和實踐經(jīng)驗。

開放用戶是電力市場化改革的必然要求,應(yīng)結(jié)合我國國情,充分借鑒國際成熟經(jīng)驗,加快有關(guān)體制和機制改革,逐級開放用戶,培育售電側(cè)市場,建設(shè)符合國情的電力市場體系。

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[2]張顯,王錫凡.電力金融市場綜述[J].電力系統(tǒng)自動化,2005,29(20):1-9.

第3篇：市場風(fēng)險論文范文

首先，從國家經(jīng)濟社會發(fā)展角度來看，中國居民和產(chǎn)業(yè)對能源的需求仍會大幅上升。根據(jù)國際經(jīng)驗，城市化進程中的國家往往會經(jīng)歷人均能耗和能源強度的快速增加。從2002年開始，中國能源消費增速加劇，超出GDP增速一倍有余，2013年中國城市化率達到53.7%，而國際高收入國家已達到78%左右，即使中等收入國家標準也達到61%，說明中國未來城市化的空間還很大，因此未來整體能源消費水平也會不斷上升。根據(jù)預(yù)測，中國到2030年能源需求總量將達到近60億噸標準煤，比2013年的37.5億噸標準煤增加近60%，占世界能源總需求的近25%。其次，中國一次能源中化石能源占比較高，在短期內(nèi)化石能源的主體地位是無法輕易撼動的，未來化石燃料仍將占據(jù)能源消費的至少70%～80%。從中國能源消費總量及品種構(gòu)成上看，資源稟賦結(jié)構(gòu)為明顯的富煤貧油少氣，同時由于未來新能源開發(fā)的長期性、不確定性和巨大風(fēng)險性，使得化石燃料將長期是中國能源消費的最主要原料。因此，化石能源的長期穩(wěn)定供應(yīng)對中國的能源安全起到最重要的制約作用。再次，中國能源的供給具有很大的不確定性。能源供給的途徑主要是自產(chǎn)和進口，隨著國民能源需求的增加，自產(chǎn)量和消費量之間的缺口也越來越大，用以補齊缺口的進口能源量也逐年增多。2012年中國石油自產(chǎn)量為207.5百萬噸，進口量達到271.3百萬噸，石油對外依存率達到57.1%;天然氣自產(chǎn)量為1072億立方米，凈進口量為386億立方米，對外依存率達到6.4%。中國能源自產(chǎn)和進口都面臨很大的風(fēng)險。自產(chǎn)方面，隨著中國能源開采量的逐步增加，開采難度也日益增加，能源開采所需的投資也迅速攀升，使中國的能源生產(chǎn)面臨較大的風(fēng)險。進口方面，中國能源的進口，特別是石油進口較為依賴中東和非洲，由于這些地區(qū)政治原因，能源進口保障具有很大的隱患，此外，進口能源運輸長期依賴馬六甲海峽海運，一旦此海洋運輸出現(xiàn)問題，中國的能源供給將面臨巨大威脅。最后，能源行業(yè)的巨大投入對中國能源融資提出了巨大挑戰(zhàn)。能源行業(yè)屬于典型的資本密集型行業(yè)，在能源的前期探尋、開采和加工期對資金的需求十分巨大。隨著中國能源需求的不斷增加，能源投資需求也出現(xiàn)了“井噴式”增長。據(jù)聯(lián)合國機構(gòu)評估，到2030年，中國為滿足能源需求將需要投入資金2.3萬億美元以上。如此大的資金需求對我國能源融資金融機構(gòu)和能源生產(chǎn)企業(yè)都是巨大的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)如今中國能源融資面臨融資渠道狹窄、能源企業(yè)負債率過高、融資成本高昂、能源投資效率低、規(guī)避風(fēng)險能力差等問題，對中國能源金融安全提出了很大的挑戰(zhàn)。能源安全需要實體能源經(jīng)濟和虛擬能源經(jīng)濟(能源金融)的共同保障，而中國能源金融的發(fā)展滯后，能源企業(yè)在很長一段時間內(nèi)都沒有國際能源市場的定價權(quán)，能源產(chǎn)業(yè)都不得不承受國際能源市場和國際金融市場所帶來的價格風(fēng)險之痛?？v觀全球能源金融市場，其市場規(guī)模和影響力日益擴大，全球能源價格波動日益加劇，中國能源企業(yè)面臨巨大的成本推動的壓力，金融市場被動接受全球金融財富分配，國內(nèi)金融體系的穩(wěn)定和國家能源安全也受到全球市場的沖擊。能源金融風(fēng)險預(yù)警機制對于中國能源企業(yè)加強能源風(fēng)險管理，更好地融入世界能源金融市場提供重要的參考價值。然而，中國對于金融風(fēng)險的預(yù)警研究自20世紀80年代才正式開始，目前仍然處于剛起步階段。因此，本文的研究集中在對能源金融風(fēng)險的量化分析和預(yù)測，并對中國2002～2014的能源金融市場風(fēng)險強度作出計算和預(yù)測，希望研究結(jié)果對中國能源金融市場風(fēng)險預(yù)警管理有借鑒價值。

二、能源金融風(fēng)險特征

(一)能源金融能源金融風(fēng)險是伴隨著能源金融而生的，具體而言，能源金融具有以下3個特征。第一，能源產(chǎn)品正不斷地金融化。美元主導(dǎo)下的能源體系具有不穩(wěn)定的特征，能源價格隨著美元以及各種金融資產(chǎn)而發(fā)生改變，匯率的波動以及隨之產(chǎn)生的美元資產(chǎn)的波動使石油產(chǎn)品越來越具有金融產(chǎn)品的特征。第二，能源市場在不斷地金融化。能源市場金融化的最典型表現(xiàn)是能源衍生品市場的金融投機。如石油價格問題，除了供需等因素外，在一定程度上也是金融投機所致，使得石油本身的風(fēng)險程度與金融市場之間產(chǎn)生掛鉤和強烈的共鳴。第三，能源產(chǎn)業(yè)在不斷地金融化。能源產(chǎn)業(yè)的金融化最集中的表現(xiàn)是能源產(chǎn)業(yè)開發(fā)金融投資與融資模式。當前世界油氣資源主要掌握在跨國石油公司(如殼牌、美孚石油、英國石油)和國家石油公司(如中石油、中石化、Gazprom)等。這些大型石油能源公司有著先進的勘探開發(fā)技術(shù)和雄厚的資金，對產(chǎn)油國政策具有極大的影響力，通過多種多樣的融資手段，對世界各地的能源資源進行投資。借助其在國際市場良好的信用，這些大型石油公司通過發(fā)股、發(fā)債、國際借貸等各種途徑獲取流動資金，管理企業(yè)的財務(wù)成本，并通過項目投資等各種方式投資于油田氣田，然后通過能源金融衍生品最大程度地規(guī)避風(fēng)險。

(二)能源金融風(fēng)險能源金融風(fēng)險是指在國民經(jīng)濟運行中，能源行業(yè)在投資或融資過程中所面臨的遭受損失的可能性，能源金融的風(fēng)險是多方面的，典型的包括價格波動風(fēng)險、能源金融衍生品市場風(fēng)險、匯率風(fēng)險、流動性風(fēng)險、操作風(fēng)險、地緣政治風(fēng)險以及海外投資競爭風(fēng)險等。由上述能源金融的特點可以看出，歸納來說，能源金融風(fēng)險主要具有以下4個特征。第一，能源金融風(fēng)險受國際金融市場的影響較大。一方面，能源特別是油品的價格跟美元匯率波動息息相關(guān);另一方面，能源企業(yè)通常容易受到全球能源衍生品市場波動的影響。還有，國內(nèi)能源金融風(fēng)險對沖的機制不完善，監(jiān)管上也存在漏洞，價格發(fā)現(xiàn)的功能不能很好地體現(xiàn)出來，國內(nèi)企業(yè)難以通過國內(nèi)的衍生品交易對沖降低自身風(fēng)險。第二，能源金融風(fēng)險受國家產(chǎn)業(yè)政策變化影響較大。能源是關(guān)乎國計民生的重要支柱行業(yè)，更加容易受到國家政策的干預(yù)，國家對能源行業(yè)的戰(zhàn)略部署和調(diào)控都會對能源風(fēng)險產(chǎn)生重要影響。第三，能源金融風(fēng)險受國際地緣政治的影響較大。能源供給安全是各國國家戰(zhàn)略的重心，能源的價格以及供給平衡除了市場出清等作為依據(jù)外，還是石油生產(chǎn)國、消費國之間博弈的結(jié)果。石油生產(chǎn)國對產(chǎn)量的管制、石油消費國對石油產(chǎn)地的選擇以及戰(zhàn)略儲蓄，都會對國際能源金融產(chǎn)生劇烈影響。第四，能源金融風(fēng)險還受到自然災(zāi)害、天氣條件影響，具有一定的不可預(yù)測性。自然災(zāi)害和惡劣的天氣條件將直接影響能源企業(yè)對能源的開采、運輸、儲藏等各個環(huán)節(jié)，通過改變供應(yīng)來影響能源價格，作用到能源企業(yè)和投資者身上，此外，氣候變化等導(dǎo)致極端氣候發(fā)生的因素也會對能源的需求產(chǎn)生影響(如暖冬、寒潮等)，進而影響能源供給平衡。能源價格供應(yīng)等因素的變化會對能源企業(yè)經(jīng)營效果產(chǎn)生深遠影響，甚至還會威脅國家的能源安全?？刂颇茉唇鹑陲L(fēng)險，保證能源金融安全即是要求在面臨經(jīng)濟全球化和國內(nèi)外不穩(wěn)定因素等各種威脅下，國家能夠成功應(yīng)用各種手段將能源供給危機和能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展危機控制在可調(diào)范圍之內(nèi)，力促能源供需正常匹配，滿足能源行業(yè)各企業(yè)的融資需求，降低和防范能源企業(yè)和國際能源戰(zhàn)略投資風(fēng)險，保證能源行業(yè)投資目標順利完成。能源金融風(fēng)險的因素有很多種，而且往往相伴而生同時出現(xiàn)，故而能源金融體系的風(fēng)險無時無刻不在，風(fēng)險的逐漸演變決定了能源金融的安全也僅僅是一個相對的、動態(tài)的安全，是各個層級的能源個體風(fēng)險管控機制的動態(tài)均衡，能源安全的狀態(tài)也是在這種動態(tài)均衡中不斷適時調(diào)整。因此，以一種具體的標準來衡量能源金融風(fēng)險，評價能源金融安全是不可能實現(xiàn)的，這也正是建立能源金融風(fēng)險預(yù)警的意義所在。

三、能源金融市場風(fēng)險

預(yù)警指標的選擇全面的能源金融風(fēng)險預(yù)警管理是一個非常龐雜的系統(tǒng)，本文希望對基于市場層面的能源金融風(fēng)險預(yù)警進行探索性研究。

(一)能源金融市場風(fēng)險指標分析能源金融風(fēng)險是可以分為宏觀、中觀和微觀層面的風(fēng)險，宏觀層面的如地緣政治風(fēng)險、微觀層面的如流動性風(fēng)險和操作風(fēng)險等，本文研究的重點是中觀層面分險，即能源金融市場分險，典型的包括價格波動風(fēng)險、能源金融衍生品市場風(fēng)險、匯率風(fēng)險等。雖然煤炭、石油、天然氣以及其他能源電力行業(yè)所面臨的金融風(fēng)險會根據(jù)其所處的行業(yè)有所差別，但是大體可將能源金融市場風(fēng)險分為以下兩個層面:宏觀經(jīng)濟影響風(fēng)險和投融資風(fēng)險。相應(yīng)地，能源金融市場風(fēng)險指標也同樣分為宏觀經(jīng)濟指標和投融資風(fēng)險指標。

1.宏觀經(jīng)濟指標。包括GDP增長率、CPI定基指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)、貨幣供應(yīng)量增速、財政比例以及貸款增長率等，這些指標來源局限于能源行業(yè)。

2．投融資風(fēng)險指標。投融資風(fēng)險受到國內(nèi)外金融市場、國內(nèi)外石油市場的影響，指標包括能源市場需求增速、黃金指數(shù)、美元指數(shù)、石油價格、上證指數(shù)以及銀行和企業(yè)金融指數(shù)，如上證指數(shù)、資產(chǎn)負債率、資金成本率等，這些指標來源多元化，對能源行業(yè)的投融資風(fēng)險影響很大。

(二)指標的選擇對能源金融市場風(fēng)險進行評價需要選擇最能夠反映能源金融風(fēng)險的指標，通過指標的變化來判斷能源金融市場風(fēng)險未來的改變，為能源金融市場風(fēng)險的爆發(fā)做出預(yù)警。指標的選擇主要考慮的因素有:一是經(jīng)濟發(fā)展以及能源需求對能源安全提出的要求;二是金融市場的變化對能源風(fēng)險因素的影響;三是指標數(shù)據(jù)的可獲得性?；谝陨峡紤]，本文對能源金融市場風(fēng)險預(yù)警指標選取以下5個，即能源需求量增速、實際GDP增速、美元指數(shù)、股指變動率、石油價格。在5個指標中，能源需求量增速和實際GDP增速體現(xiàn)了能源供給的情況:GDP增長迅速，為GDP提供增長的能源需求也會隨之上升。能源需求量增速在統(tǒng)計上的數(shù)據(jù)是每年的能源消耗量，即反映了能源的供給與需求平衡的情況。股指變動和石油價格反映了國際金融市場和能源市場的形勢，其變動對中國的能源安全起到重要影響。美元指數(shù)也十分重要，美元的強弱升跌都會對油價和金融市場產(chǎn)生影響，進而引起能源金融風(fēng)險的升降。

四、模型及其應(yīng)用研究

(一)基于PCA＆ARMA的能源金融市場風(fēng)險預(yù)警模型主成分分析法(PCA)是評價具有一定相關(guān)關(guān)系的指標組的重要方法，可以抽取各個指標的特征，以較少的變量來表征整組指標的特征，因此，本文將其應(yīng)用于多指標評價的能源金融風(fēng)險評價。能源金融市場風(fēng)險的預(yù)警歸根結(jié)底是對未來能源金融市場風(fēng)險強度的預(yù)測。在根據(jù)主成分分析法得出歷年的能源金融市場風(fēng)險強度后，預(yù)測模型必須能夠合理考量歷史趨勢，即根據(jù)過去的時間序列建立模型推算未來的風(fēng)險強度。ARMA時間序列模型預(yù)測方法的核心思想便是根據(jù)現(xiàn)象的過去行為預(yù)測未來，故而本文選擇ARMA模型預(yù)測未來的能源金融市場風(fēng)險。預(yù)警模型建立的主要步驟如下:

1.指標原始數(shù)據(jù)的標準化。首先計算每列數(shù)據(jù)的均值，再用均值減去每一指標數(shù)據(jù)，最后再將其差除以原有數(shù)據(jù)的標準差。

2.計算相關(guān)系數(shù)矩陣。每個指標之間都計算其相關(guān)系數(shù)，利用相關(guān)矩陣可以進一步推算出其特征向量和特征值，從而選取確定主成分。

3.計算特征根以及特征向量，并計算一組特征根和特征向量的貢獻率，將特征向量按照特征根加權(quán)。計算出特征向量Ek和特征值λk，選取λk＞1的特征根和特征向量作為主成分。

4.計算能源金融市場風(fēng)險強度。能源金融市場風(fēng)險強度是衡量能源金融市場風(fēng)險的指標，其值越大表示風(fēng)險程度越高，根據(jù)特征向量中的各個元素作為權(quán)值，與每一年的相對應(yīng)指標值相乘，可得到能源金融風(fēng)險強度。

5.利用ARMA模型建立回歸模型。檢驗?zāi)茉唇鹑谑袌鲲L(fēng)險是否為平穩(wěn)時間序列，如果不是則需要差分后再進行回歸，根據(jù)回歸的結(jié)果預(yù)測未來的能源金融市場風(fēng)險強度。

(二)應(yīng)用研究本文選取中國2002～2013年的相關(guān)數(shù)據(jù)對中國能源金融市場風(fēng)險強度進行計算。

1.數(shù)據(jù)說明。股指標的為標普500，美元指數(shù)按照美國洲際交易所數(shù)據(jù)，二者年度數(shù)據(jù)選取年末最后工作日數(shù)據(jù)。中國GDP增速以不變價計算，數(shù)據(jù)來源為《中國經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》，能源需求量增速數(shù)據(jù)來源為《中國能源統(tǒng)計年鑒》，石油價格選取大慶油田年末數(shù)據(jù)。

2.主成分分析。首先對5個指標的數(shù)據(jù)進行標準化處理，再根據(jù)標準化后的指標數(shù)據(jù)進行主成分分析。

3.ARMA模型。對表5中的能源金融市場風(fēng)險強度建立ARMA模型，設(shè)其時間序列名為index。首先根據(jù)ACF圖判斷index的穩(wěn)定性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)極其不穩(wěn)定，故而對index時間序列進行差分，得到時間序列index_d。自相關(guān)和偏自相關(guān)兩個圖形都呈現(xiàn)拖尾的現(xiàn)象，是典型的ARMA(p，q)型的結(jié)構(gòu)。

五、結(jié)論及政策建議

(一)研究結(jié)論本文通過對能源金融市場風(fēng)險和風(fēng)險預(yù)警基本概念的界定，提出能源金融市場風(fēng)險預(yù)警的基本經(jīng)濟金融指標，并通過主成分分析定義能源金融市場風(fēng)險強度，計算了中國2002～2013年的能源金融市場風(fēng)險強度，應(yīng)用ARMA模型對中國2014年的能源金融市場風(fēng)險強度進行預(yù)測。主要結(jié)論如下:

1．能源金融市場風(fēng)險是一個綜合變量，國內(nèi)宏觀經(jīng)濟指標、國際金融指標及能源相關(guān)指標都是重要影響變量，通過適當?shù)姆椒ǎ缰鞒煞址治鍪强梢詫ζ溥M行量化分析的。結(jié)合ARMA模型，可以對能源金融市場風(fēng)險強度進行預(yù)測，進而對我國能源金融風(fēng)險管理和能源安全管理提供有益的參考。

2．對2002～2014年中國能源金融市場風(fēng)險強度的計算和預(yù)測表明，中國能源金融市場風(fēng)險在2006年以前處于“安全”級別，此后，除在2008年短暫的恢復(fù)“安全”級別外，中國能源金融市場風(fēng)險一直在上升，但仍處于“可控”的區(qū)間。當前中國的能源金融市場風(fēng)險處于較大風(fēng)險區(qū)間，按照能源金融市場風(fēng)險強度的增長趨勢，未來能源金融市場風(fēng)險有可能進一步增加。

(二)政策思考本文實證研究表明能源金融市場風(fēng)險強度的大趨勢是不斷增強的，因此，為確保中國能源金融市場的穩(wěn)定，保障國內(nèi)經(jīng)濟建設(shè)的正常運行，維護國家利益，中國能源金融市場需要一套針對全球金融市場的風(fēng)險預(yù)警管理體系，及時高效地對風(fēng)險進行管理。具體來講，加強中國能源金融市場風(fēng)險預(yù)警管理應(yīng)該從以下3個方面入手。

1.信息透明化是能源金融市場風(fēng)險預(yù)警管理的前提。當前，中國能源信息的權(quán)威公布平臺少，各地各企業(yè)分裂統(tǒng)計，信息整合性差，市場存在明顯的信息不對稱，灰色地帶過多。與新加坡的普氏價格指數(shù)相比，中國能源信息平臺僅服務(wù)于國內(nèi)市場，在國際市場上缺乏影響力，這也在一定程度上限制了中國對能源市場的定價權(quán)。雖然中國2006年就開始與國際能源信息署(IEA)合作，雙方就國家戰(zhàn)略石油儲備與石油市場數(shù)據(jù)分享達成一致協(xié)議，但目前仍沒有實質(zhì)性的進展。因此，國內(nèi)一方面要繼續(xù)籌建一個多方參與的權(quán)威信息平臺，另一方面也要積極走出國門，在國際市場上發(fā)揮作用，爭取早日實現(xiàn)中國的能源信息透明化。

2.能源金融市場與傳統(tǒng)金融市場的創(chuàng)新合作是能源金融市場風(fēng)險預(yù)警管理的核心。當前，雖然發(fā)達能源金融市場在市場體系上構(gòu)建了如銀行、基金、債券、期貨等多層次的交易市場值得中國能源金融市場借鑒，但中國資本市場的不完善會在一定程度上限制能源金融市場的多元化。雖然如此，中國傳統(tǒng)金融市場在過去的二十幾年里摸索前進，在交易場所、交易制度設(shè)計和交易平臺管理上也積累了豐富的經(jīng)驗，能源金融市場可以充分利用現(xiàn)有的金融市場體系來擴大交易規(guī)模，完善交易制度。同時，金融市場有著極強的創(chuàng)新能力，能源金融市場借助金融市場的力量，在能源金融產(chǎn)品研發(fā)、交易規(guī)則設(shè)計、風(fēng)險管理等方面將取得快速發(fā)展。

第4篇：市場風(fēng)險論文范文

根據(jù)巴塞爾委員會《利率風(fēng)險管理與監(jiān)管原則》及銀監(jiān)會《商業(yè)銀行市場風(fēng)險管理指引》的解釋，利率風(fēng)險是指利率的不利變動而使銀行財務(wù)受損的風(fēng)險。在利率市場化背景下，利率波動頻率、幅度、方向均將面臨更多變數(shù)，從而使得銀行利潤與經(jīng)濟價值偏離預(yù)期的不確定性大大增加。根據(jù)巴塞爾委員會的分類，按照來源不同，利率風(fēng)險主要包括重新定價風(fēng)險、收益率曲線風(fēng)險、基準風(fēng)險和期權(quán)性風(fēng)險。此外，考慮到利率市場化可能導(dǎo)致銀行信貸更多地投向高風(fēng)險高收益客戶，還可能引發(fā)逆向選擇和道德風(fēng)險。

1.重新定價風(fēng)險又稱期限錯配風(fēng)險，代表未來利率變動的情況下，因銀行資產(chǎn)與負債期限不匹配，從而使資產(chǎn)與負債重新定價不同步，導(dǎo)致資產(chǎn)相應(yīng)的利息收入變動與負債相應(yīng)的利息支出變動不對稱，進而影響到銀行利潤和經(jīng)濟價值。當前我國銀行業(yè)普遍存在短存長貸的期限錯配現(xiàn)象，即運用短期存款發(fā)放中長期貸款，當利率上升時，中長期貸款收益依然保持原有的固定利率水平，短期存款成本卻需要隨著利率上升而增加，銀行利潤和經(jīng)濟價值將因此而降低。

2.基準利率風(fēng)險是指在資產(chǎn)負債期限結(jié)構(gòu)一致的情況下，如資產(chǎn)利息收入和負債利息支出所依據(jù)的基準利率未同步變動，導(dǎo)致銀行利差較前期發(fā)生變動而形成的風(fēng)險。在我國利率未完全放開的背景下，商業(yè)銀行面臨的基準利率風(fēng)險主要來源于中國人民銀行對存貸款基準利率的非對稱性調(diào)整。自1991年以來，中國人民銀行對商業(yè)銀行一年期基準利率共計進行了18次非對稱性調(diào)整，在此期間，一年期存貸款最大基準利差達到3.6%，最小利差為0，基準利率風(fēng)險對銀行利潤與經(jīng)濟價值的影響不容忽視。

3.收益率曲線風(fēng)險又稱期限結(jié)構(gòu)風(fēng)險，收益率曲線是表示金融工具期限與收益率關(guān)系的圖譜，當長短期利率發(fā)生不同程度的變化時，收益率曲線將出現(xiàn)非平行移動，這一期限利差的變動也會使得商業(yè)銀行持有的金融工具的收益和經(jīng)濟價值受到影響。如圖2所示，近年來銀行間市場國債收益率曲線呈現(xiàn)平坦化的趨勢，長短期國債收益率差異收窄，銀行持有債券資產(chǎn)的收益和價值面臨的收益率曲線風(fēng)險不斷加大。

4.期權(quán)風(fēng)險是指商業(yè)銀行業(yè)務(wù)中內(nèi)置有選擇權(quán)條款，業(yè)務(wù)存續(xù)期間參與人可根據(jù)利率變動方向作出改變其原有安排的決策，以達到自身利益的最大化，但卻會對銀行的財務(wù)狀況帶來負面影響。如預(yù)期利率降低時，貸款人可能會選擇提前還款并重新續(xù)貸，以降低其融資成本；預(yù)期利率上升時，存款人可能會提前支取并續(xù)存，以增加其利息收益。隨著銀行業(yè)務(wù)品種的多樣化、客戶行為的理性化，此類期權(quán)性風(fēng)險對于銀行利潤與經(jīng)濟價值的影響將日益突出。

二、利率市場化背景下我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險的敏感性缺口分析

在商業(yè)銀行內(nèi)部，運用模擬高級計量方法分析利率變動對經(jīng)濟價值的影響更能滿足實際風(fēng)險管理的需要。但此類方法對數(shù)據(jù)的精確性、完整性要求極高，公開渠道無法取得。因此，本文采用利率敏感性缺口模型，兼顧重新定價風(fēng)險、基準風(fēng)險和收益率曲線風(fēng)險，對利率變動對商業(yè)銀行凈利息收入的影響進行評估，期權(quán)風(fēng)險暫不納入本文分析范疇。

1.利率敏感性缺口模型利率敏感性缺口（RSG）是指一段時期內(nèi)商業(yè)銀行利率敏感性資產(chǎn)（RSA）與利率敏感性負債（RSL）之間的差額，即RSG=RSA-RSL。利率敏感性資產(chǎn)與利率敏感性負債分別代表一段時期內(nèi)需按照市場利率重新定價的資產(chǎn)與負債。當RSA>RSL，代表存在正缺口，屬于資產(chǎn)敏感型，當市場利率上升時，銀行凈利息收入會隨之增加。當RSA<RSL，代表存在負缺口，屬于負債敏感型，當市場利率上升時，銀行凈利息收入將有所減少?？梢?，商業(yè)銀行需根據(jù)市場預(yù)期靈活管理其資產(chǎn)負債頭寸與期限結(jié)構(gòu)，以應(yīng)對利率波動風(fēng)險。

2.上市銀行利率敏感性缺口本文選取我國15家上市銀行為樣本，對各家銀行的利率敏感性缺口進行比較分析，數(shù)據(jù)來源于各家銀行2014年半年報。數(shù)據(jù)顯示，15家銀行各期限累計利率敏感性缺口均為正值，其中10家銀行1年以內(nèi)的利率敏感性缺口為負，代表2/3的銀行均為短期負債敏感型，短期內(nèi)面臨利率上升、凈利息收入下降的風(fēng)險,1/3的銀行為短期資產(chǎn)敏感型，短期內(nèi)面臨利率下降的風(fēng)險；13家銀行1年以上的利率敏感性缺口均為正值，代表大部分銀行均為中長期資產(chǎn)敏感型，中長期面臨利率下降的風(fēng)險，其余2家銀行為中長期負債敏感型，中長期面臨利率上升的風(fēng)險。

3.利率變動對上市銀行凈利息收入的影響2014年11月24日，中國人民銀行意外下調(diào)人民幣存貸款基準利率，1年期貸款基準利率下調(diào)0.4個百分點，一年期存款基準利率下調(diào)0.25個百分點，同時為推進利率市場化改革，將存款利率浮動區(qū)間上限從基準利率的1.1倍調(diào)整至1.2倍。上述政策后，各家銀行貸款利率基本按照下調(diào)后的標準執(zhí)行，存款利率則因各家銀行競爭力的不同而出現(xiàn)差異化。以央行此次調(diào)息為背景，本文假定各家銀行維持2014年6月30日的利率敏感性缺口不變，各時間段內(nèi)的資產(chǎn)負債在該時間段的中點重新定價，據(jù)此分析上述利率變動對銀行1年內(nèi)凈利息收入的影響。其中，以貸款基準利率下調(diào)0.4個百分點作為利率敏感性資產(chǎn)利率變動的模擬情景，而利率敏感性負債利率變動則假定降息前均為基準利率，降息后存在三種情況：一是按照下調(diào)0.25個百分點后的存款基準利率執(zhí)行；二是較下調(diào)后的基準利率上浮10%；三是較下調(diào)后的基準利率上浮20%。對于1年以內(nèi)的利率敏感性缺口，上市銀行半年報中僅劃分了3個月以內(nèi)、3個月至1年兩個時間段，未細分出3個月至6個月這一時間段，因此對3個月至1年這一時間段內(nèi)的利率變動采用6個月利率和1年期利率變動幅度的簡單加權(quán)平均數(shù)?？梢?，本文的分析可將重新定價風(fēng)險、基差風(fēng)險和收益率曲線風(fēng)險均涵蓋在內(nèi)。數(shù)據(jù)顯示，當存貸款利率均按降息后的基準利率執(zhí)行時，利率敏感性資產(chǎn)形成的利息收入與利率敏感性負債形成的利息支出均成下降趨勢，但由于貸款基準利率下調(diào)幅度大于存款基準利率，導(dǎo)致所有上市銀行的凈利息收入有所下滑。當貸款利率按降息后的基準利率執(zhí)行，存款利率較降息后的基準利率上浮10%的情況下，3個月內(nèi)的存款利率實際比之前的基準利率僅降低0.015個百分點，簡單加權(quán)平均后3個月至1年的存款利率反而上升了0.015個百分點，此情景下，上市銀行凈利息收入降幅進一步擴大，所有銀行均超出了其2013年凈利潤的15%。當貸款利率按降息后的基準利率執(zhí)行，存款利率較降息后的基準利率上浮20%的情況下，3個月內(nèi)的存款利率實際比之前的基準利率上升了0.22個百分點，簡單加權(quán)平均后3個月至1年的存款利率上升了0.28個百分點，因此各家銀行凈利息收入受到利息收入減少和利息支出增加的雙重侵蝕，下降幅度均達到2013年凈利潤的25%以上。

三、結(jié)論與建議

第5篇：市場風(fēng)險論文范文

關(guān)鍵詞：獨立型證券投資主體；模仿型證券投資主體；證券市場風(fēng)險；獨立客觀相似機制；模仿從眾傳染機制。

1.引言

證券投資決策的核心問題是證券本來的收益和風(fēng)險。證券未來的收益充滿不確定性。投資證券的風(fēng)險可以界定為，在給定情況和特定時間內(nèi)，證券本來可能的收益間的差異。如果證券未來收益僅有一種結(jié)果是可能的，則其收益的差異為0，從而風(fēng)險為0.如果證券本來收益有多種結(jié)果是可能的，則風(fēng)險不為0，這種差異越大，證券的風(fēng)險也越大。

產(chǎn)生和影響證券投資風(fēng)險有經(jīng)濟、政治、道德與法律諸因素。就經(jīng)濟方面而言又可以分成市場風(fēng)險、利率風(fēng)險、匯率風(fēng)險、購買力風(fēng)險以及上市公司的經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險等。對證券市場來說，上述風(fēng)險大致可分成內(nèi)生風(fēng)險和外生風(fēng)險兩類。市場風(fēng)險就是內(nèi)生風(fēng)險，它僅僅由證券市場內(nèi)在機制引起證券本來可能的收益間的差異。其余風(fēng)險可歸入外生風(fēng)險類，它由市場以外的因素引起證券本來可能的收益間的差異。

本文試圖從證券投資主體處理信息的角度研究證券投資市場風(fēng)險形成的市場內(nèi)在機制。

2.預(yù)期和決策

在有效的證券市場中，證券市場價格的調(diào)節(jié)對所有新的、公開的信息能作出迅速反應(yīng)，其信息集合除包括市場本身的客觀信息外，還包括公開的證券市場相關(guān)的場外客觀信息。簡而言之，有效的證券市場中，所有場內(nèi)外相關(guān)客觀信息都能在上市證券的價格中得到充分迅速的反映。因此，通過證券市場價格計算的證券收益同樣能夠充分迅速地反映所有證券市場場內(nèi)外相關(guān)的客觀信息。

投資主體處理信息的過程通?？偸峭ㄟ^證券收益客觀信息的識別，獲得證券未來收益的預(yù)期信息，提取證券投資的決策信息，然后選擇證券投資行為。

根據(jù)證券投資主體預(yù)期形成模式的差異，可以將預(yù)期分成理性預(yù)期和有限理性預(yù)期兩大類型。

理性預(yù)期是利用最好的經(jīng)濟模型和現(xiàn)已掌握的信息所得出有關(guān)證券未來收益水平明確的預(yù)測。其中包括不直接研究證券市場價格漲落，而直接研究證券市場所有投資主體的投資行為，通過博弈模型進行證券本來收益的預(yù)期。

有限理性預(yù)期指證券投資主體不采用經(jīng)濟模型，憑借各自證券投資的經(jīng)驗或者參考其它證券投資主體的預(yù)期信息、決策信息和投資行為對證券未來收益的經(jīng)濟預(yù)測。

類似的，根據(jù)證券投資主體決策形成途徑的差異，將決策也分成理性決策和有限理性決策兩類。

理性決策是證券投資主體通過合適的證券投資決策模型或者通過證券的技術(shù)分析，然后選擇投資行為的證券投資決策。

有限理性決策是證券投資主體不采用證券投資決策模型，也不采用技術(shù)分析，僅憑借各自證券投資經(jīng)驗或者參考其它證券投資主體的預(yù)期信息、決策信息和投資行為所進行的證券投資決策。

證券市場中，完全不考慮證券未來收益水平和變動趨勢的完全非理性證券投資主體幾乎是不存在的。因此，本文研究的證券投資主體在信息處理的預(yù)期和決策兩個環(huán)節(jié)中都具有理性或者有限理性。

3.兩類證券投資主體

具有理性的證券投資主體在信息處理兩個主要環(huán)節(jié)上是通過經(jīng)濟模型或者技術(shù)分析獨立獲得理性預(yù)期信息和理性決策信息，然后獨立選擇證券投資行為。故稱他們是獨立型證券投資主體。

具有有限理性的證券投資主體在信息處理過程中，如果在兩個主要環(huán)節(jié)上都是憑借自身證券投資經(jīng)驗獲得有限理性預(yù)期信息和有限理性決策信息，然后，獨立選擇證券投資行為，他們也是獨立型證券投資主體。如果，至少在一個環(huán)節(jié)上，參考其它證券投資主體獲得有限理性預(yù)期信息或者有限理性決策信息，模仿其它證券投資主體的投資行為，選擇自身投資行為，稱他們是模仿型證券投資主體。

獨立型證券投資主體可能采用相同的經(jīng)濟模型或者相同的技術(shù)分析，也可能憑借各自相似的證券投資經(jīng)驗，導(dǎo)致其證券投資行為產(chǎn)生客觀相似的效應(yīng)。

模仿型證券投資主體，基于自身認知的內(nèi)涵、認知的結(jié)構(gòu)和認知的層次以及投資的經(jīng)驗。投資的偏好和投資的心理的局限，不足以從客觀信息中獨立獲取證券未來足夠的預(yù)期信息和獨立提取選擇投資行為足夠的決策信息，或者對各自預(yù)期信息和決策信息的置信程度不足以獨立選擇投資行為。他們不得不通過參考其它證券投資主體的預(yù)期信息、決策信息和投資行為，以便獲取各自足夠的預(yù)期信息，提取各自足夠的決策信息，或者達到選擇投資行為足夠的置信程度，客觀上模仿獨立型證券投資主體的投資行為進行證券投資。因此，模仿型證券投資主體的投資行為產(chǎn)生模仿的效應(yīng)。

模仿型投資主體的投資行為比獨立型投資主體的投資行為客觀上非理性含量更高一些。通過社會心理和認知心理分析，特別是證券投資博奕分析可以得到，模仿型證券投資主體模仿選擇的投資策略是隨大流的從眾策略。

綜上所述，在有效的證券市場中，獨立型證券投資主體的投資行為可能存在客觀相似性，而模仿型證券投資主體的投資行為必定存在模仿從眾性。

4.形成風(fēng)險的市場內(nèi)在機制

在有效的證券市場中，上市證券的價格能充分迅速地反映證券市場所有場內(nèi)外相關(guān)信息。所有證券投資主體都能任意地、不斷地獲取有關(guān)上市證券價格、漲跌幅度和交易量的客觀信息。因此，在有效的證券市場中，所有證券投資主體的客觀信息是對稱的，證券市場的競爭對所有證券投資主體是公平的。

面對客觀對稱的信息，兩類證券投資主體預(yù)期形成的模式和決策形成的途徑具有較大差異，導(dǎo)致其證券投資行為對未來證券市場價格的波動產(chǎn)生不同的作用，從而對投資證券未來收益的波動也產(chǎn)生不同的作用。因此，兩類證券投資主體的投資行為對證券未來可能收益間的差異產(chǎn)生不同的作用。如引言所述，證券未來可能收益間的差異就是投資證券的風(fēng)險，兩類投資主體的投資行為對證券市場風(fēng)險產(chǎn)生不同的作用，他們就是形成風(fēng)險的市場內(nèi)在機制。

若兩個具有限理性的獨立型證券投資主體通過相同的經(jīng)濟模型或者相同的基本分析和技術(shù)分析獨立獲得各自的理性預(yù)期信息和理性決策信息通常是大致相同的。

若兩個具有限理性的獨立型證券投資主體憑借各自的投資經(jīng)驗大體相同，他們獨立獲得的有限理性預(yù)期信息和有限理性決策信息也大體相同。

上述情況下，兩個獨立型證券投資主體間便具有預(yù)期信息和決策信息的對稱性，通常其證券投資行為對投資證券的市場風(fēng)險形成產(chǎn)生客觀相似的作用。否則，兩個獨立型證券投資主體的預(yù)期信息和決策信息是非對稱的，其證券投資行為也不盡相同，對投資證券的市場風(fēng)險形成的作用也不盡相同。

桑塔弗研究所（SFI，SantaFeInstitute）通過計算機模擬完全由獨立型證券投資主體組成的股票市場發(fā)現(xiàn)，股票市場價格波動，股票未來可能收益間的差異，即證券投資風(fēng)險和獨立型證券投資主體投資行為的客觀相似程度及其變化速度有關(guān)。

綜上所述，獨立型證券投資主體投資行為的客觀相似性是證券市場風(fēng)險形成的一種內(nèi)在機制。不妨稱為獨立客觀相似機制。其客觀相似程度以及所持資本資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化速度達到一定水平時，投資證券的市場風(fēng)險會被成倍地放大，導(dǎo)致證券市場出現(xiàn)復(fù)雜現(xiàn)象，價格大幅波動，交易量增加，泡沫形成，甚至累積成危機。正如桑塔弗研究所模擬的股市一樣。說明形成市場風(fēng)險的獨立客觀相似機制是證券市場內(nèi)在的非線性機制。

面對客觀對稱的信息，模仿型證券投資主體各自獨立獲取的預(yù)期信息和獨立提取的決策信息，通常是非對稱的。模仿型證券投資主體需要參考其它證券投資主體的預(yù)期信息和決策信息，以便選擇各自的證券投資行為，他們的投資行為就會或多或少地模仿其它證券投資主體的投資行為，也就是從眾選擇各自證券投資行為。這種模仿從眾行為會在模仿型證券投資主體間傳染蔓延，他們個體的有限理性投資行為演化成證券市場整體的非理性投資行為，證券市場價格的波動被成倍地放大，導(dǎo)致證券市場價格極度劇烈地波動，證券未來可能收益間的差異大幅度增加，證券市場風(fēng)險增大，甚至風(fēng)險累積成為危機。

模仿型證券投資主體投資行為的模仿從眾性是證券市場風(fēng)險形成的另一種內(nèi)在非線性機制。不妨稱為模仿從眾傳染機制。

5.結(jié)束語

第6篇：市場風(fēng)險論文范文

1．人高風(fēng)險行為及貸款利率上限管理(1987-1993)。

1980年代以來，企業(yè)、銀行名義上已經(jīng)成為獨立核算的經(jīng)營主體，但受政府主導(dǎo)的投資推動、粗放型增長模式影響，銀行對國有企業(yè)仍無法形成嚴格的預(yù)算約束，國有股東也無法對銀行形成硬的預(yù)算約束，即所謂“雙重預(yù)算軟約束”(施華強2004)。企業(yè)在預(yù)算軟約束的激勵下不斷擴大投資規(guī)模，銀行部門在國家信用擔(dān)保支持下無節(jié)制地提供信貸資金，中央銀行的角色則是實施信貸規(guī)模、利率管制等政策以維護這種利益格局。具體而言：

一是企業(yè)信貸資金需求的低利率彈性。國有企業(yè)的預(yù)算軟約束問題對國有企業(yè)經(jīng)營目標產(chǎn)生重要影響，同時國有企業(yè)內(nèi)部激勵約束機制的不健全，造成經(jīng)理人員利益最大化目標與企業(yè)利益最大化目標相背離。內(nèi)外兩方面的因素造成國有企業(yè)追求規(guī)模最大化和費用最大化的行為特征(易綱2005)。國有企業(yè)在規(guī)模最大化的目標驅(qū)動下產(chǎn)生過度信貸需求，進一步造成信貸資金的緊張和抬高貸款利率。這種信貸需求的利率彈性很低，企業(yè)往往只考慮信貸資金的可得性，而較少考慮利率水平對企業(yè)盈利水平的影響。不僅如此，有的企業(yè)長期虧損、資不抵債，仍可以獲得所謂“安定團結(jié)貸款”，有的企業(yè)在地方政府或司法部門的縱容下，惡意拖欠銀行債務(wù)，這都使得利率對于信貸需求的約束作用被嚴重削弱。

二是商業(yè)銀行資金供給中的風(fēng)險外部化。斯蒂格利茨和魏斯(1981)在不完全信息信貸配給模型中指出的，銀行會選擇使自身預(yù)期利潤最大化的均衡利率水平發(fā)放貸款，而不是追逐最高水平的利率。但是對于國有商業(yè)銀行而言，貸款利率水平對銀行預(yù)期利潤的影響完全是單調(diào)遞增。具體而言，隨著國有銀行商業(yè)化的進程，銀行基層經(jīng)理人逐步掌握了較大的經(jīng)營自和一定的利潤分配權(quán)，充分利用國有銀行對資金市場的壟斷能力制定較高的貸款利率成為一種理性選擇；但另一方面，國家為維持向國有企業(yè)輸送資金的體制，不得不向銀行提供隱含的信用擔(dān)保，這使得商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險外生化。在可以負盈不負虧的激勵機制下，商業(yè)銀行當然選擇不斷提高貸款利率。在1992、1993年金融投機熱潮中，許多商業(yè)銀行繞開貸款利率上限規(guī)定(如通過銀行下屬的信托公司放款或賬外經(jīng)營等)投資于高風(fēng)險項目，表現(xiàn)出風(fēng)險偏好的經(jīng)營特性。

三是中央銀行的低利率政策和流動性支持。這期間，適應(yīng)市場經(jīng)濟環(huán)境的間接貨幣調(diào)控機制和金融監(jiān)管機制還沒有建立起來，央行對商業(yè)銀行的管理還局限于傳統(tǒng)的行政化管理，包括規(guī)模管理、利率管制、信貸政策等。國家從支持國有企業(yè)投資擴張的戰(zhàn)略出發(fā)，將利率長期保持在較低水平，利率只是國民收入分配的手段，而無法起到有效配置資金的作用。特別是在高通脹時期，中央銀行為穩(wěn)定商業(yè)銀行存款來源而提高存款利率，但在國企部門反對下，無法相應(yīng)提高貸款利率，最終形成貸款利率偏低和存貸利差過窄的局面。不合理的利率水平進一步刺激了企業(yè)的信貸需求，雖然央行對此實施了貸款規(guī)模管制，但在特定的政策環(huán)境以及銀行采取倒逼策略的情況下，央行往往要通過追加再貸款保證商業(yè)銀行的流動性需求。

顯然，由于存在嚴重的預(yù)算軟約束，企業(yè)和銀行都存在著嚴重的追求高風(fēng)險的人問題，中央銀行的流動性支持甚至助長了問題的蔓延，金融市場必然長期處于貸款規(guī)模和貸款利率同時上揚的巨大壓力。因此，中央銀行利率政策的現(xiàn)實選擇就是規(guī)定貸款利率上限，以防止利率過高對經(jīng)濟運行產(chǎn)生傷害。

2．人風(fēng)險意識提高及貸款利率上限的取消(1994-2004)。

1993年的金融過熱開始令中央政府認識到，以微觀低效益、銀行高風(fēng)險為代價的宏觀經(jīng)濟快速增長不具有可持續(xù)性。政府為此對原有的金融政策進行全面調(diào)整，出臺了《商業(yè)銀行法》、《貸款通則》，并采取措施整頓金融秩序，撤銷大批非銀行金融機構(gòu)。1997年的第一次金融工作會議上，中央要求商業(yè)銀行不良貸款每年下降2—3個百分點，同時金融監(jiān)管工作的重要性被提到一個前所未有的高度上。對于中央銀行而言，其政策取向也由通過各項優(yōu)惠政策維護國有企業(yè)利益，轉(zhuǎn)變?yōu)榧涌焱苿鱼y行體系的市場化，包括實施國有銀行體制改革、對銀行開展審慎監(jiān)管、建立間接的金融宏觀調(diào)控體系等。在上述政策措施逐步落實的背景下，企業(yè)和銀行的行為機制也發(fā)生了很大變化，進一步加快貸款利率改革變得必要且可行。一方面，企業(yè)部門的資金需求特性發(fā)生較大變化。1993年宏觀調(diào)控以來，大批國有企業(yè)出現(xiàn)效益持續(xù)下降，原來很容易從國有銀行獲得貸款的國有企業(yè)面臨日趨嚴重的流動性不足。這反映了原有的經(jīng)濟增長模式及其內(nèi)生的“私人部門儲蓄—國有企業(yè)"的資金融通模式已逐步被打破，國有企業(yè)和國有銀行在解決了一些歷史遺留問題(包括安置下崗職工、核銷呆壞賬等)后，被逐步、徹底推向市場。從1996年開始，中央政府開始大規(guī)模對國有企業(yè)進行改革和重組，其中包括股改上市、推行“抓大放小”政策、若干城市試點國企破產(chǎn)兼并的優(yōu)惠政策。實際上，經(jīng)過幾年的整頓和重組，國有經(jīng)濟部門從整體上已經(jīng)不必依賴于國有銀行的資金支持。同時，非國有企業(yè)的市場規(guī)模迅速擴大。到2001年，非國有工業(yè)企業(yè)產(chǎn)值占全部工業(yè)產(chǎn)值的55．6%，而這一比例在1980年是20％?？傊?，作為社會資金的主要需求者，企業(yè)部門的資金約束硬化，風(fēng)險意識得到增強，資金需求的利率彈性明顯提高。

另一方面，商業(yè)銀行的風(fēng)險意識顯著增強。需要指出的是，以往許多學(xué)者過分夸大產(chǎn)權(quán)改革的作用，似乎只有實現(xiàn)徹底的私有化，商業(yè)銀行才會實現(xiàn)理性經(jīng)營。近些年關(guān)于控制權(quán)理論的研究指出，完善的外部監(jiān)管、充分競爭的市場環(huán)境對商業(yè)銀行經(jīng)營行為的改善同樣具有重要意義(劉芍佳等1998；錢穎一2004；傅立文等2005)。從外部監(jiān)管看，由于意識到改善金融資產(chǎn)質(zhì)量對于整改進程的重要意義，近幾年中央政府和金融監(jiān)管當局都對商業(yè)銀行施加了巨大的外部壓力，商業(yè)銀行在努力滿足資本充足率、不良貸款比率等指標的過程中風(fēng)險意識顯著增強；從市場環(huán)境看，隨著競爭水平不斷提高，以及預(yù)見到加入WTO后來自外資銀行的競爭壓力，中資銀行的危機意識日益強烈；從管理水平看，商業(yè)銀行內(nèi)控制度逐步完善，全面實現(xiàn)了一級法人治理，管理架構(gòu)趨于扁平化，建立了先進的管理信息系統(tǒng)。風(fēng)險意識增強意味著，商業(yè)銀行的資金供給曲線已經(jīng)不是完全與利率水平正相關(guān)，而是在考慮了風(fēng)險因素后，在一定利率水平以上向左方彎曲的曲線。

1998年以來，人民銀行多次對擴大貸款利率浮動范圍的政策實施效果進行調(diào)研。結(jié)果顯示，商業(yè)銀行已經(jīng)能夠比較好地適應(yīng)貸款利率浮動空間不斷擴大的政策環(huán)境，在產(chǎn)品定價的行為上表現(xiàn)出合理性，能夠按照貸款利率補償資金成本和風(fēng)險溢價的基本原則決定貸款利率。各地商業(yè)銀行貸款定價基本呈現(xiàn)對大型優(yōu)質(zhì)客戶利率下浮，大企業(yè)執(zhí)行基準利率，中小企業(yè)利率上浮的特征(中國人民銀行天津分行課題組，2004)。這樣，2004年徹底放開貸款利率上限也就變得順理成章了。

二、全面放開貸款利率的一個展望

全面放開貸款利率意味著商業(yè)銀行的存貸利差不再由金融當局決定，這對商業(yè)銀行自主定價和保持利潤的能力是一個重要的挑戰(zhàn)。從各國經(jīng)驗看，利率放開往往導(dǎo)致利差不足、競爭加劇，銀行體系的脆弱性增大。因此，能否放開貸款利率，關(guān)鍵在于商業(yè)銀行能否自我維持一個合理的利差。在我國情況看，關(guān)鍵要考慮兩方面因素：

首先是由于商業(yè)銀行還沒建立起對基層經(jīng)營單位的有效的激勵約束機制，過度強調(diào)貸款風(fēng)險使商業(yè)銀行盲目追求低風(fēng)險項目，貸款利率存在向下的巨大壓力。1990年代后期以來，商業(yè)銀行信貸行為由風(fēng)險意識淡薄轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨戎匾暦婪讹L(fēng)險，這對于中國金融改革的推進無疑具有積極意義，但這種風(fēng)險意識的增強很大程度上是外部監(jiān)督壓力使然，而不是由于對真實利潤的關(guān)注所造成的。這就使得商業(yè)銀行的經(jīng)營目標從一個極端走向另一個極端，由追逐高利潤、高風(fēng)險轉(zhuǎn)向絕對的低風(fēng)險甚至無風(fēng)險。具體表現(xiàn)為，許多銀行的審批權(quán)高度集中于總、分行，信貸投向集中于重點企業(yè)、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，貸款風(fēng)險責(zé)任追究過于嚴格，激勵相對不足。信貸人員對貸款風(fēng)險要承擔(dān)重大責(zé)任，但個人收益不高。

適度規(guī)避風(fēng)險本是商業(yè)銀行經(jīng)營的一般原則，但過度風(fēng)險厭惡則與銀行經(jīng)營的基本規(guī)律相違背。貸款風(fēng)險是基于大數(shù)法則的概率來度量的，貸款收益抵補風(fēng)險的前提是銀行必須忍耐合理的失敗率，形成綜合的風(fēng)險和收益。如果迫于不良貸款壓力，不能容許任何一家企業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險，其結(jié)果必然是：大批經(jīng)營良好、對經(jīng)濟增長有積極貢獻的中小企業(yè)得不到信貸支持；金融機構(gòu)則圍繞數(shù)量不多的優(yōu)質(zhì)客戶開展激烈競爭，貸款議價能力基本喪失，這在一些票據(jù)融資項目上表現(xiàn)特別明顯。在這個意義上，過度追逐低風(fēng)險項目以至于喪失了合理的利差，也是一種風(fēng)險。從根本上說，利率機制的這種缺陷是由于商業(yè)銀行的管理模式存在激勵不相容的問題，或者說，在制度設(shè)計上還無法使長期利潤水平成為基層的真正經(jīng)營目標。

其次是金融生態(tài)環(huán)境還不理想，商業(yè)銀行必須維持一個合理的利差。周小川（2004）較早將微觀層面的金融環(huán)境概括為金融生態(tài)，并指出金融生態(tài)狀況對利率機制的作用具有重要影響。如對金融合同的法律保護不力，《破產(chǎn)法》不完善，造成經(jīng)濟主體對利率信號不敏感；社會信用體系不健全、信用記錄缺乏，造成信貸市場的信息不對稱情況較嚴重；會計、審計、信息披露等的標準過低，“騙貸”行為屢禁不止等。不難看出，金融生態(tài)的概念是我們在前文所述法制環(huán)境的一個更廣泛的概括，金融生態(tài)不佳是金融交易中人風(fēng)險較大的一個重要原因，其結(jié)果是金融機構(gòu)的信貸資產(chǎn)損失比例過高，客觀上要求保持較大利差。為此，在金融生態(tài)環(huán)境得到較大改善，或者商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)收入達到合理水平之前，應(yīng)繼續(xù)維持貸款利率下限。

總之，貸款利率下限的存在，一定程度上使得銀行能夠維持相對合理的利差，避免了金融體系的脆弱性。實際上從1999年以來，一年期存貸款利率之差始終保持在3個點以上，這表明了中央銀行對低利率風(fēng)險的一種關(guān)注。

參考文獻：

［1］丁伯平等．國有商業(yè)銀行信貸激勵—約束機制的實證研究［J］.金融研究,2003;2

［2］傅立文,何衛(wèi)江．市場競爭與國有商業(yè)銀行的自生能力［J］.金融研究，2005；2

［3］劉芍佳，李驥．超產(chǎn)權(quán)理論與經(jīng)濟績效［J］.經(jīng)濟研究.1998；8

第7篇：市場風(fēng)險論文范文

論文關(guān)鍵詞：VAR，CVaR，對數(shù)正態(tài)分布，貝葉斯估計，市場風(fēng)險，先驗分布，后驗分布

引 言：隨著社會經(jīng)濟的全球化迅猛發(fā)展，技術(shù)的進步以及觀念的更新，人們在從事各種活動過程中所面臨的可能會影響到結(jié)果的各種不確定性事件的發(fā)生率也在逐日增加，從巴林銀行，安然公司的倒閉到現(xiàn)如今的雷曼，美林等大型金融企業(yè)的，導(dǎo)致各行各業(yè)都將注意力集中到市場風(fēng)險計量和管理上。目前基于市場價值測量法的風(fēng)險價值方法（Value At Risk）貝葉斯估計，被稱為風(fēng)險管理的VaR革命，已經(jīng)成為各國金融市場風(fēng)險計量中的主流方法。研究VAR 以及VCaR的代表性文獻有：茆詩松等給出的BVaR以及BCVaR等的概念以及性質(zhì)和特點等的理論性研究[7] ；penza和bansal系統(tǒng)給出了基于市場風(fēng)險的風(fēng)險價值計量方法的定義、原理和方法[1]；劉小茂，田立對于VAR 和VCaR進行了簡要的對比研究[3]等等，這些研究都是在假設(shè)收益分布是服從正態(tài)分布的情況下給出了VaR和VCaR的計算公式，但近年來國內(nèi)外的研究者通過數(shù)據(jù)檢驗以及各種實證研究發(fā)現(xiàn)在很多極端的情況下尾部的高風(fēng)險（如巨額損失）發(fā)生的概率要高于標準正態(tài)分布下風(fēng)險的概率，且這些事件的發(fā)生很可能會導(dǎo)致公司破產(chǎn)，也即是說市場風(fēng)險存在尖峰后尾的特征，同時發(fā)現(xiàn)當收益分布是非正態(tài)分布或不連續(xù)的時候，VaR就缺少穩(wěn)定性；當計量中涉及的數(shù)據(jù)量比較大的時候，VaR的計算就變得比較困難；當收益分布的維數(shù)比較高的時候，VaR對于風(fēng)險的計量就變得基本不可行，目前只有錢藝平等在市場風(fēng)險資產(chǎn)損失服從Pareto分布下對資產(chǎn)損失進行了VAR計量，同時對市場風(fēng)險的尖峰后尾通過Pareto分布進行了描述并且給出了VAR的具體模型；對于CvaR與VaR的比較研究已經(jīng)比較成熟，且條件風(fēng)險價值[9]（CVaR）已經(jīng)被學(xué)術(shù)界公認為是比VaR更合理有效的現(xiàn)代風(fēng)險管理方法。本文運用VAR以及CVaR的計算原理，利用具有尖峰后尾特征的對數(shù)正態(tài)分布貝葉斯估計，同時通過貝葉斯方法對對數(shù)正態(tài)分布下資產(chǎn)損失的各個參數(shù)估計進行修正，使之更能反映資產(chǎn)損失市場風(fēng)險的實際情況，并給出修正后CVaR以及VAR計量的具體模型期刊網(wǎng)。這些研究對于資產(chǎn)損失的市場風(fēng)險計量和管理具有重要的理論和指導(dǎo)意義。

一．VaR與CVaR的原理

（一）風(fēng)險計量的三個基本要素

(1) 置信區(qū)間。置信區(qū)間的選擇主要是依賴于對VaR驗證的需要，內(nèi)部風(fēng)險資本需求，監(jiān)管要求以及在各個機構(gòu)之間進行比較的需要，一般都是在99%的置信度下計算VaR，摩根集團是在95%的置信度下計算VaR。

(2) 資產(chǎn)收益率的分布。應(yīng)用VaR時，最重要的是R分布的假設(shè)，不同的資產(chǎn)收益率的假設(shè)分布，即使在相同的置信水平下也對應(yīng)著不同的VaR值。

(3) 資產(chǎn)持有期的長度。資產(chǎn)持有期是計算VaR的時間范圍，顯然資產(chǎn)的持有期越長資產(chǎn)組合收益率的波動性就越大。而具體的持有期長度需要考慮資產(chǎn)的交易性，管理者的風(fēng)險偏好，公司的資本狀況，風(fēng)險文化等因素[5]。

（二）與基本原理

的直觀解釋就是“處于風(fēng)險中的價值”，它是在一定的置信水平下貝葉斯估計，由于利率，匯率等市場風(fēng)險要素發(fā)生的變化，使得某一資產(chǎn)組合或金融資產(chǎn)在未來特定的一段時間內(nèi)面臨的最大可能損失[6]，即：

（1）

其中為資產(chǎn)在持有期內(nèi)的損失，為置信水平，VaR置信水平下的風(fēng)險價值期刊網(wǎng)。

由的定義，設(shè)為持有期初資產(chǎn)組合的價值，由于計算的是特定持有期的損失，為了使得大于0，假設(shè)R為持有期內(nèi)的資產(chǎn)損失率，當R的概率密度函數(shù)服從正態(tài)分布時，滿足方差——協(xié)方差法的假設(shè)，則在給定的置信水平下的資產(chǎn)組合的就可以表示為：

（2）

令，資產(chǎn)的最小回報率為 ，就能得到：

（3）

對于來說當損失分布是非正態(tài)分布或不連續(xù)的時候，沒有穩(wěn)定性；當數(shù)據(jù)量比較大的時候，的計算就變得比較困難；當分布的維數(shù)比較高的時候貝葉斯估計，對于風(fēng)險的計量及變得不可行，針對的這些不足學(xué)者們提出了這一概念。是指在一定的置信水平下，損失超過的尾部事件的期望值，也就是在某段時間，一定置信水平下，資產(chǎn)的市場風(fēng)險損失超過計量值時的平均損失。它反映了損失超過閾值時可能遭受的平均損失大小。具體可以表示為[10]：

（4）

其中，為持有期內(nèi)的資產(chǎn)損失率，就為在一定置信水平下資產(chǎn)所遭受風(fēng)險的最大損失。由期望的基本性質(zhì)我們可以推出：

當且僅當相互獨立時（1）式等號成立。

由（1）式可以推出無論資產(chǎn)損失率分布是否呈現(xiàn)正態(tài)分布，都是具有有一致性的風(fēng)險度量，且其具有次可加性，能夠滿足在分布呈高維下處理不足的情況，同時能夠簡單明了的說明對于任意幾個單項投資來說，其投資組合的風(fēng)險損失明顯小于單項投資損失之和，這就和經(jīng)典分散投資理論相吻合。

由（2）式可以推斷出具有凸性，它可以簡單有效的計量當數(shù)據(jù)量很大時的風(fēng)險損失情況從而彌補了在計量數(shù)據(jù)量較大時計量帶來的不足。

此外當損失分布呈正態(tài)分布時容易證明其貝葉斯估計，以及均值—方差理論在計量風(fēng)險損失方面具有相同的最優(yōu)解。

從以上的說明中可以看出在計量風(fēng)險損失方面比具有更好的適用性期刊網(wǎng)。

（三）與的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)性

通過計算兩者之間的算術(shù)表達等式可以進一步的說明與之間的關(guān)系。

又由

其中，故我們可得：

（5）

其中。

二．貝葉斯方法在損失分布中的應(yīng)用

現(xiàn)在我們一般應(yīng)用的風(fēng)險管理模型，常常采用計算機模擬的方法去擬合損失分布，常存在比較嚴重的失真現(xiàn)象，即擬合的分布與實際的情況之間總是會存在或多或少的差異，比如以前我們對于市場風(fēng)險的資產(chǎn)損失分布是假設(shè)其服從正態(tài)分布的，但隨著各種較大風(fēng)險的發(fā)生通過研究逐漸發(fā)現(xiàn)其分布實際是具有后尾特征的（其發(fā)生風(fēng)險的概率要遠遠大于正態(tài)分布假設(shè)下認定的概率）。因此為了提高準確性，我們就要利用各種有用的信息來提高精度。

本文先利用歷史數(shù)據(jù)對各個參數(shù)進行正態(tài)擬合，得到正態(tài)分布下各個參數(shù)的修正值，并且以此作為各個參數(shù)的先驗分布，然后通過歷史樣本數(shù)據(jù)對其各個參數(shù)再進行貝葉斯修正，得到各參數(shù)的后驗分布，進而就能得到各參數(shù)比較精確的估計值[7][8]。

（一）的貝葉斯修正

由市場風(fēng)險損失的歷史數(shù)據(jù)（），，為計算方便起見我們不妨假設(shè)是已知的，且其值為。這樣通過抽樣可以得到樣本的似然函數(shù)：

（6）

實際的計算過程中可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)結(jié)合最大似然估計等方法用最小方差無偏估計來做為已知的值，或者可以直接應(yīng)用經(jīng)過貝葉斯修正以后的值。

已知正態(tài)分布中的的共軛先驗分布的形式為倒伽馬分布貝葉斯估計，Gamma分布的密度函數(shù)為：

（7）

由此可得共軛先驗分布的分布密度函數(shù)，其中與為已知。

（8）

于是的后驗分布為：

（9）

容易看出，這是倒Gamma分布，它就是正態(tài)分布的后驗分布，取其后驗分布的期望為的修正后估計，就能得到：

（二） 的貝葉斯修正

正態(tài)分布的期望本身也是服從正態(tài)分布的，，為了方便，我們不妨假設(shè)是已知的，且期刊網(wǎng)。由歷史數(shù)據(jù)通過抽樣可以得到樣本的似然函數(shù)為：

（10）

正態(tài)分布的共軛先驗分布仍然為正態(tài)分布，由此可知的共軛先驗分布為，且其共軛先驗分布的密度函數(shù)為：

（11）

其中均為已知。

于是后驗分布的密度函數(shù)就為：

顯然可以看出的后驗分布是服從正態(tài)分布(，)，且其后驗分布的期望值為：

(12)

所以的貝葉斯修正估計值就為。

三.對數(shù)正態(tài)分布的引入及其具體應(yīng)用

（一）對數(shù)正態(tài)分布的引入

對于由市場風(fēng)險引起的風(fēng)險損失，已有學(xué)術(shù)著作運用貝塔函數(shù)擬合方法和蒙特卡洛模擬方法對商業(yè)銀行的損失分布進行研究，得到損失分布的尾部特征是具有厚尾現(xiàn)象的，同時近年來國內(nèi)外的研究者通過數(shù)據(jù)檢驗和實證研究發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險（小概率事件）發(fā)生的概率要高于標準正態(tài)分布下風(fēng)險的發(fā)生概率，嚴重情況下有可能導(dǎo)致導(dǎo)致公司破產(chǎn)，由此不難推出由市場風(fēng)險引起的損失分布也具有尖峰后尾現(xiàn)象。我們知道對數(shù)正態(tài)分布是具有尖峰后尾現(xiàn)象的貝葉斯估計，因此本文通過假設(shè)市場風(fēng)險的損失分布是服從對數(shù)正態(tài)分布，利用貝葉斯方法充分利用已知的先驗信息然后利用抽樣獲得的信息推斷出相關(guān)參數(shù)的后驗分布，這樣就能充分利用各種有用的信息來提高擬合精度，從而得到更加符合實際的結(jié)果。

假設(shè)市場的風(fēng)險損失率服從參數(shù)為的對數(shù)正態(tài)分布，其中是期望市場風(fēng)險資產(chǎn)損失率（平均市場損失率），是市場風(fēng)險資產(chǎn)損失的標準差，反映的是市場風(fēng)險的波動程度。市場風(fēng)險資產(chǎn)的損失率的概率密度函數(shù)為：

（13）

（二）對數(shù)正態(tài)分布的具體應(yīng)用

由前文的說明可知市場風(fēng)險的資產(chǎn)組合損失率是服從對數(shù)正態(tài)分布的，且損失率lnR的密度函數(shù)為：

因此由在險價值VaR的定義，在給定置信水平下，市場風(fēng)險資產(chǎn)的VaR應(yīng)滿足：

（14）

應(yīng)用標準這正態(tài)分布可將其轉(zhuǎn)換為：

(15)

其中。

將（13）式帶入（12）式，得

（16）

所以，在給定的置信水平下，就能通過式（16）帶入相關(guān)數(shù)字后得到市場風(fēng)險資產(chǎn)組合的。根據(jù)（5）和（16）結(jié)合能夠得出條件在險價值.

四，實例應(yīng)用

本文通過一個具體的實例來說明如何利用已知的歷史數(shù)據(jù)來用文章中所闡述的方法得到VaR以及CVaR.(所引用的數(shù)據(jù)來自于人大統(tǒng)計與精算學(xué)報的2009年第5期中80頁中所用到的數(shù)據(jù)[5])

假設(shè)某一資產(chǎn)萬元，損失率服從分布：，此處我們不妨取時間為一年貝葉斯估計，損失率如下圖所示（計算中取置信度為99%）。(單位：%)

個數(shù) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

5.3 5.1 4.2 4.6 5.3 5.5 5.1 5.0 4.9 4.8 4.8 5.2 4.7 5.3 5.1

運用MATLAB軟件對上面的數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，得到資產(chǎn)的市場風(fēng)險損失率近似服從對數(shù)正態(tài)分布，然后應(yīng)用貝葉斯估計通過多次抽樣對正態(tài)分布下的兩個參數(shù)分別進行貝葉斯修正期刊網(wǎng)。通過對已知的歷史數(shù)據(jù)進行隨機抽取得到一組樣本，重復(fù)這樣的抽取次數(shù)越多得到的結(jié)果越符合實際情況，我們不妨取每次抽樣的樣本個數(shù)為100，重復(fù)進行抽樣100次，這里取標準差的先驗分布函數(shù)，根據(jù)計算可得；取方差的先驗分布為，通過計算得。（為了精確起見需要進行多次抽樣，每次模擬抽樣都能得到一個以及，然后分別求其均值得，），將所得的數(shù)據(jù)帶入（16）式，置信度為99%時得59.9，置信度為95%時得49.5.通過與文獻[5]中的結(jié)果（置信度為99%時得46.02）進行比較顯然可知在對數(shù)正態(tài)分布的情況下資產(chǎn)的損失具有更好的厚尾特征貝葉斯估計，更能確保風(fēng)險的充分性，說明對數(shù)損失率在對數(shù)正態(tài)分布下的風(fēng)險損失計量比parato分布下的風(fēng)險計量具有更好擬合性。將所得的值代入（5）式可以得到：置信度為99%下，=69.5；置信度為95%下，=55.4，可以看出方法比方法在風(fēng)險計量方面更具充分性，能相對較好的描述市場風(fēng)險帶來的資產(chǎn)損失。

五，結(jié)論與展望

目前很多國家都在積極的使用各種方法對市場風(fēng)險進行計量，其中已經(jīng)成為了主流的計量方法，但近幾年來隨著研究的進一步深入，學(xué)者們極力推薦在市場風(fēng)險計量方面比更加有效的。由于中國的金融市場還處在變革和繼續(xù)發(fā)展以及完善的階段，中國金融監(jiān)管部門力推金融機構(gòu)采用模型來規(guī)避金融市場風(fēng)險，模型是國際上通用的衡量市場風(fēng)險的工具，對于各個國家的風(fēng)險管理有著重大的借鑒和現(xiàn)實意義。

本文通過對對數(shù)正態(tài)分布的兩個參數(shù)進行貝葉斯修正后，利用其厚尾特征對資產(chǎn)損失的市場風(fēng)險損失率進行了詳細的描述，并相應(yīng)的得出了市場風(fēng)險資產(chǎn)和的估計值貝葉斯估計，以及在損失率呈對數(shù)正態(tài)分布情況下和以及它們與置信水平之間的關(guān)系，同時通過分析知對數(shù)正態(tài)分布對于資產(chǎn)損失的市場風(fēng)險計量比pareto分布在市場風(fēng)險的度量上具有更好的擬合性，在風(fēng)險計量方面比在風(fēng)險方面有更好的充分性，適用性以及實用性。但無論是那一種計量方法都只是在一定置信度內(nèi)對市場風(fēng)險的最大損失或尾部事件發(fā)生的平均可能性進行評估，忽視了置信度外的超額損失，另外利用貝葉斯方法修正得到的參數(shù)值也只是使得其更加接近于實際，并不能達到完全一致，因此準確預(yù)測資產(chǎn)的市場風(fēng)險，還有待于進一步的探討。

參考文獻

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第8篇：市場風(fēng)險論文范文

關(guān)鍵詞 營銷風(fēng)險管理 研究 問題

中圖分類號：F231 文獻標識碼：A

盡管企業(yè)風(fēng)險管理理論產(chǎn)生于美國的20世紀30年代，營銷風(fēng)險也是企業(yè)風(fēng)險的重要方面，但企業(yè)營銷風(fēng)險管理在國際上一直沒有形成獨立的研究學(xué)派和系統(tǒng)化的研究成果。英國學(xué)者蒂姆?博依斯1995年出版的《商業(yè)風(fēng)險管理――如何界定、減緩和避免項目中的主要風(fēng)險》被學(xué)界認為是關(guān)于商業(yè)風(fēng)險管理的第一本書。該書作者有20余年的合同管理經(jīng)驗，因而主要提供了合同各個階段的商務(wù)風(fēng)險管理建議。較早的還有2000年英國學(xué)者基特?賽德格洛夫著的《商務(wù)風(fēng)險管理完全指南》，該書從企業(yè)計算機、火災(zāi)、欺詐、搶劫、意外事故、環(huán)境遭到破壞、質(zhì)量責(zé)任等方面進行實務(wù)操作性研究，書中介紹的質(zhì)量責(zé)任風(fēng)險、商業(yè)欺詐風(fēng)險等與我們探討的營銷風(fēng)險關(guān)系密切。國際上研究營銷風(fēng)險的相關(guān)的論文在2000年以前并不多，近年來有一些關(guān)于商務(wù)風(fēng)險的，特別是美國學(xué)者烏紗?哈雷2003年還專門研究了在中國商務(wù)活動中的風(fēng)險評估與控制問題。

一、營銷風(fēng)險管理研究的起步及進展

營銷風(fēng)險管理作為一門獨立的學(xué)科，在中國產(chǎn)生于21世紀初。1998年爆發(fā)的亞洲金融危機給中國經(jīng)濟帶來很大沖擊。當時我國眾多國有企業(yè)剛剛從“三年解困”的環(huán)境中脫離出來，又面臨了亞洲金融危機的沖擊，許多企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營困難，營銷風(fēng)險突出。重點表現(xiàn)為企業(yè)合同履約率降低、資金周轉(zhuǎn)困難、貨款拖欠嚴重等。國家也曾出臺一系列解決三角債的政策和措施，但收效甚微。在這種背景下，各學(xué)校的學(xué)者率先進行企業(yè)營銷風(fēng)險管理方面的理論探索，并發(fā)表了有關(guān)研究成果。華中科技大學(xué)的余廉教授在研究企業(yè)預(yù)警管理體系時，對營銷預(yù)警進行了子項研究，于1999年出版了《企業(yè)營銷預(yù)警管理》，用企業(yè)預(yù)警管理的理論解釋了營銷逆境的現(xiàn)象，并提出了預(yù)警方法。四川大學(xué)李蔚教授也從2000年前后開始從營銷安全的角度進行了研究，提出了營銷事故、營銷安全等概念。兩位學(xué)者在營銷預(yù)警和營銷安全領(lǐng)域的研究，從不同的視角豐富和完善了營銷風(fēng)險管理的理論體系。1999年前后，中國社會科學(xué)院的林均躍與東方保理的謝旭合作，從信用的角度研究企業(yè)賒銷問題，出版了《企業(yè)賒銷與信用管理》。南開大學(xué)陳秋雙、李勇健教授2000年左右承擔(dān)了國家863計劃“營銷風(fēng)險信息系統(tǒng)開發(fā)”的項目，并進行了較深入的研究。特別需要提起的是，武漢大學(xué)的甘碧群教授和北京大學(xué)的符國群教授早在1994年前后就系統(tǒng)地研究了營銷道德問題，為后來的營銷信用研究和營銷人員風(fēng)險研究提供了參考。彭星間教授1997出版的《建立市場新秩序》對營銷風(fēng)險問題的研究也很有啟發(fā)。王春峰教授的專著《金融市場風(fēng)險管理》，對早期研究營銷風(fēng)險管理有很強的借鑒作用。香港的幾位營銷學(xué)者也從不同角度對營銷風(fēng)險進行了深入研究。如香港城市大學(xué)的周南教授近年來進行了深入的營銷道德和營銷責(zé)任的研究。香港中文大學(xué)的賈建民教授多年來對市場風(fēng)險進行了深入研究，建立了顧客風(fēng)險、消費者認知風(fēng)險等分析評價模型，為市場營銷風(fēng)險的研究開闊了視野。

二、營銷風(fēng)險管理研究中存在的主要問題

從營銷發(fā)展史和風(fēng)險管理的發(fā)展歷程我們可以看出，這兩個管理理論雖然有很大的內(nèi)在聯(lián)系，但都是作為兩個獨立的學(xué)科進行研究的。營銷風(fēng)險管理研究是一個新課題，它是營銷管理和風(fēng)險管理的融合。其實，從營銷發(fā)展之初的市場研究開始，營銷就有對一些營銷因素進行調(diào)查，分析調(diào)查結(jié)果，提供決策依據(jù)，減少營銷過程中由不確定因素帶來的風(fēng)險。但這種調(diào)查分析沒有發(fā)展到今天風(fēng)險管理的方法，也沒有形成專門的理論。營銷管理也需要引入風(fēng)險管理理論加以豐富和擴展。目前，國內(nèi)對營銷風(fēng)險管理的研究才剛剛起步，對于企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的論述和研究時間還不長，而對營銷風(fēng)險的論述就更少。與營銷風(fēng)險管理相關(guān)的著作有：張忠任等著的《駕馭經(jīng)營風(fēng)險之道》側(cè)重于應(yīng)付經(jīng)營風(fēng)險的手段；曹樹欽等編著的《企業(yè)逆境與風(fēng)險管理》提出了企業(yè)風(fēng)險的預(yù)警思想；尹平的《經(jīng)營風(fēng)險與防范》是對企業(yè)在市場經(jīng)濟的環(huán)境下生產(chǎn)經(jīng)營活動而產(chǎn)生的各種風(fēng)險的分析和控制，主要進行定性分析；謝科范、羅險峰著的《市場風(fēng)險預(yù)警管理》以案例為主從市場結(jié)構(gòu)、市場需求、市場競爭、企業(yè)生存幾個方面分析市場風(fēng)險；張云起編著的《營銷風(fēng)險管理》側(cè)重從風(fēng)險管理的角度分析營銷風(fēng)險，主要講營銷管理的實務(wù)操作控制措施。

從國內(nèi)關(guān)于營銷風(fēng)險管理的著作、論文等可以看出，營銷風(fēng)險管理的理論研究才剛剛開始，對于實踐的指導(dǎo)作用更沒有得到體現(xiàn)。我國學(xué)者研究營銷單方面風(fēng)險管理方法的較多，研究營銷風(fēng)險形成機理和管理思想的較少，營銷風(fēng)險指數(shù)還沒有成果出現(xiàn)。現(xiàn)有的營銷風(fēng)險管理理論還處于探索形成階段，尚不系統(tǒng)和成熟，遠不能滿足企業(yè)對營銷風(fēng)險管理的需求。這就要求營銷界把營銷風(fēng)險管理作為一個重要的課題進行研究，從風(fēng)險管理的角度對營銷的全過程進行再研究，形成一套完整的營銷理論體系，豐富和發(fā)展營銷理論。

三、小結(jié)

近年來，由于企業(yè)營銷風(fēng)險管理問題越來越被企業(yè)重視，營銷風(fēng)險管理研究領(lǐng)域引起國內(nèi)一批學(xué)者的關(guān)注，發(fā)表了許多有深度的研究成果。特別是2008年以來的全球金融風(fēng)暴使企業(yè)營銷風(fēng)險加大，我國學(xué)者對營銷風(fēng)險問題投人了很多精力，研究范圍和深度都不斷提升，學(xué)者們從營銷風(fēng)險的識別、評估，到企業(yè)營銷風(fēng)險管理的制度建設(shè)、控制技術(shù)等方面進行了系列研究。

（作者單位：蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院工商管理專業(yè)2011秋2班）

參考文獻：

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[3]王崇梅，閻斌. 企業(yè)營銷風(fēng)險管理機制的研究. 江蘇商論. 2009（07） .

第9篇：市場風(fēng)險論文范文

關(guān)鍵詞:資產(chǎn)證券化;操作風(fēng)險;CAPM 模型

中圖分類號:F830.91文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2010)27-0066-03

引言

資產(chǎn)證券化是20世紀70年代全球金融市場最具活力的金融創(chuàng)新之一,歐美等西方發(fā)達國家最先使用這個金融創(chuàng)新工具進行融資,成功地改善了金融環(huán)境和促進了金融制度的發(fā)展。中國資產(chǎn)證券化的實際運用還處于起步階段。2005年11月,以建行建元和開元一期為試點項目的信貸資產(chǎn)證券化在銀行間債券市場上市交易,標志著中國資產(chǎn)證券化的實施正式拉開序幕,時至今日,在將近兩年的時間里,中國資產(chǎn)證券化行進的腳步并非一帆風(fēng)順,而是步履蹣跚、舉步維艱。究其原因:除了市場因素,不乏操作風(fēng)險的影響。資產(chǎn)證券化結(jié)構(gòu)煩瑣、操作流程復(fù)雜,要順利實施這項工作,對各參與方的協(xié)調(diào)配合、組織管理能力要求較高,存在的操作風(fēng)險較多。

操作風(fēng)險是由不完善或有問題的內(nèi)部程序、人員及系統(tǒng)或外部事件所造成損失的風(fēng)險, ① 2003年,國際清算銀行(BIS)下屬的巴塞爾委員會(Basel Committee)將操作風(fēng)險納入風(fēng)險資本的計算和監(jiān)管框架。從而金融風(fēng)險被定義為信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險等三大主要風(fēng)險 [1]。

目前,中國對資產(chǎn)證券化風(fēng)險的研究還限于信用風(fēng)險和市場風(fēng)險,而隨著證券化實施項目的深入,對操作風(fēng)險的研究也事在必行、迫在眉睫。本文將操作風(fēng)險理論運用到中國資產(chǎn)證券化的試點工作中,文章試圖從量化的角度對建行建元和開元一期的操作風(fēng)險進行評估。并通過實際風(fēng)險分析給予檢驗。使我們真正認識到操作風(fēng)險的存在,也為資產(chǎn)證券化的監(jiān)管機構(gòu)全面而系統(tǒng)分析金融風(fēng)險提供一些理論依據(jù)。

一、 操作風(fēng)險研究文獻綜述

從全球范圍看,盡管操作風(fēng)險近些年來給不少金融機構(gòu)造成了相當嚴重的損失,巴塞爾新協(xié)議也從制度化的角度對操作風(fēng)險管理提出了近乎標準化的要求,但迄今為止,已經(jīng)建立起有效操作風(fēng)險管理體系的金融機構(gòu)并不多見,操作風(fēng)險的管理結(jié)構(gòu)、程序、方法、工具和模型也遠遠沒有信用風(fēng)險管理和市場風(fēng)險管理那樣成熟。特別是定量化研究,還處在一個探索與發(fā)展的階段。

盡管操作風(fēng)險的定量管理難于其他風(fēng)險管理,但人類不畏困難、勇于追求的腳步一刻都不會停止。由于操作風(fēng)險涉及到人的因素,以及它涵蓋了很多低概率但是損失程度大的損失事件,在很長一段時間內(nèi),操作風(fēng)險一直被視為是不可度量的,或者至少是很難用數(shù)量方法度量的。但是隨著監(jiān)管機構(gòu)對操作風(fēng)險的重視、更多成熟的統(tǒng)計方法和模擬計算技術(shù)的介入,以及損失事件歷史數(shù)據(jù)累積日益豐富,最近兩年出現(xiàn)了一些用來度量操作風(fēng)險的數(shù)量模型。巴塞爾委員會2004年提出了計算操作風(fēng)險監(jiān)管資本要求的三種方法:基本指標法(Basic Indicator Approach)、標準法(Standardised Approach)和高級衡量法(Advanced Measurement Approach)。后來,專家學(xué)者們也提出了一些不同于巴塞爾委員會的方法,如在險價值方法,極值理論,波動率模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,CAPM模型,信度理論、Delta-EVT模型等。但我們必須認識到這些模型的度量也不是萬能的,其效果還有待檢驗,真正成熟、準確的模型還沒有出現(xiàn)。按照操作風(fēng)險度量的出發(fā)角度不同,有學(xué)者將這些數(shù)量模型分成兩個大類: 由上至下模型和由下至上模型 [2]。

由上至下模型(Top-down Models)是在假設(shè)對企業(yè)的內(nèi)部經(jīng)營狀況不甚了解,將其作為一個黑箱,對其市值、收入、成本等變量進行分析,然后計算操作風(fēng)險的值。使用這種思路建立的模型包括:標準法、基本指標法、CAPM 模型、波動率模型;由下至上模型(Bottom-up Models)是在對企業(yè)各個業(yè)務(wù)部門的經(jīng)營狀況及各種操作風(fēng)險的損失事件有了深入的研究之后,然后分別考慮各個部門的操作風(fēng)險,最終將其加總作為整個企業(yè)的操作風(fēng)險。按照這種思路建立的度量模型包括:高級衡量法、在險價值方法、極值理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、信度理論、Delta-EVT模型等。

21世紀以來,國內(nèi)學(xué)者對金融領(lǐng)域操作風(fēng)險進行了積極的探索:巴曙松(2002)分析了操作風(fēng)險的特點和巴塞爾新資本協(xié)議對于操作風(fēng)險相關(guān)規(guī)定的演變,并討論了當前國際金融界通常采用的操作風(fēng)險衡量方法;沈沛龍、任若恩(2002)對新巴塞爾協(xié)議中關(guān)于操作風(fēng)險資本金計算的理論依據(jù)和計算框架進行了剖析;葉永剛、顧京圃(2003)等學(xué)者依托中國建設(shè)銀行,對國有商業(yè)銀行內(nèi)部控制體系進行了分析和設(shè)計,其中專門論述了操作風(fēng)險控制問題;中國工商銀行總行(2003)也從自身實際出發(fā)對內(nèi)部控制與評價的理論和實務(wù)問題進行了研究,大量援引內(nèi)部案例說明了操作風(fēng)險防范問題;蔣東明等學(xué)者(2004 )從管理程序和組織結(jié)構(gòu)再造的角度研究了商業(yè)銀行操作風(fēng)險問題,并設(shè)計了一種中國商業(yè)銀行操作風(fēng)險管理程序的模式 [3]。

這些研究工作從操作風(fēng)險的度量技術(shù)、管理機制、監(jiān)管機制要求等方面出發(fā),對操作風(fēng)險進行了系統(tǒng)的闡述和設(shè)計,極大地推動了操作風(fēng)險理論的發(fā)展。

二、定量研究

在金融領(lǐng)域的內(nèi)部損失數(shù)據(jù)建立不完全的情況下,對操作風(fēng)險定量研究最好的選擇是由上至下模型,從公開報道中獲取需要的數(shù)據(jù)達到我們的目的。本文使用CAPM 模型,針對中國資產(chǎn)證券化的試點項目:建行建元和開元一期在實施過程中可能存在的操作風(fēng)險進行定量研究。

(一)模型引入

CAPM 即Capital Asset Pricing Model的縮寫,最早由Chase Manhattan Bank使用,是金融領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的資產(chǎn)定價模型,最簡單的CAPM模型討論了特定資產(chǎn)的預(yù)期回報率或要求回報率同回報率的不確定性之間存在著某種關(guān)系,即在有效市場上風(fēng)險和收益的關(guān)系 [4]。套用CAPM模型衡量操作風(fēng)險時,考慮各個風(fēng)險因素對目標變量的影響。計算目標變量的方差,然后將市場風(fēng)險、信用風(fēng)險因素所造成的方差從中剔除,將剩余的方差作為操作風(fēng)險值。因此,按照選取目標變量的不同,就依次有了證券因素模型、收入模型、成本模型等。其中,收入模型的度量結(jié)果優(yōu)于其他模型(樊欣、楊曉光2003),因此,本文實證分析所使用的研究工具是以收入為目標變量的CAPM模型。

收入因素模型將企業(yè)的凈收入作為目標變量,然后考慮可能影響凈收入的市場風(fēng)險、信用風(fēng)險因素,凈收入的波動在很大程度上可以被這些因素解釋,而余下的那些不能解釋的部分將被作為該企業(yè)由于操作風(fēng)險引起的波動。模型如下:

rt=a+b1 +b2 +b3 +…+c

其中,rt 是企業(yè)的收益率,pit是第 i 個風(fēng)險因素的收益率,bi 代表了對這些因素的敏感程度,即系數(shù)。由于操作風(fēng)險引起的凈收入波動:

σ2=σ2total (1-R2)

假設(shè)凈收入的波動服從正態(tài)分布,那么根據(jù)正態(tài)分布的特點,我們將 3.1 倍標準差作為操作風(fēng)險,這樣就包括了 99.9%的置信區(qū)間。這樣基本就可以包括了操作風(fēng)險引起的未預(yù)期損失(Unexpected Loss)。

OpRisk = 3.1σ

該方法的前提是市場的有效性,即認為市場風(fēng)險、信用風(fēng)險等各種風(fēng)險因素已經(jīng)在凈收入中表現(xiàn)出來。

(二)數(shù)據(jù)選取及變量分析

2005年11月,中國以建行建元和開元一期為試點的信貸資產(chǎn)證券化項目工作正式拉開了序幕,建行建元發(fā)行有效期從2005.11.10～2037.11.26 ,開元一期從2005.12.21～2007.6.30。為了交流和研究的需要,專家和學(xué)者們專門建立了資產(chǎn)證券花網(wǎng)站(省略),里面積累了大量的數(shù)據(jù)。本文從中選取了建行建元和開元一期受托機構(gòu)公開報道的財務(wù)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)翔實、準確、可靠。

根據(jù)CAPM模型對數(shù)據(jù)的要求,分別以建行建元和開元一期凈收入為被解釋變量,一般來說,影響凈收入的因素是信用風(fēng)險、市場風(fēng)險以及操作風(fēng)險等,而操作風(fēng)險的度量大小是除去信用風(fēng)險和市場風(fēng)險的剩余值,因此,文章轉(zhuǎn)換為研究信用風(fēng)險和市場風(fēng)險對凈收入的影響關(guān)系。在資產(chǎn)證券化項目中,決定信用風(fēng)險損失的因素是貸款人違約(LGD)或提前償還貸款(prepayment);決定市場風(fēng)險損失大小的主要因素是利率變動或二級市場流動性不強以及國家GDP、CPI等。證券化項目的收入來源于資本和利差,由經(jīng)驗與多次試算,本文選取影響凈收入的變量:違約率、提前償付率、利差,本金①等作為解釋變量。因此,模型的形式為:

Income=a+b1(capital)+b2(Loan-Deposit)+b3(prepayment)+b4(LGD)

(三)統(tǒng)計結(jié)果

用SPSS軟件對上述數(shù)據(jù)進行回歸計算,分別計算凈收入總方差、R-Square.操作風(fēng)險對應(yīng)的方差、操作風(fēng)險對應(yīng)的標準差,以及0.1%水平下操作風(fēng)險的估計值。得出結(jié)果如下:

表1 統(tǒng)計結(jié)果

在上表中,操作風(fēng)險對應(yīng)的方差= 凈收入的方差×(1- R2),操作風(fēng)險對應(yīng)的標準差為操作風(fēng)險對應(yīng)方差的平方根值, 0.1%水平下操作風(fēng)險的估計值為 3.1 倍操作風(fēng)險對應(yīng)的標準差。

方差分析表中的R-Square 值反映了因變量的方差在多大程度上可以被模型所解釋,它的值越接近于 1,說明模型的解釋能力越強。在本文的模型中, 能被模型所解釋的那部分是由于市場風(fēng)險和信用風(fēng)險造成的,不能被模型解釋的方差被認為是由操作風(fēng)險引起的。在建行建元的結(jié)果中,R-Square 值為 0.859, 說明 85.9%的方差可以由模型解釋, 即操作風(fēng)險占到總方差的 14.1%。在開元一期的結(jié)果中, 回歸模型的R-Square 值為 0.975,即模型可以解釋方差中的 97.5%。同時也說明操作風(fēng)險在總的方差中占到 2.5%。在國際上, 業(yè)界一般認為操作風(fēng)險在總風(fēng)險中占有比例為 10%～ 20%,本文的實證結(jié)果與國際判斷基本吻合,無論是事實,還是偶然,至少我們可以斷定,目前中國資產(chǎn)證券化試點項目中存在操作風(fēng)險。

表1還可以看出,從操作風(fēng)險的絕對值看,開元一期大于建行建元,但開元一期2005年11月發(fā)行證券化貸款額度為41.77億元,而建行建元發(fā)行額度為30.17億元。從相對值來看,開元一期單位資本金的操作風(fēng)險小于建行建元。

三、實際風(fēng)險分析

為了更進一步驗證上面的統(tǒng)計結(jié)果,我們可以考察實際的情況,雖然不能取得內(nèi)部損失數(shù)據(jù),但可以通過公開的信息資料作出判斷。從2005年12月至2007年4月,收集建行建元和開元一期兩家受托公司披露的重大訴訟仲裁事項的信息情況,對他們的經(jīng)營管理水平有一個直觀的了解。下表是截至 2007 年 4月1 日建行建元和開元一期的訴訟仲裁對比數(shù)據(jù)表(見表2):

表2 資產(chǎn)池中進入處置程序的信托財產(chǎn)情況表

從上表可以看出,建行建元在2005年至到2007年初,涉及到訴訟處置18起,非訴訟處置39起,而開元一期在這期間沒有發(fā)生信貸資產(chǎn)中進入法律訴訟程序的情況。但開元在2007年第一期信貸資產(chǎn)支持證券發(fā)行收入數(shù)額因未能達到最低募集資金額而失敗。

對建行建元來講, 雖然每次報告幾乎都有訴訟或非訴訟的司法程序出現(xiàn),并且時間越后情況越嚴重,但多數(shù)是由于信貸資產(chǎn)拖欠、違約等情況,應(yīng)該歸于信用風(fēng)險; 同時也不排除受托機構(gòu)或貸款服務(wù)機構(gòu)在運營過程中內(nèi)部控制不足出現(xiàn)錯誤產(chǎn)生糾紛、或者資產(chǎn)選擇的失誤等,這部分損失屬于操作風(fēng)險。

在上面的結(jié)果中, 我們驚訝地發(fā)現(xiàn):開元一期在本文考察的時間段內(nèi)沒有發(fā)生一訟或非訴訟的司法案件。難道真是開元的經(jīng)營管理無可挑剔嗎?通過對比,建元的基礎(chǔ)資產(chǎn)是15 162筆住房抵押貸款,開元是由51筆涉及電力、電信、鐵路、石油、采礦等行業(yè)的資產(chǎn)組成,與建元相比,開元基礎(chǔ)資產(chǎn)優(yōu)良、管理難度小,因而經(jīng)營管理中的操作風(fēng)險小,而這一基本事實能夠在CAPM模型的定量分析中反應(yīng)出來,說明了模型的運用有其合理與可信的一面。

開元2007年發(fā)行的失敗客觀上歸咎于市場因素,發(fā)行時,中國資本市場利空消息不斷涌現(xiàn),已發(fā)行債券產(chǎn)品流動性不佳,但主觀上也反應(yīng)了人員的操作失誤:選擇時機不成熟,選擇對象不合適,產(chǎn)品設(shè)計不合理等等,與操作風(fēng)險有關(guān)。

結(jié)論

經(jīng)過上面的統(tǒng)計分析,我們可以得出以下幾點結(jié)論:(1)資產(chǎn)證券化的操作風(fēng)險可以使用CAPM模型進行度量。盡管其結(jié)果可能不太準確, 但是仍然可以從結(jié)果中對證券化業(yè)務(wù)操作風(fēng)險的數(shù)量有一個大致的了解。因為它畢竟給了操作風(fēng)險一個可以衡量的工具?？梢允褂盟鼇韼椭O(jiān)管機構(gòu)或者投資者評估金融機構(gòu)的操作風(fēng)險管理水平;證券化機構(gòu)也可以使用它來改善內(nèi)部控制機制、提高管理水平。(2)以收入為被解釋變量的模型可以在某種程度上反映操作風(fēng)險值的大小。通過實證研究,從2005年12 月至2007年4月,中國資產(chǎn)證券化試點項目所產(chǎn)生的操作風(fēng)險在合理范圍內(nèi)。目前,開元一期的操作風(fēng)險小于建行建元。(3)損失數(shù)據(jù)的質(zhì)量與數(shù)量是影響研究結(jié)果可靠性的一個重要因素。本文研究中獲得的數(shù)據(jù)歷史太短, 并且是公開報道的數(shù)據(jù),排除了內(nèi)部欺詐、隱瞞的可能,僅僅反應(yīng)的是高頻率低風(fēng)險的那一類損失,在操作風(fēng)險中只能算是“冰山一角”,影響了我們對結(jié)果可靠性的判斷。資產(chǎn)證券化操作風(fēng)險乃至于對其他金融機構(gòu)的操作風(fēng)險量化分析與評估還任重而道遠。因此, 為有效地測定操作風(fēng)險, 金融機構(gòu)本著對自己負責(zé)的理念,應(yīng)當收集和積累“實話實說”的內(nèi)部損失數(shù)據(jù),盡可能地讓數(shù)據(jù)更加完整、更加真實,為發(fā)展由下至上理論模型,建立更加實用、有效的操作風(fēng)險度量研究奠定基礎(chǔ)。

參考文獻:

[1]Basle Committee on Banking Supervision.Operational Risk Management.省略,1998-09.

[2]樊欣,楊曉光.操作風(fēng)險度量: 國內(nèi)兩家股份制商業(yè)銀行的實證分析[J].系統(tǒng)工程,2004,(5):44.