金融风险管理研究综述

2014-07-04李山

商业2.0 2014年6期

中图分类号：F8309 文献标识码：A

摘要：金融风险管理是金融领域的一个重要方面，本文从金融风险管理的起源开始论述，浅析了国内外金融风险管理的主要方法，并对金融风险管理的发展提出了预测。

关键词：金融风险管理；FR；Var；Copula；风险度量

1.引言

金融风险管理起源于上个世纪七十年代，由于战后和平催生经济的飞快增长，金融市场的环境发生了巨大的变化——货币化程度加深、金融全球化快速发展、金融创新加快。金融市场的剧烈波动频繁发生，这就要求对金融风险进行控制。而此时计算机行业的迅猛发展，也使人们有能力运用数学模型进行仿真模拟处理来解决金融风险管理的问题。

所谓金融风险是指金融机构在经营过程中由于宏观经济政策环境的变化、市场波动、汇率变动、金融机构自身经营管理不善等原因，在资金、财产和信誉上存在着遭受损失的可能性[1]。

本文简要的介绍了国内外金融风险管理研究的主要方法，并对这些方法进行了归纳总结，最后对金融风险管理的未来的发展提出了可能的设想。

2.国外金融风险管理研究现状

在金融风险发展的这三十年里，国外许多学者都对金融风险的度量做了研究，他们的研究主要集中在以下几个方面：

（1）FR概率模型，Frankel和Rose建立了FR概率模型。Frankel和Rose认为，货币危机有多种因素引发，其中选择的变量有：GDP的增长率、国外的利率、国内信贷增长率、政府预算赤字占GDP的比率和经济开放程度等等。随后Tornell和Velasco建立了STV横截面回归模型，他们认为，实际汇率贬值，国内私人贷款增长率、国际储备/M2是判断一个国家发生金融危机与否的重要指标。1998年Kaminsky、Lizondo和Reinhart创立了KLR信号分析法，之后经过Kaminsky（1999）的完善。KLR信号分析法的核心思想是首先通过研究货币危机发生的原因来确定哪些经济变量可以用于货币危机的预测，然后运用历史上的数据进行统计分析，确定与货币危机有显著联系的变量，以此作为货币危机发生的先行指标[2]。

（2）VaR模型。VaR模型是JP·Morgan公司用来计量市场风险的产物，它是一种能测量不同交易、不同业务部门市场风险，并将这些风险体现为一个数值的VaR方法[3]。1993年，G30集团在研究衍生品种基础上发表了《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风险的VaR（ Value-at-Risk ）模型（“风险估价”模型），稍后由JP·Morgan推出了计算VaR的RiskMetrics风险控制模型。VaR模型计算方法有三种，历史模拟法（historical simulation method）、方差—协方差法、蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation）。其中Marc Henrard对历史模拟法进行了探讨。Hi·mtaYamai提出了L-VaR模型，他们考虑了市场的流动性水平和投资者交易的头寸大小对变现价值的影响；Sharmroukh后来提出了调整VaR 模型（LA—VaR），该模型后来广泛运用与企业的风险管理体系中。

（3）整体风险管理理论（TRM）。以KentD.Miller（1992）提出了整合风险管理（Integrated Risk Management）的概念为标志，在随后的十多年已经发展成为了一个比较成熟的风险管理理论。TRM是在现有风险管理系统单一变量的基础上引进另外两个要素，即价格和偏好，谋求在三要素系统中达到风险管理上的客观计量与主体偏好的均衡最优。

（4）Copula模型。最早将Copula技术引入金融风险分析的是Embrechts.McN eil and Straumann，后來的很多学者都对这一领域进行了更深入的研究，Clemente和Romano结合极值理论和Copula技术研究了意大利的资本市场，并运用Monte Carlo 仿真方法计算了对多个资本进行投资组合得到的VaR值，后验检验结果表明基于极值理论的Copula模型优于多元条件正态分布假设下的传统的VaR模型。Rosenberg和Schuermann采用VaR 作为风险测度，运用Copula技术研究了市场风险、信用风险和运作风险的风险聚合问题，并与其他模型进行了对比，结果表明由Copula模型计算得到的VaR值最接近经验VaR。

3.国内金融风险管理研究现状

由于我国的金融市场起步比较晚，所以国内对金融风险的认识以及对金融风险管理的了解相较于国外都比较晚。国内对金融风险管理的研究主要集中于理论研究方面。国内对金融风险管理的研究主要有：

刘晓曙等[4]就商业银行模型的预测问题进行了研究。谷秀娟等[5]使用VaR测度经济资本，并进行业绩评价（PAPM），分析股东价值，有利于其对风险作出应有的决策。张尧庭[6]等对Copula技术及其在相关性和金融风险分析上的应用作过探讨，但总的来说国内对Copula技术及其应用研究还不多。胡燕京等[7]运用改进的BP神经网络方法建立了风险预警模型并对该模型进行了检验。国内还有很多学者运用了博弈论和计量经济学的方法研究风险管理，如闫妍等对世界主要股票指数的实证研究，以说明金融危机后世界金融市场存在的金融风险。

总之，国内学者的主要研究大部分都借鉴于国外学者的研究。虽然借鉴了国外的研究，但是学者们都基于中国特有的市场提出了符合中国金融特色的金融风险管理方式。很多见解都有别于国外学者。

4.对未来的展望

自2008年金融危机以来，世界经济复苏缓慢，金融业也不似往日繁华。此时的金融风险涉及范围更广、关联性更大。同时高科技产业的快速发展，也给我们风险管理带来了新的工具。对此本文认为未来金融风险管理主要涉足两大方面：

（1）由于金融风险呈现出大的联动性，所以风险管理不再局限于单个的业务风险，而是应该从全局的角度对风险进行管理，这就提出了全面风险管理（ERM）。在未来全面风险管理将是一个有意义而且相当重的风险管理方式。

（2）由于信息技术的迅猛发展，所以金融风险的管理将不再像以前依赖于人员的检测与预防。我们可以运用计算机的智能检测，从而实现风险管理的自动化与智能化。

参考文献：

[1]王顺. 金融风险管理[M]. 北京：中国金融出版社，2007.

[2]刘一霖. 房地产危机预警机制——基于KLR信号法的研究[J].经济研究导刊.2009. 46（8）：86—87.

[3]刘晓婧，杜文意. 我国金融风险管理研究综述[J]. 金融在线. 2012：29—31.

[4]刘晓曙. 商业银行VaR模型预测能力的验证[J].当代财经.2007.（8）.：39—43.

[5]谷秀娟. VaR：全面风险的度量与管理工具[J]. 河南师范大学学报.2006. 6：66—69.

[6]张尧庭. 连接函数（Copula）技术与金融风险分析[J]. 统计研究. 2002.（4）：48—51.