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天津财经大学
硕士学位论文
银行外汇衍生品风险研究——基于VaR的风险度量
姓名：任悦
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：王爱俭
20080501
内容摘要
我国汇改制度的不断深化为外汇衍生品市场的发展提供了土壤．随着外汇衍生品种类的
不断增多，规模的不断加大，对作为交易主体的商业银行来讲既是机遇又是挑战．一方面，
外汇衍生品的保值特性为商业银行所持有的外币资产和负债提供了降低或抵消外汇风险的工
具，另一方面，外汇衍生品本身也具有风险，对其价格变动的错误判断会导致巨额的损失．
因此，如何度量银行所持有的外汇衍生品的风险，已成为商业银行外汇风险管理中非常重要
的课题。
VaR风险价值模型是现代金融风险管理中非常推崇的关于度量市场风险的定量方法．国外
对于商业银行外汇衍生品基于VaR的风险度量问题，无论在研究领域还是在实践领域都已非
常成熟。然而，我国由于外汇市场的发展才刚刚起步，利用外汇衍生品对银行的外汇风险进
行管理还处于摸索阶段，对其风险的度量也缺乏有效的定量技术手段．因此，非常有必要对
基于VaR的外汇衍生品风险度量技术进行研究，并用实际案例分别就几种外汇衍生品(外汇
远期、外汇互换、外汇期权)的VaR方法实施过程加以详细阐述，并将复杂抽象的数学过程
用相对简单的计算步骤以及鲜明的图表表现出来，从而为普通从业人员从事风险管理工作提
供参考，达到推广VaR技术的目的．
另外，基于VaR的风险管理还要求银行培养更多的专业技术人才以及建立完备的信息系
统，政府要加强对银行风险管理的监督以及实施促进外汇市场发展的相关政策，从而建立良
好的银行内部和外部环境，使外汇衍生品真正成为银行外汇风险管理的有效工具．
关键词：VaR外汇衍生品外汇风险
Abstract
1k exchange rate regime reform deepens constantly,which pm-m麟foundation for the
development of foreign exchange derivatives market．The types of foreign exchange derivatives
rises and the size increases,which means opportunities罄well as challenges to commercial banks as
the main body．On olle hand,the Valu}in文lred property of foreign exchange derivatives provides
tools of lowering and offsetting foreign exchange risks for foreign exchange assets and liabilities
held by commercial banks；Oil the other hand,risks also exist with foreign exchange derivatives
themselves,and the wrongjudgments on their price change will calKge蕊ge toss。How to擞鞠隈l稼
risks of foreign exchange derivatives held by banks,therefore，has becxnne very important subject of
commerci越banks’foreign exchange risk management．
VaR model is of quantitative method measuring market risks advocated in modem financial
risk managemenL曩蜷risk meas§arement based on VaR of foreign exchange derivatives in o、潮渊
commercial banks,be it in the fidd of research or practice,has matured very much．Since China's
foreign exchange market,however,has just started its pace of development,and to employ岛顺弘
exchange derivatives to manage蛐’risks is still迩the stage ofexploration,lacking in effective
quantitative risk-measudng techniques．It’s quite necessary,therefore,to study foreign exchange
derivatives’risk-measuring techniques based 011 Vail expatiate 011 the implementing process ofVag
method of several foreign exchange derivatives(foreign exchange岛rwards,swaps，options)using
cas贮S and express complicated and abstract mathematical process with relatively simple calcdating ：
steps and lively pictures as well as tables,pm话ding reference for ordinary bankers at work on risk
management and promoting始露technique。
In addition,risk management based On VaR requires that banks foster lllore specialized
teelmical talents and establish complete information system,the government strengthens the
supervision．
Keywords：Va≈h蹦驴Exchange Derivatives；Exchange Rate Risk
疆
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工
作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地
方外，论文中不包含其他入己经发表或撰写过的研究成果，也不包含
为获得天津财经大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明
确的说明并表示谢意。
学位论文作者签名：气甜知签字日期：沙彬矿年弓月彩日
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学位论文作者签名：位良导师签名：夏氛乏
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工作单位： 电话：
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第1章导论
2005年7月以来，我国开始了～系列的外汇制度改革，旨在推动人民币市场化以及外汇
衍生品市场的发展。在这个过程中，商业银行作为金融市场中的参与主体，随时面临着市场
变化所带来的风险，尤其是外汇风险。在传统的外汇风险管理中，商业银行所使用的方法一
般包括外汇交易的头寸管理，资产受债的配对管理等。然焉，在外'汇衍生品交易逐渐增多的
市场中，利用衍生品进行外汇风险管理将成为商业银行一个囊生的发展趋势。
夕卜．、汇衍生品是～种相对复杂的金融工具，它的收益和风险的波动随着市场因素的变化丽
变化的规律不易被掌握，因此作为商业银行，如何度量作为风险管理工具的外汇衍生品本身
所存在的潜在风险，是一个值得关注的问题，这也是本文所讨论的主要内容。
VaR风险管理体系在国际土的商业银行的风险管理中琵经发挥出了极大的作用，对于VaR
理论的研究也趋于成熟。我国银行随着国际化进程的加快，使餍VaR管理风险，尤其是韩汇
衍生晶的风险是一个必然的发展趋势。
本章首先就论文的研究背景、现实意义、思路和创新点进行阐述，从而给以后章节的论
述奠定基础。
1．1论文的研究背景
1．1．1外汇制度改革加速了外汇衍生品市场的发展
我翻商遭银行的外、汇衍生品监务经历了一个历史发展阶段。自1997年开始，入民币远期
结售汇业务首先在中国银行试点，外汇远期交易拉开序幕。2004年2月4虽，中屋银监会发
布了《金融机季句衍生产品交易业务管理暂行办法》，办法自3月l旦起实施。截至2004年8
月底，已有农行、民生和光大等中资银行以及花旗、荷银和渣打等外资银行获得了全面经营
金融衍生品业务的牌照。自2005年7月21日起，我国开始实行以市场供求为基础、参考～
篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。同年8月2日央行发布实施《关予扩大外汇指
定银行对客户远期结售汇韭务和开办人民币与外币捧期业务有关问题的通知》。其中，通知规
定，对予已获准办瑗远期结售汇业务6令胃以上麴银行，可以与企业办理不涉及利率互换的
人民币与於币闻的掉期业务。同年8月lO号，央行发出《关于加快发展外汇市场有关问题的
通知》，’对远期结售汇制度进行了进～步地放宽，即允许银行自行确定交易期限和展期次数。
这些衍生品的推出，给外汇衍生品市场带来了活力，加速了它的发展：同时外汇衍生品
市场的发展，也使人民币汇率的定价机制在市场的基础上逐步得以宪善，从而形成人民币汇
率在参考一篮子货币的基础上的均衡汇率。外汇衍生燕交易的扩大体现在品种稻数量以及市
场参与者的增多，这在其起到规避市场风险、形成价格机制作用的同时，也给市场带来了巨
大的风险，因此对于外汇衍生品的风险防范及其度量工具的研究是非常具有现实意义的。
1．1．2外汇衍生品市场的发展将成为外汇风险有效的避险场所
在围际上，外汇衍生品市场的发展已经非常成熟，各种交易工其得到了充分的利用，发
挥了其应有的功能。因诧在国际上发达冒家戳及少数的新兴市场国家中豹外汇衍生品市场，
无论是在市场主体的参与程度方面，还是交易品的品种、定价机制以及市场组织结构方面，
都达到了很完善的水平。由于国际上衍生品市场产生的历史较长，因此在理论上，对于衍生
品市场中保值工具的避险功能也得到了经济学家的肯定。早在一战之后的浮动汇率时期，凯
恩斯就指出：“有了远期保值I具可以使交易者避免投机活动的影响，从而专注于所从事的贸
易活动。凯恩斯建议，没有运行良好的外汇远期市场的国家，其中的中央银行要采取措施发
展这种市场。。
然两，由予历史的原因，我国的衍生品审场的发展长期受到了制约，由于长期受到的管
制较严，衍生品种类及其有限，交易规模小，流动性差，这样没有充分发展起来的市场很难
发挥其应有的避险功能。新的汇率制度改革为我国衍生品市场的发展带来了新的契机，同时，
汇率制度改革也需要一个运行有效的用以规避汇率风险的衍生品市场做保障。借鉴国外的发
展经验，外汇衍生品市场的发展，必将对规避或降低汇率变动给经济带来的负面影晌产生积
极的作用。
l，l。3外汇制度改革对我国商业银行的风险管理提出新的要求
外汇制度的改革会给我国商业银行的营业管理模式产生影响，并将随着改革的深入逐渐
显现。外汇衍生品使用的增多，使得风险管理变得更加复杂、多变，传统的风险管理模式已
经不能很好地起到识别和控制风险的作用。按照《巴塞尔协议》的要求，、风险管理的关键在
于对风险的度量，即评估金融工具(如外汇衍生品)的市场风险，并计算风险值。从这个要
求上来讲，现代金鞋甄险管理要以定量分析逐渐替代定性分析，用数据和模型来为防控风险。
①Keynes，John Maynard．A Tract on Montary Reform[M]．London：I／acmillan，1923：Chapter3 and 4
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然而我国商业银行在这方面的研究和实施上几乎还是空白，需要做出很多的努力逐渐缩短与
国外银行在防控风险上存在的差距。
国外的商业银行已经越来越多地采用定量分析技术，大量地运用数理统计模型来识别、
度量帮检测戳险，无论在理论上还是实践上都取得了很大的成就，尤其在使用外汇衍生晶防范外汇风险的使用上，应用的大都是定量的度量外汇衍生品的风险技术叫aR，这对我国商
业银行将要面对的风险防控问题的解决上，提供了很好的借鉴意义。
VaR技术的特点就是使风险管理实现系统化、科学化、定量化。它的系统化体现在它不仅
仅只对～种市场风险进行度量，而是可以同时度量某一金融工具相关的所有风险；它的科学
化体现在其理论的形成源自予数理金融以及统计学知识，创造性地形成一套计算方法，并经
过多种实证检验的考验；它豹定量化体现在VaR僮本身就是一个数值，它用具体的数值来描
述某釉金融资产在一定期限内某一置信区间的最大损失颧，从丽方便风险管理者参照明确的
目标进行风险管理。
通过以上的分析，可以得出这样的结论：外汇制度的改革推动了我国外汇衍生品市场的
发展，外汇衍生品逐渐在商业银行中越来越多地成为防控外汇风险的工具，而外汇衍生品自
身的风险也需要现代的定量的风险管理技术来度量，丽这个先进的技术就是VaR风险管理模
型。我图银行要跟上时代的要求就要在实际工作中孳|入这项技术，并用于外’汇{污生品的风险
度量。
1．2论文研究的现实意义
1．2．1进一步研究外汇风险管理的理论需要
外汇风险管理的基本程序是：第一，进行汇率预测；第二，进行风险识别和测定；第三，
设计、比较、选择风险防范措施：第四，实麓风险防范措施。对于汇率的预测，包挺对汇率
走势的基本因素分析和技术分析。基本因素分析包括基本经济因素、中央银行千预政策的调
整、政治与新闻因素及市场预期心理和投机因素等的分析；技术分析包括K线图分析法、移
动平均分析法及相对弱势指数分析法。对于风险识别和测定，～方面是关于资产价格与市场
因素的变化之间的量化研究即资产价格的灵敏度分析，它是金融资产价格风险管理的基础；
另一方面是VaR模型在风险计量中的广泛应用，其基本定义是在正常的市场条件下，在一定
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时间间隔和置信水平下金融资产的预期最大损失值，它比传统的风险度量技术，如到期日、
持续期以及缺口分析等有更大的适应性和科学性。对于选择和拟采纳的风险防范措施，传统
的方法包括商业银行外、汇交易的头寸管理及资产负馈配对管理等，本文将重点研究外汇衍生
品豹定价及其风险，通过测定其VaR篷，使其成失商业银行外汇风险管理的主要工具，麸丽
达到避险的目的。
VBR技术提供了一种风险管理的思路，即全面风险管理。它不仅应用于汇率风险等市场风
险的管理，还可以用于信用风险、操作风险等其他风险以及绩效评价。由于VaR风险管理系
统涉及的面很广，而我国银行业利用其进行风险管理的程度还很低，因此本文只以VaR度量
衍生品风险这个亟需解决的角度来进行阐述，这也是基于我国汇率制度改革这个历史背景所
进行的选择。
l。2．2防控风险的实践需要
由予我国正在实行更富有弹性、更市场化的人民币汇率形成机制，使得金融市场的参与
者——银行面临着各种各样的挑战。银行要掌握先进的管理经验以求在市场的公平竞争中生
存，就必须掌握与时代发展相适应，甚至是前瞻性的管理技术。那么在越来越多显现出外汇
风险的金融市场中，弓|用整界上流行的VaR风险管理技术，对我国商业银行所丽晦的外汇风
险，尤其是对外汇衍生晶交易的风险进行有效豹度量和管理会起到积极的作用，并具有臻显
的实践意义。
1．3论文的研究思路与创新点
1．3．1论文的研究思路及内容安排
本文从对商业银行外汇风险管理理论的研究入手开始论述。在第2章中，首先阐述了外
汇风险的含义器商业锓行外汇风险的来源，苁焉引爨商业镊行外汇风险管理的传统方法。摆
对于传统理论，现代金融的发展是外汇风险管理的手段多样化，在全球外汇市场空前发展的
背景下，用外汇衍生品作为避险工具已经越来越多地运用在商业银行中。。但外’汇衍生品作为
避险工具的同时本身又具有风险，那么商业银行的外汇衍生品的风险管理就成为了国内外众
多学者研究的课题。
在第3章中，对商蛙银行外汇衍生品风险度量的VaR理论模型迸行了系统阐述。为下文
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外汇衍生品风险度量的实践奠定了理论基础。
本文第4章为全篇的核心部分，分别就几种外汇衍生品(外汇远期、外汇互换、外汇期
权)的定价和风险进行论述，并运用案例详细地介绍了关于这几种外汇衍生品风险值gaR的
度量。
本文第5章为我国商业银行外汇衍生品VaR度量研究。阐述了商业银行实施VaR风险度
量的手段以及我国商业银行应用VaR技术的困难和可行性，并对我囡商业银行适应VaR风险
管理需做的努力提供建议。
1．3．2论文的创新之处
结合我阑矫范改革的国情，以及我匿商业银行外汇风险防范尚不能适应逐渐发展的外汇
青场的现状，提出外汇衍生黑交荔将成为外、汇避险的主要工具，并且结合较为先进的定价数
学方法及风险度量方法对外’汇衍生品进行较为深入的论述。
另外，对于如何应用VaR进行外汇风险的评估，尤其是对银行的外汇衍生工具的风险进
行评估，国内的研究很少。本文对VaR模型当中具有代表性的计算方法进行了研究，通过对
我国商业银行的外汇衍生工具所面临的外汇风险迸行评估、量化，迸一步介绍如何运用VaR
王其进行商业银行外汇风险的管理，麸丽为理论模型提供可行性。
本文采耀跨学科的研究方法，在充分的理论支撑下，运雳统计、随机分析等数理模型研
究外汇衍生品的定价及风险度量方法，实现了定量分析；另一方面应用计算机技术为外汇衍
生品的定价和风险度量建模，实现定价及风险的可视化效果。
第2章。商业银行外汇风险管理理论研究
商业银行外汇风险管理经历了～个从定性分析到定跫分析的过程，与之相对应的是传统
的风险管理方法和利用外汇衍生品进行风险管理。第2章给出了商业银行外汇风险管理的发
展脉络以及完整的分析框架：它蓄先给爨了外汇风险的禽义以及商逝银稽井汇风险的来源，
扶褥绘辨汇风险进行了臻晰黥界定。在随爱的讨论中，篱要概述了商业银行外汇风险管理的
传统方法，包括银行外汇的头寸管理、配对管理以及限额管理等；然后引出随着外汇衍生审
场的发展，豳际上许多大银行在防控外汇风险的过程中越来越多地利用外汇衍生品，如遴期
外汇合约、外汇互换合约以及外汇期权台约。但是，外汇衍生品作为规避风险的手段，本身
所具有的特性决定了它自身也包含着各种风险，包括市场风险、流动性风险、操作风险等，
这些风险遣在下文的论述中有所体现。
由于外汇衍生晶自身带有风险，嚣就其风险值的度量闽题吸引了星踩上许多学者和缴行
从业人员以及监管者的重视，在进行了各种研究和实践的基础上，VaR风险度量技术逐渐成为
金融界人士和机构推崇的方法，在本章的最膳一节对该方法的研究和实践过程和总体情况进
行了概述，从而迸一步说明VaR技术对予当今商业银行外汇风险管理的重大意义：
2．1外汇风险的含义及商业银行外汇风险的来源
2。1．1辨汇风险的禽义
， 外汇风险(forging exchange risk)，也称为菠率风险(exchenge rate risk)，是指经济
主体在持有或运用外汇的经济活动中，以外稿计价的资产或负责，由于汇率的波动丽蒙受损
失的一种可能性。外汇风险有广义和狭义之分，广义的外汇风险既包括汇率风险，也包括在
围际经济交往中可能会遇到的各种利率风险、信用风险、流动性风险和国家风险等；而狭义
的风险专指银行与客户、银行与银行之间外汇交易，以及各主体持有外汇头寸所要面稿的外
汇风险。
在国际外汇市场上，外溅交易所带来的未能轧平的外汇头蛩，就嚣临着汇率波动的风险。
这部分外汇头寸暴鼹称之为“外汇敞口”。
外汇风险的基本构成要素是本币、外币和时间。外汇风险形成的直接原因在于不同种货
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币之间的兑换或者折算。另外，汇率和利率的变化是与时间的期限结构相对应的，时间结构
对外汇风险的大小有着直接的影响。一般而言，时间越长，在此期间汇率波动的可能性及幅
度越大，拥有外汇敞口头寸所面临的汇率风险也就越大；相反，时间越短，在此期间汇率波
动的可能性及幅度越小，拥有的外汇敞1：3头寸所面临的汇率风险也就越小。由于上述两方面
原因，外汇风险可以分解为价值风险和时间风险。因此，单纯的改变时间结构，如缩短外汇
头寸持有时间，可以在一定程度上减缓外汇风险，但还不能完全地消除，’因为存在于两种货
币间折算或兑换，在短期内汇率波动较大的情况下，存在着更大的价值风险。因此要规避汇
率风险还需要更多的措施和金融工具。
2．1．2商业银行外汇风险的来源
(1)外汇交易风险
外汇交易，也称外汇买卖，是商业银行的基本业务。银行在进行外汇买卖时，在不同种
货币之间进行兑换和折算的过程中所产生的风险就是外汇买卖风险。
银行是外汇买卖风险的主要承担者，银行外汇买卖主要有三种形式：n第一，中介性买卖，
又称为代客买卖，是指从事外汇业务的银行代理客户进行外汇买卖，按照客户的需要从外汇
市场上购得客户所需要的外币，同时售出客户卖出的货币(本币或外币)，．银行从中收取价差。
在这种情况下，银行只起到中介性作用，外汇风险完全由客户自己承担，银行自身所需承担
的外汇风险相对较小。第二，投机性买卖，也称为自营性买卖。是指银行的外汇交易人员，
基于对未来外汇波动的预期，在自身的权限范围内，买进一种外汇，同时卖出一种外汇，并
在得到对自身有利的判断下平仓，从而赚取外汇差价的过程。这种投机性买卖，既可以是即
期交易，也可以是远期交易。投机性买卖通过持有外汇头寸实现，实质为主动地制造风险暴
露，持有多头会承担汇率下跌的风险，持有空头会承担汇率上涨的风险。第三，平衡性买卖，
也就是银行间为平衡彼此的外汇头寸而进行的买卖，其目的是为了规避头寸敞口暴露所面临
的汇率波动的风险，这正与投机性买卖相反。平衡性买卖常以“抛补”的形式进行，即当持
有某种外币多头时，就要卖出相应数量的该种货币的即期或远期，如果空头，就要买进相应
数量的该种货币的即期或远期。
(2)持有外汇资产和负债所带来的风险
金融全球化的过程，使得商业银行不仅可以得到本币的资产和负债，也可以通过对外融
资或投资得到外币资产或负债的收益。这样，商业银行的资产和负债可以实现更广泛的多样
化，并在外汇市场上得到更多的获利机会，从而实现更高的资产回报和更低的资金成本。在
资产和负责多样化所带来好处的同时，外币资产和负债的匹配尤其重要，因为外币的资产和
负债的价值除了受其利率的影响外，还受到’汇率波动的影响。沈如一家美国银行，在英镑的
贷款利率高于美元的情况下，投资于英镑贷款可以受到颓麓较高的收益率，僵在考虑到收益
的同时还要考虑汇率可能的变动，如果在投资期限内英镑的汇率下跌，则持有这一英镑贷款
的收益率就会下降，如果汇率下跌程度很大，美国银行在这项投资中的收益可能被完全抵消
掉，甚至低于初始投资的美元数额。
(3)商业银行所面临的其他汇率风险
商业银行所面雅的其他汇率风险包括外汇信用风险和流动性风险。外汇信用风险是指在
银行的客户不能按对将贷款的本息归还豹情况下，给银行以外币计价的资产或受债带来损失
的可能性。在银行间的同业拆借或银行对客户的外汇贷款中，若借入方违约，作为贷出方的
银行就要承担这笔外汇资产的损失，而且时间越长，贷方所要承受的信用风险越大。流动性
风险是由于外币资产和负债的期限结构不匹配造成的，从而影响到外币资产的流动性。
2。2外汇风险管理的传统方法
外汇风险管理，就是对外汇风险的特性以及影响因素进行识别与测定，并设计和选择规
避风险、减少损失的处理方案，戳最小的成本达到风险管理的最佳效果。
传统的外汇风险管理分为以下几个方面：
(1)银行的外汇头寸管理
当外汇头寸出现多头或空头时，就要相应地进行抛出或补进，这是最一般的头寸管理。
但是由于银行买卖外币的币种以及期限各不相同，将每一笔头寸分别进行抛出和补进的效率
非常低下，而且外汇买卖既有即期外汇又有远期外汇买卖，即期头寸的调整有时又需要远期
交易加以配合，因j琏=银行通常制定“综合外汇头寸表玢，对综合差额，郎“总头寸静进彳亍抛补，
从丽达到较有效率管理外汇头寸以防范外汇风险的圜的。
(2)银行外汇敞口头寸的限额管理
敝口头寸限额包括即期敞口头寸限额、不对称远期敞口头寸限额、同业拆放头寸限额、
掉期外汇交易限额等。对于各项限额的控制可以分为两个部分，一个是对外汇部门憋体限额
的控制，一个是对外汇交易员限额的控制。在制定限额时需要考虑以下几个因素：一是银行
高层决策者的风险偏好，风险中性或风险偏好者对风险的容忍度强，那么限额也制定得较高，
以期获得较大的期望收益；=是银行的止损能力，如果银行内部控制制度健全，具备完善的
检测风险和止损机制，在外汇风险来临时可以迅速反应并立即采取可行的措施减少或规避风
险，那么这样的银符所制定的敞口头寸限额榛应较大；兰是银行所涉及的外汇交易的种类及
多样性，银行交易的币种、钋汇衍生品等数量和种类越多，其降低域抵消各种外汇波动风险
的能力就强，其敞口头寸的限额就较大；四是依据外汇交易员的业务水平，水平越高，限额
越大。
(3)银行外汇资产负债的配对管理
卦汇资产的配对管理，是指将外汇资产和负馈的币种、利率、期限、结构含理进行配对，
扶而降低外汇存贷款业务和投资业务所蔼装的外汇风险。对手远期终、汇头寸，要尽可能地将
同时到期的外汇资产恰好抵付到期的外汇负债；对于银行从国外借入的外币资金，要以相同
的利率形式贷放给国内，即以浮动利率借入的外币资金要以浮动利率贷出，以固定利率借入
的外币资金要以固定利率贷出，实现利率搭配；要合理调整外汇资产和负债的期限结构，避
免短期外汇负债的长期使用，以免增加银行外汇管理中的流动性风险。
2。3用外汇衍生品管理夕l'fE风险
2．3．1外汇衍生品成为外汇风险管理的主要工具
外汇衍生品作为一种金融工具，其产生的主要动因之一就是套期保值。外汇衍生品的价
格是与汇率及其变动密切相关的，并且以汇率作为标的资产的各种外汇衍生品的价格也保持
着密切的关系。因此可以用外汇衍生产品对外汇资产进行保值，还可以反过来用外汇资产为
外汇衍生品进行傈值，或者用一种外汇衍生品为另一种外汇衍生品进行傈值。一般来讲，如
果该外汇衍生品与汇率的价格之闻成正榛关，就可以利用相反的头寸进行套期保值；若外汇
衍生品与汇率之间的价格之间成负相关，就可以利用相同的头寸进行套期保值。
(1)远期外汇台约在外汇风险管理中的应用．
远期外汇套期保值实际上是为规避或减轻汇率变动风险而实施的～种远期外汇买卖行
为。银行通过签订远期外汇合约卖出远期外汇从而对外币资产进行套期保值。银行买入远期
合约的行为被称为多头套赣保值，它可以用来规避汇率上升所带来的风险；银行卖毒远期合
9
约的行为被称为空头套期保值，它可以用来规避汇率下降所带来的风险。
(2)外汇互换合约在外汇风险管理中的应用
互换的最初作用是作力套利的工具。其基本原理是由于处于不同市场中的借款人各自拥
有比较优势，他们经过互换这一优势，可以以比较低的成本筹措割所需要的货币以及利率。
外汇互换合约在以外币标价的资产和负债进行保值、防范和转嫁长期汇率风险、降低筹资成
本等方面起到很好的作用。外汇互换还对于世界上一些经常产生非本国货币现金流的经济主
体降低外币将来升值或贬值的长期风险有很大的规避作用。
(3)外汇期权合约在外汇风险管理中的应用
外汇期权瓶定其购买者在一定期限内有权利以一定的汇率买入或卖出一定数量的某种货
币，这样可以直接地规避期权购买者在汇率惫其所预期的方向变动相反时可麓带来的风险；
他所承担的最大损失为期权费。另外外汇期权的套期保值，可以通过计算出影响其价值变动
的某个变量，如标的资产价格及其波动率、时间、无风险利率等的敏感性，与对某一变量具
有同一敏感性的相当数量的其他头寸组成套期保值组合，使该组合中各工具对这一变量的综
合敏感性为零，即各工具之间价值的变化相互抵消，从而达到规避风险的目的。期权的套期
保值方法依据傈值变量的不同分裂Delta套期保值、Gamma套期保值与Theta套期傈值等。
2。3．2外、汇衍生品所亟稳的风险
外汇衍生品是一把“双刃剑”，它一方面可以使投机者以较少的成本通过杠杆作用得到较
高的甚至是成倍的收益，也可以使套期保值者达到规避外汇风险的髓的；但它在另一方面由
于其独特的运动方式，使标的资产(外币)的所有权与市场风险相分离，’这样，使得某外汇
衍生品的购买者在没有得到其标的资产(外币)的时候，就已经要面对该外汇的市场风险。
一星他对市场未来走势的估计发生错误，或由于交易违约等情况的出现，在杠杆的作用下该
衍生品的购买者将要蒙受巨额的损失。因此，在对利用外汇衍生工具进行外汇风险管理的麓
时，有必要对衍生品本身所面临的风险有一定的认知。
外汇衍生品所面临的风险包括以下几类风险：
(1)市场风险
外汇衍生品的市场风险源囱于衍生品与标的资产(汇率)的价格的波动。不同外汇衍生品
的市场风险存在着差异。外汇远期含约由予在签订协议时已经规定了交割价格，并且基本持
有到期进行实物交割，因此基本不存在市场风险；外汇互换合约交易的双方，由于两种货币
10
间的价格(利率和汇率)都会发生波动，因此合约双方都要承担市场风险。外汇期权合约由
于买方有是否执行合约的权利，因此其市场风险是单方面的，仅由卖方承担。
以上所述外汇衍生品的风险属于市场风险中的基础类风险。市场风险还包括Gamma风险，
该风险是由于非线性关系的存在而出现的一种风险，即外汇衍生品价格波动率的变动给投资
者带来的风险。
(2)信用风险
当交易双方不愿意或不能够完成合约责任时，信用风险就会出现。如果合约双方未能履约
的量远低于名义的量，这即为外汇衍生品的潜在损失：相反，当某种违约发生时，损失只是
头寸的变化。信用风险同时也包括主权风险，例如当某些国家强制性的外汇控制使得合约双
方不可能履行各自的责任。
(3)流动性风险
流动性风险是由于市场活动不充分，缺乏交易对手而导致投资者无法平仓而带来的损失。
出现这种风险的第一种情况是在非流动性的柜台交易合约和运用动态对冲交易时，缺乏交易
对手就会出现不能按现行价格进行平仓的状况，这时流动性风险就出现了；第二种情况是在
外汇衍生品持有过程中无法按照要求交纳保证金，无法满足现金流动的要求，这时所带来的
风险也是流动性风险。具体到外汇衍生品，对于外汇期权合约，由于它属于场内交易的标准
化合约，因此存在着较多的交易者以及由中介机构进行撮合，因此它具有较大的流动性；而
对于远期外汇合约，它属于场外交易，合同签订的随意性较大，不具有共性，因此其流动性
就较差。
(4)操作风险
操作风险，是指进行衍生工具交易时，由于制度不健全、管理失误、控制错误、欺诈等人
为因素以及各种自然灾害或投资关键人的意外事故等原因给银行带来的巨额损失。例如衍生
品交易过程中若存在内部控制制度的漏洞或管理上的缺位，会使交易员在后台操作过程中出
于故意或非故意地做出错误的决策，从而给银行带来巨额损失。操作风险可能造成的损失比
衍生工具其它风险所可能造成的损失更为严重，是最主要的风险之一。控制这种风险的办法
是对系统数据进行备份，明晰交易责任以及加强内部控制和制定应急计划。
操作风险的另一个方面是模型风险。该风险是由于对头寸定价或度量头寸风险的模型选择
的不适当，或模型的参数出现错误，或发生极端事件而无法在模型中反映所带来的风险。模
型风险具有隐蔽性，因此需要经常对模型预测的结果与现实数据进行对比，对模型的效果进
行评估，随时对模型及其参数进行修正。
(5)法律风险
法律风险的产生在相当程度上是由于外汇衍生品市场发展过快造成的。相应的法制建设跟
不上衍生品交易工具品种的增多以及交易规模的迅速膨胀的速度。由于法律法规的不健全，
就会出现利用法律空白进行欺诈的行为以及无法可依和无先例可循的情况。
法律风险表现在以下几个方面，一是衍生品交易合同订立时条款不符合法律规定而使合约
无效，这样合约中的一方或者双方以此规避外汇风险的目的就无法通过合约的履行而实现；
二是由于合约是在交易对手没有相关缔约能力的情况下而签订的，同样也使合约无法履行，
这种情况下的法律风险是与信用风险相联系的：三是出于监管的风险，有关市场活动，如市
场操纵、内部交易等会受到监管部门制度的制约，如果对监管规则理解的不完全就会导致被
处罚的风险。
2．3．3商业银行VaR风险管理研究概述
90年代初期，世界上的一些大的金融机构，如巴林银行、德国金属期货公司、日本大和
银行等，由于缺少必要的风险管理，没能控制其所面临的市场风险，在金融市场上遭受了几
十亿美元的巨额损失，导致了这些金融机构相继亏损或倒闭。这激起了金融界对于市场风险
管理的极大兴趣和高度重视，尤其对于衍生品市场风险的研究。从此，由于金融衍生品的存
在，金融风险管理的一场革命就此拉开了序幕。
1993年，“G一30"——个由主要工业国家的金融家、银行家及学者组成的咨询小组，在
其研究报告《衍生产品：惯例与原则》中首次提出了“VaR"的名称，并说明其是一种在市场
不利情况下某种金融工具所存在的潜在测度。该小组建议使用VaR风险管理系统来度量金融
工具头寸的风险，并将该风险量化。“G一30”在后面的研究中还涉及到了衍生品交易，这是对
衍生品风险度量的最初尝试。
1994年12月，J．P．Morgan公开发表了RiskMetrics系统，它是一个风险计量模型，可
以为14个国家的300多种金融工具提供计量手段，对VaR模型的原理及具体的计算方法进行
了系统的阐述，对商业银行的市场风险及信用风险进行了评估。RiskMetrics阐述的计算方法
包括参数法、历史模拟法以及蒙特卡罗模拟法，并在以后的文件中继续阐述了非线性期权头
寸风险的计量方法，这样也为后来的外汇衍生品中的外汇期权的风险度量提供了理论基础。
Risk Metrics系统目前已成为金融风险管理的国际标准。
一些学者对VaR作为金融风险度量的标准的实用性进行了检验，例如通过对六家符合巴
塞尔协议中拜大交易商"的标准的美国大银行的交易数据的模拟，讨论了其资产组合损益的
霉度VaR的特征，揭示了商泣银行内部存在的不稳定因素，为预测镊行所面瞧的市场风险提
供了一定的依据。摄此可以说明，VaR作为二种风险度量的标准，可以在一定程度上有效地度
量银行资产组合中的风险。另外有些学者也对利用外汇衍生品管理汇率等市场风险进行了大
量的研究，美国的约翰J．斯蒂芬斯在其著作《用金融衍生工具管理货币风险》中对五种主要
的外汇衍生品的定价及如何应用其进行风险管理进行了详细的阐述，这五种外汇衍生品分别
为：远期外汇合约、外汇期权合约、外汇互换合约、外汇期货合约和外汇期货期权合约。他
通过大量的实务案例对于如何应用外汇衍生王具来管理汇率风险进行了全面的论述。这样，
为商业银行的外汇衍生品成为一种避险工具提供了理论上的依据。目前，外汇衍生晶已成为
世界上许多图家行之有效的管理外汇风险的工具。
在VaR作为～种风险管理手段被提出以后，通过很多专家和一些机构的理论研究，证实
了VaR方法的有效性后，1995年4月，巴塞尔银行监管委员会同意具备条件的银行以内部VaR
模型为基础，计算市场风险，从而确定资本金要求。随后，十国集团签署了邑塞尔协议的补
充协议，要求银行必须将市场风险进行璧讫并且依此作必资本要求。基前，以巴塞尔委员会、
美联储、国际渍算银行等国际上最知名的金融机构，都在推行和倡导将VaR作为风险管理的
办法，并且将VaR作为监督标准。
VaR的基本思想是利用金融工具及其组合价值的历史波动的数据信息对未来情形进行的
一种推断，并用～种概率分布的形式描述金融工具在一个预测时段内可能遭受的最大损失，
英本质上是对金融工具及其组合波动的一种统计上的度量。很多学者在研究VaR对，对VaR
的计算方法避毒亍了更加深入的探讨。铡鲡如俺利用Delta正态法近似计算非线性金融工具的
方法；如何在资产收益分布为“层尾"时对这种非正态分布的参数进行估计；如何利用机制
理论对WaR进行估计；如何使用四阶矩计算VaR；并且还引进了更多的非参数估计方法，如学
习网络——人工神经网络模型、隐含双叉树、核的回归估计法以及非线性广义最小二乘法等。
随着对VaR的不断研究，国外的VaR技术已经非常成熟，在商业银行的风险管理中也在发挥
着很大的优势。当然，也包括商业银行风险管理中的一个方面——夕}汇风险管理——外汇衍
生晶的风险管理，在VaR的应用上也得到了长足的发展昶广泛的应耀。
我囡对商业银行的外汇风险管理以及VaR理论的研究起步都比较晚，大多是对国外现有
的理论进行阐述和介绍，或进行了一些适用性的实证分析。在外汇管理方面，介绍了商业银
行的外汇头寸管理、银行的资产负债配对管理以及如何利用外汇衍生品进行套期保值；还从
外汇资金的集中管理、控制交易额度隧及运用外汇衍生品规避外汇风险的焦度提供银行外汇
风险管理的方法。在VaR觞研究方砸，我国学者从1997年引用了VaR，开始初步探讨VaR对
我国银行在各种资产交易中存在的风险管理问题所提供的借鉴意义。2000年以后对VBR的探
讨开始逐步深入，逐步针对我国商业银行的市场风险、信用风险以及绩效评估中应用VaR方
法进行了研究，采用了蒙特卡罗模拟法以及方差——协方差模型。还引进了压力试验和场景
分析，对VaR模型进行修正，以期更有效地反映我国市场的真实风险状况。僵对于我国外汇
衍生品麴菇险度量问题，并没有找到菲常好的经过实证检验的度量和评德办法。
通过以上的比较分析，可以大致形成一个VaR这一风险管理体系的发展脉终。VaR产生于
国际上发达的金融市场对于防控风险的需要，并在外汇衍生品空前发展的条件下很快发展起
来。现今国际上应用VaR度量和管理银行各种风险的技术已经相当成熟。与此相比，我国引
进这一模型相对较晚，在现在还属于理论研究阶段，并没有在银行的经营管理实践中广泛采
用，而且对于理论的研究，也尚处初步阶段，还没有形成一个基子VaR的风险资产组合的管
理框架，也未能从实证上对VaR系统在风险管理的效用上进行检验。，
从以上的分析可以看出，我国与国外相比在对银行的汇率风险管理和外汇衍生品风险度量
上的差距还很大，在我囡汇改制度的进程不断加大的情况下，人民币汇率开始浮动，人民币
与外汇交易、与外汇衍生品交易不断活跃，外汇衍生品市场不断发展壮大的前景下，商业银
行面临的各种风险开始显现。因此，应该对国际上通行的，并且已十分成熟的VaR技术加强
研究，使其尽快地加入商韭银行风险管理的实际工作中，在防控风险的同时与国际接轨
。第3章商业银行外汇衍生品风险度量的VaR理论模型
VaR体系是一种定量化的风险管理技术，VaR本身就是一个数值，是在未来一定时间内、
在一定置信区间内某金融工具或资产组含所面临的最大损失。因此，在计算VaR时要考虑的
参数分别为预测时段以及置信区间，同时，期望收益的概率密度函数的选择也是计算VaR的
重要方面。VaR的计算方法分为两大类：参数法和模拟方法。参数法的特点是假定资产价格或
市场交量的波动服从正态分布，利用方差——-协方差矩阵来计算资产的波动性和风险值；模
拟法透过大量的样本来计算VaR值，从样本的来源不同，可以将模拟法分为历史模拟法和蒙
特卡罗模拟法。
第3章首先给出VaR的定义和参数选择上的规定，再分别从数理金融的相关理论出发介
绍VaR两种不同的度量方法。在参数化方法中，介绍了组合正态法、资产正态法、Delta正态
法以及Delta-Gamma正态法；在模拟方法中，简要介绍了历史模拟法和蒙特卡罗模拟法的基
本原莲。
3，1 VaR的定义及参数选择
3．1．1 VaR的定义
在银行业中，一个成熟的观察市场风险的方式是在预先设定的市场变量运动规律的条件
下预测头寸价值的变化。VaR(Value at Risk)就是这样一个度量风险的工具。YaR的含义是
“在风险中的价值"，即一家机构(如银行)在“正常"豹市场波动时，菜一金融资产或投资
组合可熊遭受的最大损失。这个损失是在一个某一特定时闽、某一特定置信区间(概率分布)
下的最大损失。从VaR中的定义中可知，可以将其用“分位数”的概念进行描述。如果置信
水平为口，那么VaR的值，就是该分布左侧尾概率(P=1一口)所对应的分位数，用数学的方
式可以表示为：
Prob(x》FaR)=l一口(3—1)
或：
掰=Lm)ax (3—2)
其中，x为该风险资产或资产组合在持有期＆内的损失，厂(砷为该分布的概率密度函数。VaR
虽然描述的是一项损失，但通常习惯将其以正数的形式表现出来。
VaR是一种独特的风险度量方法，它在综含的框架下考虑了市场的所有可能来源，因此它
是一个总结性的风险度量值，非常适合在实践中进行操作。VaR需要通过历史数据对风险资产
或资产组合豹未来损益进行预测，丽这样的预测是以一个随机的形式表现出来的，并逶过确
定瑟某一概率分稚得到相对应的VaR值。VaR的计算需要考虑三个基本要素(参数)，它们分
别是：预测时段、置信水平和期望收益率的概率密度函数。
3．1．2 VaR的参数选择
(1)选择预测时段&
对VaR预测时段的选择取决予主瘸行为，但在实践中可以总结出某塑规律。预测时段的
选择主要依赖予头寸组合的特点，懿对于银雩亍来讲，投资组合中主要以高流动性豹货币为投
资对象，由于组会头寸或其价格变化很快，其风险暴露的程度也会随之频繁改变，在这种情
况下，应该尽可能短地选择预测时段，因此银行一般以1日为预测时段复对于资产组合相对
稳定的非银行金融机构，如养老基金，就可以选择较长的预测时段，如以1月为预测时段。
VaR预测时段的选择还跟使用VaR使用的目的有关。如果VaR是用来预测留存多少资金可
以避免破产，或以留存充足资本为目的，就应该选择较长的预测时段，因为这样才使银行或
其他机构有足够长的时间来调整其资产组合情况。
’
VaR的预测时段也与在使用模型的过程中进行的验证有关。对于一个模型进行的统计检
验，只有依靠大量的数据才可以提高检验的能力。因此在这种情况下应该选择尽量短的预测
时段，从而在一定的观测期内产生尽可能多的数据观测值。
在对于较长预测时段的VaR值进行预测时，没有必要对每一个时段进行预测，可以用一
个通行的办法将l目的VaR换算为多日的VaR，若将T>I代表菜一预测时段，那么f目的VaR
与l蠢的VaR存在着这样的美系：
’岫=VaR，厄(3—3)
这个公式的成立依赖予一系列的假定条件，即1日圈报属于稳定分布族(如正态分奄)，不同
预测时段的分布是相同的，即不存在异方差，并且不同预测时段发生的价格改变是相互独立
的。
(2)选择置信水平搿
置信水平口越高，VaR值就越大，发生超过这一概率的可能情况就越少。金融学理论界对
16
于置信水平的选择也没有给定一个指导性的原则。在实践中，对于不同银行，或同r银行的
不同金融工具间的风险值比较，需要采取相同的置信水平。另外，VaR模型只有在可验证时才
有实用性，因为置信水平为95％意味着预期100天中只有5天的损失会超过对应的VaR值；同
理，置信度为99．99％意味着预期10000天(40年)中才有圭天的损失超过对应的VaR僮，那
么验证这个VaR值是否可信几乎是不可能的，因此通常选定的VaR值不会太高，一般选择在
95％-99％之间。如果VaR的计算出于一些特殊的目的，比如是用来决定留存多少资金避免破产，
那么就可以选择较高的鼹信水平，从而达到谨慎经茜的目的。
在现实的风险管理实践中，巴塞尔协议、国际清算银行对监管资本计算的VaR规定的置
信水平为99％；一些商业银行均选择相对较低昀置信水平，如花旗银行为95．4％，J．P．摩根银
行为95铲。
(3)选择期望收益的概率密度函数歹￡秘
计算VaR要求提供金融资产或组合的回报的概率密度函数。一般假设金融资产价格运动
服从正态分布或条件正态分布。这是从金融时间序列中遵循的随机游走模型的布朗运动推导
出来的经典结论。但是在后来的研究中表明，金融序列不是正态的，而是存在着有偏性和肥
尾性，因此在有些情况下选择了带有多种“肥尾”的分布来计算VaR，如混合正态分布、Laplace
分布等。
3。2 VaR度量的参数化方法
VaR的计算方法分为两大类：参数法和模拟方法。参数法的特点是假定资产价格或市场变
量的波动是服从正态分布的，它利用方差——协方差矩阵来计算资产的波动性和风险值，因
此参数化方法也被称为方差——协方差方法。参数方法中，最具代表性的方法包括：组合正
态法、资产正态法、Delta正态法和Delta-Gamma正态法。模拟法是通过大量的样本来计算
VaR值的，从样本的来源不厨，，可以将模拟法分为魇雯模拟法和蒙特卡罗模拟法。下面的内容
首先介绍VaR的参数他方法。
3．2．1组合正态法
国<意)蔽埃特爹．潘泽，(美)维普。莪。班塞尔。耀VaR废董帮场风羧[羽。瓿槭工堑斑藏社，2001第，鹣9
17
组合正态法是VaR风险值计算的最简单形式，它在金融资产回报服从正态分布的假设前
提下，不考虑市场变量的波动性，直接用整个资产组合的历史回报率来计算风险值。因此可
以把VaR表示为资产组合回报率的标准差与一系列的乘积组成：
VaR=z哪厅(3—4)
其辛，Z为标准正态分布下置信度对应的分位数(翔99％的置信区间的分位数为2．33，95％的
置信区间的分位数为1．65)，O'p为组合资产隧擐的标准差，?为预测时段。
组合正态法的有效性取决于资产组合的特性。如果资产组合孛包含着大量的头寸，并且
分布均为正态分布；或者当组合是正态的，并且相对稳定，其回报的分布具有固定的均值和
标准差，那么组合正态法的计算结果就会相对准确，否则容易出现肥尾或非对称的现象。．
组含正态法适合应用于分散化投资成功的组合的VaR计算上，因为这样的组合往往包含
大量的相互独立的资产头寸，并且其回报服从正态分布。
3。2。2瓷产正态法’
资产正态法与组合正态法的不同之处在予，组合正态法假定资产组合孛各个资产之闻相
互独立，而资产正态法引用了组合中不同资产收益率之间的相关性对组合标准差的影响。在
VaR的计算上，资产正态法资产组合回报的标准差不是直接来自组合回报，而是来自组合中各
个单个资产的回报。因此，资产正态法VaR计算中的回报标准差应该表示为：
唧=√缈’Σ缈(3-5)
”
：
其中，09为Ⅳ×l的组合中各单个资产未分散的VaR，Σ为组合圈报的相关性矩阵。
资产正态法中的潜在假设为：资产缝合中各单个资产回报率服从正态分布，因此整个资
产组合的收益率服从联合正态分布。
资产组合理论用组合中单个资产的方差和协方差反映组合风险的大小，采用的是哈里u马
科维茨的现代资产组合理论，是资本资产定价模型的核心内容。
资产正态法的正态性假定，只能适合对称性分布的问题，对于阐报非对称性的可赎回债
券、可转换债券的VaR就缺乏了适用性；并且它也只是～种纯线性的方法，对于现金流呈现
高度j暑线性特征的资产，如期权等，就无法进行二阶估计。
3．2。3 Delta正态法
Delta(A)正态法的原理是引入了有限个风险因子(如汇率、利率等．)，然后把单个资产
的收益率回报的变动与市场风险因子的变动联系起来进行风险估计。也就是说，针对资产组
lS
合所面对的特定风险因子的类别，将其分解成与风险因子相对应的基本成分，然后在各个市
场风险因子的变化服从联合正态分布的假设前提下，通过一阶近似计算出资产组合的风险值。
根据Delta正态法的原理，资产组合中被分解的成分(或称为敞口头寸)与各个市场风
险因子存在着一一对应的关系。它们的对应关系可以是线性的，也可以是非线性的。如果是
线性的关系，就可以应用单个市场风险因子的标准差简单转换成资产组合回报的标准差；如
果它们之间不是线性关系(如期权、债券)，就需要进行线性近似来计算VaR。对于期权来说，
从期权定价公式的分析中可以得出期权价格涉及到多个风险因子，最重要的包括Gamma、Vega、
Theta等风险因子，因此期权的价格与标的资产价格变动不是简单的线性关系。Delta正态法
就是通过一阶泰勒级数展开，使得期权价格的变化与标的资产价格的变化近似成线性关系。
这在预测时段不长，标的资产价格波动不是很剧烈的情况下，是可以忽略其他市场风险因素
对期权价格波动的影响的，因此这个时候适合于利用Delta近似的正态法来计算期权的VaR
值。通过泰勒级数展开，可以得到期权价值与标的资产价格变化之间的线性近似：‘
cb—Cr≈△(品一爵) (3—6)
由此可以看出，期权价格的变化是标的资产价格变化的△倍。如果是一个期权组合，那么组
合的标准差就可以表示为：
唧5√△’ZA (3—7)
此时，公式中的△是一个Ⅳ×1的向量(包含N个期权的组合)，Σ为标的资产的价格的方
差——协方差矩阵。组合的VaR可以表示为：
gaR=Z咋√丁(3—8)
3．2．4 Delta-Gamma正态法
Delta-Gamma(11)正态法是Delta正态法的自然扩展。当资产组合中的期权成分很高，并
且预测时段较长时，单纯的Delta近似就不能很好地将非线性头寸线性化了，因为在期权价
格的影响因素中，标的资产价格波动率的变化的作用非常明显，已经不能被忽略掉了。这个
时候需要采用Delta—Gamma近似。
Delta—Gamma近似是二阶近似，它可以在市场风险因子服从正态分布的前提下使期权价格
的头寸回报也维持正态性。通过二阶泰勒级数展开可以得到标的资产价格变化于期权价格变
化的关系：
％一白劁A(So—s,)+rCSo一品)2 (3—9)
从这个式子中可以得出这样的结论，期权价格的变动可以近似地表示为Delta和Gamma
的线性函数，设标的资产的波动性为仃，可以得到期权组合的标准差为：
’即2√△2仃2+(1／2)F2一(3～lo)
期权的VaR则为：
。
一瞅=Z咋订(3—11)
3．3 VaR度量的模拟方法
VaR度量的模拟方法分为两种类型：历史模拟法和蒙特卡罗模拟法。对于参数化方法，它
采用的是Delta估计或Delta-Gamma估计这样的局部估计法，而模拟模型采用的是完全估计
法。模拟模型反映的是真实市场中资产组合价值的波动，不需要像参数法那样将市场风险因
子的波动与资产组合价值的波动用一阶或二阶的方法进行近似，这对于诸如期权这样的非线
●
性金憨工具的风险度量有着明显的优势。模拟模型还具有计算上韵优势。参数优方法要在资
产组合或市场因素服从正态分布的假设下确定置信区间后，在通过解析的方式计算VaR，面模
拟方法可以在做出组合资产价值改变的概率密度分布图后，就可以直接通过酉分位数读取得
到。
历史模拟法是以历史数据为基础，用历史数据对现有价格的回报进行估计，因此它不需
要对资产组合的回报率和波动率进行预测，因为回报率和波动率对资产组合价格的影响已经
包含在历史数据里了；蒙特卡罗模拟法以随机理论为基础，不需要以历变数据作为基础，它
是依靠经验的波动性和棚关性，用假设的价格路径来模拟既有的价格回报。
3．3．1历史模拟法
历史模拟法，就是戚用历史数据，用过去已经实现的资产组合回报率分布或市场因子的
分布，应用于对组合在下一时段可能面临的回报率分布的预测，从而得到VaR值。
应用历变模拟法就是先将组合中包含的不同资产分别收集历史数据，得到它们在某个历
史观察期的圜报样本，髯将当前组合中的各个对应资产占整个组合的权重和历史回报率相乘，
再将各个值汇总就得到了该资产组合当蘸的回报。黑数学公式表示戈：
群=Σ劬％，t=0,1，．．。，T (3—12)
1w1
在这里，规定组合中包括摆个资产，置，代表组合中单个资产i在第t期的圈报，群为缝合夕在
第￡期的回报。这样，按照这个公式的计算，可以得到一个假设的时间序列回掇，再将这些回
报转换成组合的损益，即乘以历史数据的价格，就可以得到一个损益的样本分布。在这个分
布中，直接按照置信水平读取对应分位点的数据，就得到了组合资产的VaR值。
组合资产的回报率还可以用另外的方法估计，即将组合资产价格变化的影响因素分解为
不同的市场风险因子，。如利率、汇率等，通过对这些风险因子的历史数据的掌握，来模拟出
未来资产组合的风险值。由予资产组合的价值回报是多个风险因子的函数，可以焉一个历史
圜报矩阵来表示组合的回摄：
R=
t 母⋯ 砖
‘!． 啦． ⋯ t。
： ： +． ：
● ● ● ●
也纛⋯也
(3-13
这里假设资产组合中有七个风险因子，并得NT m天的回报数据，．这就是一个资产组合回报
的mxk的历史回报矩阵。矩阵的每一行代表每一风险因子在同一天的回报，矩阵的每-y,J代
表同一风险因子的历史时间序列回报。
根据这个历史回报矩阵，可以计算掰每个风险因子对应每一天中下-天的价格’，利用公
式：
最2岛乎’ (3一王4)
其中，为该市场风险的冀回报率。由于组合资产中每个资产的价值都可以表现为各个风险因子
的函数，下面就要利用计算出来的所有的风险因子的下～期价格，计算出对应的组含中单个
资产下一日的价值。最后将每项资产的价格变动求和，就可以得到资产组合价值的改变量，
从而通过概率分布图，盥接得出VaR的数值。
3．3．2蒙特卡罗模拟
蒙特卡罗模拟法也是通过获得大量的样本数据来计算VaR的，所不同的是，样本不是来
自于真实酶历史数据，嚣是来自于一组隧机数据。它假设了资产组合收益率的分布。并假设
市场因子如汇率、利率遵循某个随机游走过程(一般使用几何布朗运动)，通过驱动这一过程
的统计参数(如随机过程的均值和标准差)来实现对资产组合价值回报的概率分布的模拟过
2I
程。
蒙特卡罗模拟法是目前最有效的计算VaR的方法，它可以包含进极端事件、波动率的变
动以及金融时间序歹|j概率分布的肥尾性，因此它可以说明大量的风险，包括非线性的风险、
波动性风险等。
。蒙特卡罗模拟的计算机理和计算过撰参见本文的第4．3。3节。
第4章外汇衍生品风险度量的VaR方法
商业银行在采用VaR方法对外汇衍生品进行风险度量时首先要对该衍生工具或其组合进
行定价，分析价格变化的影响因素及其存在的潜在风险，在这个基础上再根据上文所述的VaR
理论建立针对不同情况下该衍生工具的风险值度量模型。
第4章在第3章简要概括了VaR体系的条件下，深入探讨外汇衍生品利用VaR方法进行
风险度量的程序。分别就远期外汇合约、互换合约、外汇期权合约的定价和风险(风险因素)
进行详尽阐述，并分别建立了一个案例模型，将复杂抽象的数学过程用相对简单的计算步骤
以及鲜明的图表表现出来。由于VaR的计算过程和图形的制作均依赖于应用广泛的Excel软
件，操作简单易学，因此特别适合于向银行推广，给普通从业人员从事风险管理工作提供了
有价值的参考。
4．1远期夕l'iE合约的风险度量
4．1-1远期外汇合约的定价
远期合约是合约双方约定在将来某个确定的时刻以某个确定的价格购买或出售一定数量
的某项资产的协定。远期外汇合约允许合约双方在将来的某个时刻以某个固定的汇率水平兑
换一定数量的外汇。是一种使用比较多的管理汇率风险的工具。远期外汇合约的价格是合约
建立时双方约定的标的资产(远期汇率)的价格，也就是合约到期时双方交割资产时所支付
的价格，通常情况下，远期价格是使合约签订时合约价值为零的交割价格。外汇远期的定价
运用无套利的思想，即“利率评价原理”。无套利思想的假设前提是市场无摩擦，即无交易成
本、可以卖空并使用卖空所得的收入、市场参与者能以相同的无风险利率借入和贷出无限量
的资金、当套利机会出现时市场参与者将参与套利活动。
外汇远期合约的定价公式为：
F：鼠坠鸳
”(1+0)7 (4—1)
其中吃表示本国的无风险利率：0表示外国的无风险利率。
如果将无风险利率改为对数形式，即石=ln(1+rd)，哆2 In(1+r／)，则可将式(4一‘1)改写为
K=F=So口‘蝴r(4-2)
／=即一’一勋一(4一j)
式(4—3)是远期外汇合约风险计量的核心，它表明，即使初始投资为0，合约的持有者也
会面临价值的巨大波动。对(4二3)式中不同风险来源作微分可以看出远期头寸所面临的风险，
哆：要落+要钟+善(4-4) J 8S a‘u a‘
每一个风险组成都相当于对应的风险敝口与风险因子的乘积。现在用汇率的即期价格警以及
本币黧币零息债券相对价格变化鲁、等来定义基础风险因子。这样，(4-4)可以重写为：
纠呐警啦毋)鲁懒舻)等(4_5)
外币国债收益率的波动。将以上三者的波动率分别用q、cr2和吒表示，该远期外汇合约的
愀：厮(4—6)
Q‘=【1．65alO"l，1．65口2吒，1．65a20"2】(4—7)
R崔矧／013 旧8，
从条件正态分布的假设前提下：
4．1．3一个远期外汇合约的VaR模型
现在考虑计算买一个1年期，100万欧元／美元外汇远期合约的市场风险。假设美元的年
利率为6．19％，欧元的年利率为5．69％，当前、汇率劳王欧元=1．54美元，VaR的预测时段为主
天，置信区间为95％。经计算，圭年后100万欧元的现值为：944688。53欧元。。
可以将该远期外汇合约分解为三个头寸；(1)以美国国内利率借来的用于购买欧元的美元
数(相当于以美国国内利率发行以美元标价的零息债券)；(2)按即期汇率卖出美元买进欧元；
(3)把欧元按欧元利率进行投资(相当于按欧元利率购买以欧元标价的零息债券)。
以上所分解的三个头寸的价格波动率及相关性矩阵如下：
表4．{不同头寸摆美性矩阵
相关矩阵
风险爨子徐格波动率
欧元，美元静期汇率欧元1筚乖j率美元1年剩率
欧元I美元即期汇率0．9630％ 1．0000 ．0．0035 ．O．OD42
欧元1年利率O．0740％ -0．0035 ’．0000 O．1240
美元1年利率0．1160％ -o．0042 0。1240 1．0000
资料来源：根据网站http：／／www,jpmorgan,com I拘数据，作者自行编制。
上面三个头寸的VaR值分别为：
(至)l。6S×0。9630％X 944688。53=15010．63美元(过程2)
(2)i．65×0。0740％X944688。53=1153。46美元(过程3)
(3)1．65X0．1160％×944688．53×1．54=2784．53美元(过程1)
利用公式(4-6)求出组合的VaR值，其中Q’=[15010．63，1153．46，2784，53】，最后经过计算
该远期外汇合约的VaR值为15320．81。
月VaR随IllItgj汇率及欧元年利率变化图形
囤4 1 1日'CaR髓即期汇率及欧元年利率变化图影
图4 l为远期外汇台约1日YaR值随欧元／美元即期汇率和欧元年利率变化的三维立体图．
其中扎率的范围取值为1 3一l 8，欧元利率的范围取值为3％一8％。图形中根清晰地显示了将外
}L：远期台约分解为二个头寸的现金流后，其组合头寸价值(价值改变)随各头寸标的资产之
问一对一的线性关系。。
4 2互换合约的风险度量
4 2．1互换合约的定价
瓦换是交易双方私下达成的一种办议，以按照事先约定的方式在将来彼此交换现金流。
最常见的I!!『_换类型是利率互换，在此类互换中，交易双方交换的是以相同货币计量的相同名
义本金及周定利息及浮动利息支付的现金流。另一种常见的瓦换是货币互换．其主要形式是
；L半瓦换，该种瓦换取方交换的是不同货币借款的利息支付现金流。在现实世界中，利率百
按与赞币瓦换经常结台在一起运用，其行为产生的基本动机和山在机Im是幕于国际贸易矬论
】n≯EalI u11 r”J{}u＆目Ⅲw”打＆emm&
中的“比较优势理论”。
由于互换是对未来两个现金流的交换，因此，互换的定价可以通过计算两个现金流现值
的变化得出。如果不考虑潜在的违约风险，就可以直接计算出两个现金流的差额。
货币互换的定价类似于远期合约的定价，假设一家银行要进行一项美元与欧元的互换，
因此其互换的价值相当于持有欧元债券的价值减去美元债券的价值。用S表示美元／欧元的即
期汇率，用B及丑’分别代表美元债券价值及欧元债券价值，那么货币互换的价值可以定义为；
V=．妒’一尸(4—9)
将斥、辱、，、，．‘、T分别代表美国债券的面值、欧元债券的面值、美元利率、欧元利率及
到期时间，可将(4—9)式改写成：
y=．噼P’一一斥P一盯(4—10)
利率互换的定价，就是计算出使固定利率支付的现金流现值与浮动利率支付的现金流现
值相等的固定利率，这样就可以使初始时点利率互换的价值为零。互换名义本金为1美元的
固定利息支付的现金流的现值为：
FSZBoG)+JxBo(h．) (4—11)
其中，FS为每次支付的基于l美元本金的固定利息，岛(向．)为J时点在0时点的现值系数。
对于浮动利率现金流的现值，可以认为浮动利息债券的交易价格一般在面值附近，即其
未来价值的现值等于其面值。因此在O时点1美元的浮动利息债券的现值就是1美元。
下面令固定利息支付的现金流等于浮动利息支付的现金流，可以得到下面的公式：
胚：!二刍蚴
Σ80G)
』=I (4-12)
4．2．2互换合约的风险
互换合约的风险与远期合约的风险基本相似，由公式(4—10)可以确定出货币互换的风险
因子分别为目|J期汇率的变化及两种货币收益率的变化。将(4—10)式进行全微分可以得到微分
方程：，
dV：O，V。ds+罢毋’+华毋(4．13)
瓠办’ 务
如果将式(4-13)使用久期公式及连续复利公式重新整理可以近似得到：
P’dS+S(一D‘P‘)dr‘4-DPdr· (4-14)
利率互换的价值取决于浮动利率和固定利率之间的净现值。但其风险取决于浮动利率重
新调整的时间。如果浮动利率的调整是连续的，那么浮动利率这部分的现金流量的现值一直
等于面值。但在现实生活中浮动利率的调整并不是连续的。在浮动利率调整以前，利率互换
的风险取决于固定利率现金流部分的价值变化：
d矿：望dr：一DPdr
丹(4—15)
由式(4-15)可以看出，在浮动利率调整期内，互换利率价值变化的风险因子包括了债券
的久期D、固定利率债券的现值P以及市场无风险利率r。
4．2．3．一个互换合约的VaR模型
现在考虑一个较为复杂的互换合约的VaR值的计算方法。某家银行进入一个5年期的美
元对欧元的货币互换，每年末以固定利率支付8．3％的美元利息并在第五年末支付本金2000000
元，收到以1年期无息LIBOR欧元为指数的浮动现金流，名义数量为2000000美元×
0．65=1300000欧元(此时即期汇率为欧元／美元=O．65)。为了简化计算，假设浮动利率的调整
时间以年计。
在这个互换合约中，可以把它分解为一个简单的货币互换和一个利率互换，并分别计算
出各自现金流的风险值，然后再计算组合的风险。根据货币互换的定价公式及风险计算公式，
得出其风险因子与远期合约风险因子一致的结论，因此也可以仿照远期合约VaR的计算方法
来计算此互换合约中货币互换部分的风险。
下面仍然使用表4．1所示各风险因子价格波动率及相关矩阵数据。
可以将互换合约中货币互换部分的风险分解为以下三个过程，并计算出三个头寸的VaR
分别为：
(1)1．65×0．1 160％X 2000000=3828美元(借入固定利率美元风险)
(2)1．65×0．9630％X 1300000=20656．4美元(将美元借款换为欧元借款)
(3)1．65×0．0740％×1300000=1587美元(欧元投资收益)
该互换合约利率互换部分风险值的计算需要将各期现金流贴现，将其看成是五个现金流
头寸的组合，计算该组合VaR所需要的波动率及相关矩阵数据见表4．2。
表4．1各期现金流头寸捆关性矩阵
相关矩阵
期限贴现率％ 波动率％
1 2 3 4 5
{ 8，75 O．118 l 0．949 0．933 0，923 0。9l{
2 9．08 O．156 0．949 1 0．982 0．978 0．964
3 9．24 0。201 0。933 0．982 l 0。995 0．984
4 9．34 0．238 0．923 0．978 0．995 1 0．986
5 9．42 0．279 O．911 0．964 0．984 0．986 1
资料来源：根据网站n圭主巳；』Z曼塑。jQ里Q!g她：璺卿的数据。作者自行编制。
计算过程为：
(1)前窭期现金漉的阑定支付为；2000000美元X8．3％=166000；第五期支付利息和本金的
现金流为：2000000美元×(1+8．3％)=2166000美元。
(2)按照公式只=只‘g叫j．，将各现金流进行贴现，得出各现金流头寸在0时的现值，得到结
果分别为：152052美元、138433美元、125812美元、114250美元和1352402美元。
(3)按照(4-7)式求出各现金流头寸的风险值， 计算出矩阵
Q≮【2．91．105，356．327，417．255，448．659，6225．78】a
(4)参考表4。2的相关矩阵，按照公式(p6)计算出利率互换部分的VaR值为：7693．452
-m’一
芙死。
以上VaR值是基于美元利率的风险，其风险因子与货币互换部分过程(1)中所计算的借
入固定利率美元风险属予同一风险因子项目，因此可以将二者简单相加可以得到整个互换合
约的基于美元利率的风险值为：3828美元+7693．452美元=1 1521．5美元。
这样，计算出该互换合约的三个风险因子所代表的现金流头寸现值的VaR值，就可以再
次幂|j用(4-6)式计算出该含约模型的VaR总值为：23754。05美元@。
4。3外汇期权台约的风险度量
4．3。l外汇期权合约的定价
外汇期权在国际上通常被称之为货币期权或外币期权，是一种被广泛运用的规避和控制
汇率风险的有效外汇衍生品。外汇期权的持有者有权利而无必然义务地在合约规定的未来某
一特定时刻或某一特定时刻以前以约定的汇率用一定数量的货币买入或卖密勇一种货币。外
①该案例具体计算过程参加见附录2
汇期权的价值即价格，为期权买方要支付给卖方的赞鼹，影穗期投价格的因素烹要包摄：标
的资产价格、执行价格、到期期限、无风险利率以及标的蒎产的波动率。
外汇期权属于外汇衍生品中非常特殊的一种金融工具，其特殊性表现在影响其价格变化
麴市场变量弼汇率等，与其期权头寸价值的关系是非线性的。也因此在计算风险值VaR对，
不能孬篱单遗运是VaR=估计攀豹交纯×头寸对院率交诧酌灵敏度，这个公式来计算。
Black．Scholes-Merto模型是一种在不存在红剥支付翳条件下，苏股票为标翦瓷产的所有金
融衍生证券价格都必须满足的微分方程。该模型假定标的资产的侩格运动是连续酶，且符合
几何布朗运动的随机游走模型。以x代表标的资产价格的随机变量服从的一般维纳过程(Ito
过程)钓数学表达式为：
dx=a(x，t)at+6(x，t)az (4—16)
这里，纛嚣戈以随机过程，a秘b均淹x和时褥t豹鼹数。a为隧梳交量x韵漂移率，’b2为随机
变囊x的方差。该式表达翡意义为标蕊资产价格是黻菜种不确定牲的路径隧对闻西改变懿。
根据弱势有效市场假设，未来股票(标的资产)价格只与当前价格有关，露与贷史价格无关，
也就是说当前价格包含了有关未来价格的全部信息。‘
通过伊藤写f理(Ito’sTheorem)可以得出衍生证券价格与标的资产之间的关系，即求出衍生
证券价格所遵循的隧视分布过程。定义一个衍生证券的价格为x和t的函数C(x，t)，其数学
表达式为：
韶掣(箜蹦+篓十三窑b2)at+笙bdz ’(4—17)
、改at 2氖。叙
戳上是衍生证券相对标的汝产价格随机过程的～般数学形式。当考虑一个基于股票S的看涨
麓权f韵徐格，《4-17)式可以类戳地改写成：
df=(篆∥s+誓十三窑盯2s2)田+笪∥Sdz2 aS bS
(4—18)
、0S? at 3 ’
由于期权，与股票S价格变化都是基于相同的维纳过程，因此可以通过构造一个包含某
种股票及其衍生证券的投资组合，来消除维纳过程。通过构造出这样的组合，可以推导出组
舍在一个极小的对弼段离，不惫台dz项，也就燕说是没有风险酌。根据无襄利原爱{j，最终可
鞋求塞鸯关餐生证券价格变他的微分方程：
墨+蜡至+三aZS2孥：rf (4—19)
’(4一19)式即为Black-Scholes．Merto期权定价的微分方程。从该公瓦甲日J以看剑，朋秋明
价格是与风险偏好无关的，因为这里并没有关于股票预期收益率的变量。这样就可以将该公
式应甩于所有其他世界中，而不需要设置市场风险中性的严格假定。
求解(4-19)式，可以得到欧式看涨期权的解析解为：
‘ c=SN(d,)-Ke叫Ⅳ(吐) (4—20)
其中N(d)为标准正态分布的分布函数：
删)=￡①∽出=去￡P{产出(4_21)
在(4—21)中，①(x)为标准正态分布概率密度函数，N(d)表示的意思为标准正态变量d在一个
标准正态图形上左侧数值的累积概率区域。在式(4—20)中的4与畋分别定义为： 4：一ln(S／X)+(r+o-2／2)T (4—22)
‘
o-4T 畋：—In(S—／X)了+(rr-o-2／2)T：碣一仃厅(4-23)
式(4—20)给出了股票在距到期日T的时段内没有支付红利的期权价格。将标的资产支付
红利的情形推广至期权定价公式的模型是由Merton(1973)提出的，将标的资产在有效期内支付
的连续红利定义为q，那么(4—19)式所表示的微分方程就可以改写为：
等竹刊s善+扣2警一．
沁24，
那么支付红利的欧式看涨期权价格可以通过求解(4—24)的微分方程得到封闭解：
c=Se一∥N(d,)-Ke叫Ⅳ(破) (4—25)
其中呸与盔分别定义为：
西：—ln—(S—／—X—)—+—(r1-：q—+—o-—2—／2一)T (4—26)
‘ o-4T 吐：—ln(S—／X—)+(而r-q_-o-2／2)T：吐一仃厅(4-27)
外汇期权可以看作是支付连续红利期权的一种，期定价模型可以仿照(4-25)式转换求解
得到。由Garman和Kohlhagen(1983)推导出的外汇期权定价模型，将即期汇率看作是标的资
产，作为随机变量其运动同样遵循Ito过程，将外国债券、本国债券和外汇期权组合成为一个
无风险套期保值组合。此时，将一般支付连续红利期权的定价公式中的厂改写成吃(本国债券
无风险利率)，将q改写成，，(外国债券的无风险利率)，即可以直接推导出外汇看涨期权的定
价公式：
_。C-"Se-,'1,Ⅳ(匾)一Ke。彬Ⅳ(攻) (4—28)
其中：
．1n(X)+(rd一0+o-2／2)T
a。=————————————————==南——————————一
‘ 4T (4—29) 如：一ln(S／X)+(rd-r／-o-212)T寮西～盯√于‘ 盯√丁1
(4—30)
利用期权的平价公式可以得出外汇看跌期权的定价公式为：
p=Ke一叫Ⅳ(-蟊)一Se-7jIⅣ卜4) (4—31)
4．3．2外汇期权价格的风险因素
Black．Scholes。Merton模型，不仅给出了期权等一些金融衍生品的定价模型，它还提供了
影响期权价格风险因素的信息。可以将(4一18)式改写成下面的形式：
at"：'gf dS-I-1氅始2+笪do"+望办+望+翌西(4—32)
瓠2 OS2 ao- 毋aq at
由(4-32)式可以看出，期权的风险因素分别为：标的资产价格风险、期权价格相当于标的资
产价格的二阶偏微分、标的资产价格波动率的变化、利率风险、资产收益率即红利的风险、
时间价值的风险。以上各个风险因素对期权价格的影响程度，也就是期权价格对这些因素的
敏感程度，在应雳上，经常通过对期权价格敏感性分析来构成套期保僮组合，方法可戮概述
力将保健工具与保值对象对同一风险因素进行敏感性分柝，从露建立起适当数量的涯券头寸，
以使组合中各种工具价格变动相互抵消，也就是使这样一个组合满足对某种风险因子的敏感
性为零，从而达到规避风险的目的。
(1)期权的Delta值
所谓Delta(A)值，是指期权价值对标的资产价格的敏感性(变化率)，
的资产价僮的一阶偏导数表示：
△：笪
as
用期权价格相对标
(4-33)
32
Delta值的经济含义为，以标的资产价格变动衡量的期权价值的改变量。如果假设期权价
格与标的资产价格之间成线形关系，就可以直接用Delta值的变动来简单衡量期权价格的波
动。但在事实上，二者之间存在着高度的非线性关系。因此需要将Black．Scholes期权定价公
式对标的资产价格求一阶偏导，便可以推导出无收益资产欧式看涨期权和看跌期权的Delta
值，它们分别为：
△=Ⅳ(4) (4—34)
和
△=一Ⅳ(一4)=．?VCd,)-I (4—35)
当该期权为外汇期权时，可以将(4-34)与(4—35)分别修正为外汇看涨期权与外汇看跌期权的
Delta值，它们分别为：
， A=e-'lv(4) (4—36)
和
A=e-q'【Ⅳ(西)一1】
(2)期权的Gamma值
期权的Gamma值为其Delta值关于标的资产价格变化的变化率，
资产价格的二阶偏导数，即：
(4-37)
也是期权价格关于标的
．r=警(4-38)
豁2
从定义中可以看出，期权的Gamma值与Delta值有很密切的关系，可以认为是Delta相一
对资产价格变动的敏感性指标。由于Gamma二阶偏导的性质，它反映的是期权价格与标的资
产价格关系曲线的凸度，如果Gamma的绝对值很大，就意味着Delta对标的资产价格的变化
非常敏感，正说明了期权相对标的资产价格的非线性关系，试图仅仅应用Delta对所组成的套
期保值组合进行近似是不能在较长一段时间内有效管理期权风险的。
运用Black．Scholes期权定价公式推导Gamma值的计算公式，即对(4-34)式求Delta相对
于标的资产价格求一阶偏导，可以得出无分红欧式看涨或看跌期权的Gamma值为：
r：型咝：旦垡(4—39)
Scr4T Sa4T
①(工)为标准正态分布概率密度函数。外汇看涨或看跌期权的Gamma值可以类似地得到：
r：型型!耋!一C)(dt)e-'：r (4—40)
So-4T Sa4T
(3)期权的Them值
期权的Them(O)值用来衡量期权价格对时间变化的敏感度，有时也可以将其称为期权价
值随时间的衰变率。它表示为期权价格对时间t的一阶偏导数。它的公式为：
o：望(4—41)
由Black—Scholes期权定价公式，可以得到无分红的欧式看涨和看跌期权的Theta值分别为：．
o：一至墼韭一rXe一盯Ⅳ(吃)(4-42)
24T
⋯
和o：一辈+rXe川Ⅳ(一吐)(4-43) 24T ’ ”
外汇看涨和看跌期权的Thata值可以将(4-42)与(4-43)进行一定的修正，从而得到：
O：一—Sdp(d1)rcre-'：r—rXe-,,rⅣ(吐)+。．S=7v(吐)P一'7’(4-44) 24T ’‘‘ 。‘‘。
和
O：一—Sdp(d,)—o'e-'：r．+rXe-'：N(一畋)-r／SN(一4)e一’7’(4-45) 24T ‘’ ‘。
(4)Delta、Gamma与Them之间的关系
在风险管理中，将不同的金融工具进行一定的组合，使彼此的价格变动相互抵消，通过
Delta或Delta．Gamma对冲，可以实现Delta中性和Gamma中性，此时期权价格对标的资产
价格变动的灵敏度为零，这就大大地降低了期权的内在风险。
根据Delta、Gamma与Theta三个参数的定义，将其带入Black．Scholes期权定价公式的
微分方程，可以得到一个与三者相联系的关系式：
o+rSA-I-!o：S2F=rf (4—46)
如果某项组合达到了△中性，即A=0，那么对于这个组合来讲，(4—46)式就可以简化为：
o+L盯2S2r：rf
2 (4-47)
(4-47)式表明，对于△中性的投资组合来讲，0与r值的符号是相反的。
如果某项组合达到了DeIta-Gamma中性，即A=0并且r=0，则(4-47)式可以进一步简化为：
眇2可(4—48)
(4—48)式说明，达到了Delta-Gamma中性的投资组合，其价值只与时间和无风险利率有关，
与标的资产价格及其变动率没有关系，期权价值只由其时间价值决定，也就是它将随着无风
险连续复利的速度增长。
4．3．3一个包含外汇期权组合的VaR计算
外汇期权合约属于非线性头寸，对于其风险的度量可以采取两种方法，二种是解析近似
的方法，一种是模拟方法。
解析方法一般采用Delta近似和Delta．Gamma近似两种方法。它是用一个关于头寸回报与
标的比率的数学表达式来近似这一非线性关系，即将衍生品组合的价值在其邻近的点用泰勒
级数展开，从而将投资组合价值变化表示为△现金流、r现金流以及O现金流。在投资组合
服从正态分布的假定下，95％置信水平下的风险值按照式(4-7)计算。
另一种方法是模拟方法，在这里只介绍结构蒙特卡罗模拟，该方法一般分为三个步骤：
(1)产生方案：在标的资产价格回报的波动率和相关性己进行估计的情况下，根据对数正
态模型，产生大量的关于标的资产未来价格的方案，即产生大量场景。
(2)对于产生的每一个这样的方案，运用一定的定价公式计算出每个方案所对应的投资组
合的价值，对于期权头寸可以用Black．Scholes期权定价公式完全定价，也可以采用Delta近
似或Delta．Gamma近似等加速方法计算。
(3)求出投资组合价值改变量的分布，直接读取VaR数值。
比较以上两种风险度量方法，二者均是基于对标的资产所依赖的市场变量的波动率和相
关性估计，其差别体现在估计投资组合价值的变化上。解析方法是一种近似的方法，而结构
蒙特卡罗模拟则是在标的资产各变量的各种场景下，对投资组合的完全估价。
下面是一个应用结构蒙特卡罗模拟来计算一个包含外汇期权的投资组合的VaR过程：
该组合包括两个资产，一个是当前两平的100万美元的欧式美元看跌／人民币看涨期权，
到期日为未来1个月，合同到期时所规定的交割汇率为1美元=7．06元人民币。另—个资产是
一个在未来1年得到的100000美元的美元债券现金流，其当前利率为10％。
其他己知的条件为(基于假设)：人民币一年期债券的当前利率(无风险利率)为9．5％，
期权合约价格隐含的年波动率为14％，美元债券的日波动率为0．08％，．舰权的日波动率为
0．42％，=者之间的相关系数为：P黼-0．17。
结构蒙特卡罗模拟的计算机理为：对于影响非线性头寸的衍生品价格的市场变量的运动
规律，经典麓金融理论将其撼述为舄尔辩夫过程。该过糕是一个连续时闻和连续变爱的隧机
过程，舆有可烟性和共方差性翁特征。均毯势0、方差势王豹马尔辩夫过程也裁是娃维缡过程"，
其对应的运动就是“布朗运动’’。如果将股票价格描述为一般维纳过程，就可以褥至{}一个曼爱从
几何布朗运动的对数价格分布公式：
瓤妾～啦一争秘厕(4_49》
瑕设所有金融市场变量都鼹飙这一分毒，著莱个市场变量鹣当期徐揍为嚣，该变量圭蠢的波
动率力拶，则t虽黯的价格置蜀戮表示为：
冀=嗲矿妒13)l÷aSr(4-50)
在这里，￥为一个标准正态随机变量。这样，对于单令资产煞一个模拟方案麴产生过稷也就是
生成标准正态随机变量和运用(4-50)式生成该金融工具朱来价格的过程。对予组合资产的
模拟过程，需要对随机变量Y按照组合中各变量的相关系数进行变换，再按照(4-50)生成
各个变爨未来t目的价格。
上述案铡的计算过程分受以下凡个步骤：
《王》生残服从子标准正态分布的两个髓规囱量￥l秘如，按照下面瓣方法将糨互独立的繇
翻￥2转换失摆关系数为夕一e，l?豹嚣个随规变嚣。
即使：
气=墨(4—51)
急=夕鬈+√l一夕2廷(4—52)
这样形成了500个标准正态变爨对，它们的相关性为P，下面通过直方图显示出模拟的结果：
人民币璞嚣汇率随机变元分毒蹬
资料来源：作者编制
观测值统计量
最大值3．314599
最小氇一3．39791 5
均值一0．02966
撅准差0，986599
偏度O．10689
峻度3。120309
豳4．2人民币／美元汇率随机交元分布图
美元债券隧视交元韵分布
观测值统计量
最大僮3。0526
最小值．3．225058
均值0．077494
标准差1。029576
偏度．0．071 749
逵度3．212233
图4．3美元债券随祝变元的分布圈
资料来源：作者编刽
图4．2为美元／人民曩l汇率随机变元分布图，其随机变元为(4-51)中的z，。图4．3为美元
债券随机变元的分布，其随机变元为z：。从图形中可以看到，两个随机变量的分布基本相同，
并且符合标准正态分布的特征。
(2)计算美元债券价值改变的分布。先将100000美元按照10％连续复利贴现，得到该债券
的现值为：90483。74美元，爵按照下式得到美元债券5园后的价值：
忍=90483．74e戢莰测蜘曩黜弧龟m53)
债券价格5日后改变量分布(人民币)
图4．4债券价格5日后改变量分布图
资料来源：作者编制
这样，生成了500个债券5日后的价格随机数，将各个数值减去现值90483．74，得到以
美元表示的债券价格的改变量，再分别乘以人民币／美元汇率7．06，就可以得到以人民币(本
币)表示的美元债券5日后的价值改变量，得到的分布用直方图表示如图4．4。
(3)估计人民币／美元汇率5日后的价值分布。按照公式：
只=7．06e．0j。o·o¨22。5+o·0042。怕。刁(4-54)
计算出一组包含500个方案的5日后即期汇率值，得到的分布直方图如图4．5：
人民币，美元汇率5日后价格分布
资料来源：作者编制
图4．5人民币／美元汇率5日后价格分布图
人民苯，美元外汇裳权价值5丑改变量分布
圈4．6人民币／美元钋汇期权侩值5日改变豢分鑫图
资料来源：作者编制
(4)用期权定价公式计算出期权5日后价值改变量。此问题为美元看跌期权，首先运用公
式：P=Ke一彬Ⅳ(一畋)一&-'NC-a,)计算出期权当期的价值为：114364．9元，再通过利用第(3)
步中求如的500个5日后即期汇率的模拟值，应用Excel软件模拟运算表的功能，一次求出
对应的500个5日后的美元看跌期权价值。再将所得到的数值依次减去期权当前价1 14364．9，
得出500个5基蜃看跌期权的价值改变数值。该分布的壹方图为图4．6。
以上期权的定价过糕是基于Black-Scholes期权定价公式进行的，这是最直接最精确的方
法，但其计算强度是很大的。本例题采用的是500次模拟，普通计算机完成这样一个500次
的模拟计算需要5分钟的时间，但在现实中，为使模拟更接近予布朗运动，一般要进行1000
次以上甚至上万次模拟，因此，可以在计算的时候采取一些近似的方法。。
最简单的近似为线性近似，也称为Delta近似。也就是将期权这样一个菲线性的衍生品用
线性豹方法进行近似。首先求出该闯题的Delta值，利焉公式A=e一∥【Ⅳ(磷)一l】，得到
△=一0．4913，再用△值乘以500个方案的即期汇率豹改变量，扶而得到一个近似的耧权价值
改变量的分布，先将该分布与完全定价形成的分布图叠加在一起，可以对照看出线性近似在
此案例中的效果，如图4．7。
39
入氏蒂荚元外汇期权价值西改变羹分布
爨4．?人民漤／美元外汇期投价蠖基改变量分梅蓬
资料来源：作者编制
在图形中，蓝色柱形代表完全定价分布，红色柱形代表Delta线性近似所形成的分布。可
以肴出该两蕴柱形的分布基本上趋予一致，线性近似稍有偏左的趋势存在，在一定程度上高
{砉了熙陵。壶就可见，线性近戳对于诸如此案倒新裁定的情景，帮汇率变纯不是很敏感的条
{孛下是摆对准确熬。对于一些特殊情况，如麓教接近予到期霹爵静Gamma傻，即凸度瓣子期
权价值的改变影噙就变褥很大，这个时候仪震Delta近似的方法就不能有效地替代完全定价方
法了，因此可以继续在计算期权价格改变的过程中增加相应的“Gamma效鹿”和“Theta效
应舻，从而增加汇率变化的二阶因素和到期时间因素对期权价格改变的影响。
增加Gamma效应的公式为：
’
DV=△(忍一忍)+去r(忍一只)2 (4—55)
二
在此基础上再次增加Theta效应的公式为：
1
DV=△(恳-eo)+{r(g-g)2+o￡-(4—56)
40
人民漾，美元外汇勰梭徐蛰器毽改变鐾分番
资料来源：作者编制
豳4．8人民带／美元外汇勰权价值5 Et改变爨分布圈
人民礴壤元外汇期权价值5日改燮量分椭
豳4．’9人民币／美元外汇期权价值5日改变量分布图
浇料来源：俸者编制
在这里， 需要先行按照公式f=壁萋孚和
转=一墨譬+臌。耵Ⅳ(-．毛)一r：SN(一a“de叶了’来计算出r值和。值分别为：l-38666和
一0。68384。，
，
弼群将运用Gamma近似和Gamma-Them近似运算出的500个模拟结果叠放在完全定价
的分布图内，可以得到如图4．8和图4．9。．
从图4．8中可以看到加入了Gamma效应的高阶近似比赧单纯的Del协线性近似对完全定
4l
阶近似的分布较之完全近似整体偏左，在风险估计上会直接导致风险的高估，因此，在某些
时候Gamma．Theta近似并不能很好地起到近似的效果。
(5)计算组合价值改变的分布。将以上5日后美元债券价值的改变和看跌期权价值改变模
拟出的500个结果分别一对一地简单加总(因为两头寸在投资组合中的权数相同)，就可以得
到5日后组合价值改变的500个结果，这500个结果分布的直方图如图4．10所示。
组合价值5日后改变分布(人民币)
-700∞-45000-20000 50∞ 30000 55000 80000 105000 130000
图4．10组合价值5日改变分布图
由图4．10可以看到该分布已经明显地偏移了正态分布的形态。
(6)直接读取投资组合VaR值。将该投资组合回报(即价值改变)各个方案排序，直接读
出所要求的置信水平下的结果。在该案例中要求置信水平为95％，那么Vail的第5个百分位点
为：-46840元，说明该投资组合的1日内的最大损失以95％的概率为46840元。可以通过Excel
软件的内建函数直接求出该案例的各个百分位点所对应的Vail值，如表4．3。
％％％％％％％％％％％
0
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
表4．3不同分位点下的VaR值o
a VaR
1％
2％
3％
4％
5％
6％
7％
8％
9％
35％
36％
37％
38％
39％
40％
．54360．29
-52409．28
．5071 8．66
-48776．31
-46840．65
-46052．99
-44687．63
．43568．46
-42391．74
．21476．01
．20760．99
—1 9846．85
．1 9483．44
．1 8508．92
—17173．66
①表4．3中表示不同置信水平下的最大损失值．因此是负数。但VaR在习惯上取为正值。该案例的具体计算过程及图形制
作方法参见附录3
43
第5章我国商业银行外汇衍生晶VaR问题研究
商业银行使用VaR方法防控外汇衍生品风险的整体思路为：首先针对不同种外汇衍生品
交易建立固定的VaR银行内部模型，在模型的基础上对日常发生的每笔交易(涉及单一资产
或者风险组合)的VaR值进行预测，确定所估计出的VaR值是否在风险控制的限额以内，根
据VaR值的情况确定是否对所持有的外汇衍生品或其组合的金额进行分配或调整，以期使风
险控制在限额以内。对商业银行来讲，对于其所面憔的舞、汇市场波动性所带来的风险管理，，
已成药荚越来越重要的尽常工作之一。
第5章介绍了商业银行使用VaR度量风险的手段，在此基础上分析我国的商业银行使用
VaR技术进行外汇衍生品风险度量所面临的困难和可行性，并为营造适应VaR风险管理的银行
内部和外部环境提如建议。
5．1商业银行使用VaR度量风险的手段
5．1．1以VaR限额为手段防控风险
商业银行在过去的风险管理中，基本是依靠经验或主观地估计风险并对各种外汇衍生品
头寸进行调整，没有一个定量化的技术支撑，使银行存在巨大的潜在操作风险。银行应该积
极建立动态的风险定量化管理体系，从而实现对市场风险及其他风险的有效预警，对风险进
行量化预测。VaR技术作为一个重要的风险度量定量化技术，得到了国外各大银行的推崇。它
不仪仅局限在对单～资产的风险度量上，它是基于不同市场因子、不同市场风险的情况下对
各种金融资产的风险的综合度量，即可以对各种资产基予不同风险来源及其楣互作髑的蕉度
来较为离效准确地度量风险。
商业银行要根据每一项金融资产(单一资_产或衍生品)的风险建立VaR模型，并确定其
风险限额，该限额对于每个交易员和银行的风险管理部门设定不同的值。这样，可以使每个
交易员及其风险部门对自身可以接受的最大VaR值有了一个具体的认识，从而防止过度投机
行为或避免对风险的错误判断而使银行蒙受巨大损失。
因为VaR风险度量的过程与“盯市”的过程是紧密相连的，在遇到极端情汉出现的时候，
需要对各项资产或其组合的VaR模型及其限额进行适当调整，以便可以实现对风险的准确度
量，献面充分透应金融市场运动的动态性及其复杂性
5．1．2借助于情景分析和压力测试
VaR模型是基于对～般市场的正常情况的市场参数来设定多个假设条件的，然而VaR值对
于这些关键性豹参数的敏感性有多大，当现实市场情嚣发生严薰背离这些参数酌情况下，VaR
值在多大程度上偏离蜜际的风险值，这是描压力测试"豹直接魁的。压力测试用来衡量一蝗
基本稳定韵关系，如波动性、期关性、相对价携等的稳定性被打破时对VaR使的冲击。因此
通过对于各种“极端场景"进行压力测试，可以找到不易察觉豹市场嚣素、风险因素的变化，
以及一些小概率事件引起的例外关系的变化。
以我国人民币汇率的情况为例，虽然从2005年7月以来开始实行了以盯往一篮子货币市
场供求决定的有管理的浮动汇率利，但毒于历史原因，在我国汇率制度仍然没有完善，努汇
市场刚嚣《开始市场化进程，以及政麝千预等诸多因素，使褥人民币汇率还没有实现完全的市
场化。在这种情况下，运用通常豹资产收益服从正态分布的假设艨计算出来的VaR值，并不
反姨大民昂努汇市场的真实情况，使褥VaR的准确性和可靠挂大打折掌羹。哭了增强VaR模型
在我国商业银行中的使用，当涉及人民币汇率及其衍生工具的风险度量时，必须对相应的资
产或组合的VaR模型进行返回检验等方法来检测它的有效性，并根据检测的结果调整模型懿
●
参数，实现风险昀准确艘量。
5，2我国离业银行应用VaR技术的困难及可行性
5．2．1敢耀商业银行应用VaR度量风险的困难
(1)外汇衙生晶风险管理还没有褥到应有的重视
我图商业银行虽然已经根据1988年巴塞尔资本协议的要求，建立起了风陵管理的基本禳
架，但是包括外汇资本风险在内的锻行资产的风险度量统计工作依然没有安现期望中的制发
往。然瑟相对手薪资本协议嚣要求，我萤熬商娃银行童予历变数据熬收集统计王箨不到位，
缀难把握市场风险和各种揉俸风险，因此对于衍生品静风险度燕来讲还存在巨大的困难。德
是，随麓外汇衍生晶市场的发展和我国银行业务向国际发展的扩展，借鉴和学习国外的先进
的VaR方法实旄风险篱理追在厘睫。因此需要在机构落实、人员培训、工作方案等诸多方西
迸行安排，僵遗憾的是从监管部I'-]N商业银行还都没有对这项工作给予应有盼高度重视。
(2)外汇市场还不够健全
由于我国外汇市场的发展才刚刚起步，各种外汇衍生工具的交易还没有充分地利用其自身
特点和优势来实现其价格形成机制以及套期保值、规避风险的能力。从外汇市场的实际运行
来看，远期外汇市场和掉期外汇市场的交易都非常清淡，从活跃程度和交易量来看，也远远
赶不上即期外汇市场，这既没有实现货币管理当局的设想，也与国际外汇市场上远期外汇交
易、掉期外汇交易比即期外汇交易规模更大的一般规律不相符。在我国的外汇市场上还存在
很多限制，比如只能做多，不能做空，制约了衍生工具的充分利用，影响着对其进行充分的
定价，在这种情况下对于VaR的预测就难以达到期望的效果。再者，虽然对商业银行外汇业
务开始逐渐放松，但依然存在不少制度上的制约，使得银行还不能充分利用自身资源，发挥
其理财专家的优势，开展多种外汇衍生品对冲交易策略，以达到综合的的套期僳值，获得超
额收益的爱的。在银行没有充分使用外汇衍生品的情况下，推行VaR技术来度量风险，会遇
到较大的困难。
(3)历史数据没有积舅
VaR风险度量技术以大量的历史数据，或各种市场数据，诸如外汇、利率的收益回报及其
波动率的数据为基础进行风险管理，这对我国商业银行来讲是实施外汇衍生品风险管理中逐
到的最大障碍。例如，人民币兑美元的历史波动率信息，建国内银行以及金融机构设计外泛
期权产品黠不霹缺少的信息，在汇改之前隐含历史波动率仅有O。03铲，但在汇改以后，由于
市场上缺乏衍生产品，也就不能发挥其价格发现的功能，使得这样一个在风险管理中必须参
考的信息还难以得到。因此，由于这样的历史性原因，我国对于。些关键数据还缺乏有效的
连续性的统计。VaR理论具备了算法韵统一以及依赖予信息技术的应用的这一便捷因素，但对
于足够充分的数据支持的这一数据技术平台的要求，还需要依靠我国商业银行及有关国家祝
构或研究机构在这个方面作出大量的工作。
5。2。2我国商业银行应用VaR技术度量风险的可行性
(1．)有国外研究和实践的经验可供借鉴
VaR模型已经在世界各大跨国银行得到了广泛的应用。在理论上VaR模型的研究在西方国
家中已经比较成熟，大量的学者已经进行了大量的研究；在实践上，商业银行已经建立了比
较完善的基于VaR风险防控的内部模型，并在实践的过程中积累了大量的经验和教训。在这
①张光平．商业银行如何使用衍生品改交盈利模式[EB／PL]．
htlp：／／baakpeople．zgirw．com／News／20078_龟／BPeoo]e／87685lO_77902．htm]：2007年8月6目
样的基础上，在我国商业银行中推广VaR技术，选择适合我国现实的市场情况的各种模型参
数来建立新的VaR风险防控模型，再进一步分析、研究和实施，是非常可行并有意义的。
(2)VaR技术操作方便快捷
虽然VaR技术是建立在较为复杂的数理模型之上的一种新型的风险度量工具，不易被一
般银行管理者馒矮。但是其具有规范化摸式化的计算程序，一旦模型建立起来，就可以方馁
地被从事风险监测的一般银行工作人员所使用。另外，由于银行自身所具有的计算机网络优
势，各银行的不同分行之间可以共同分享网一VaR内部模型，跨行之间也可以分享对于各种
市场风险的预测以及风险因素波动率及其变动的数据，使整个银行系统实现风险管理的规范
化，随时了解风险值，及时掌握风险状况，实现对风险的有效监控。
(3)VaR技术有利于建立银行内部的控制机制
善先，VaR技术可以作为对交易员或终、汇风险控制人员的业绩评价手段。对一个交易员进
行业绩评价时，不能仅仅看其收益的大小，还要看收益与VaR的比率。这样，可以制约交易
员投资高风险项目的倾向，因为即便收益再高，如果该项目的VaR值也很高的话，收益与VaR
的比率也会很低，那么他的业绩评价也不会高。这样的评价机制可以使银行有效地控制外汇
衍生品的风险，并进一步利用外汇衍生品进行风险管理的操作。其次，VaR技术还可以加大外
汇风险管理部fj的信息披露程度，可以使用具体明确的数据向银行的高级管理人员报告，这
样非常有利于高层人员即时掌握银行外汇衍生品的使用状况及其所面临的风险，为其快速准
确地镱|j定各项经营决策提供依据。
5．3建立适应VaR风险管理的环境
5．3．1建立适应VaR风险管理的银行内部环境
(1)商业银行的高层管理人员要形成新型的外汇风险管理意识
我国商业银行的高层管理人员应该解放思想，建立前瞻性的镶行发展模式，在认识银行所
要面临的各种风险，尤其是外淀风险以及外汇衍生品所带来的风险上投入更多的精力。要建
立起一定新型的银行企业文化，从意识上认识到防范风险的重要性以及积极寻求并采用先进
的风险管理手段。在坚持银行经营中的安全性、流动性以及盈利性的原则的基础上，创造各
种条件向着国际银行业监管的《新巴塞尔协议》的要求开展实施银行风险管理的新方法，逐
47
步缩小我国商业银行与国际上的大银行在风险管理上的差距。
(2)加强银行内部风险管理人员的教育和培养
在国外由于风险控制不善而导致银行倒闭或巨额亏损的例子有巴林银行和大和银行等，
它们都是由于在金融衍生品的交易中，银行的从业人员的错误操作而导致的。因此，银行的
从业人员，尤其是涉及风险管理的从业人员必须具备优良的职业素质及崇高的品格。
外汇衍生品本身是一种很复杂的金融工具，其定价以及风险度量及控制在技术上对风险
管理者来讲是巨大的考验。我国还缺乏对于衍生产品尤其是风险控制方面的专业人才，要求
其对于外汇衍生品交易具有全面的了解，对各种市场信息反映灵敏，具有良好的心理素质来
快速准确地把握市场中各种风险因子存在的潜在波动，可以快速的反应并处理业务。要加强
对风险管理人员从理论上和实践上的培养，并树立严格的职业道德规范，遵守交易规则以及
各种限额规定，防范越权操作的情况发生。
(3)加强风险管理信息系统建设
现今全球的外汇衍生品交易市场依托于各大银行的计算机网络，在这个无形市场中，形成
了各种各样衍生品的价格，并且从而通过其价格发现功能对基础性金融资产的价格产生影响。
各大商业银行间在进行外汇衍生品交易的同时，接受了大量的数据信息，通过整合和分析，
对各种金融工具资产收益回报以及价格波动性及相关性进行了较为准确和有效的预测，为实
行VaR管理提供了基础的数据来源。
我国的商业银行为充分利用VaR技术开展外汇衍生品风险度量的工作，首要的任务就是充
分利用银行现有资源，进一步加大金融电子化水平，有效利用网络，分享市场数据，并进行
有效分析。这是风险管理的一项重要工作之一，也为将来有效实施VaR风险管理体系搭建好
技术平台做好充分的硬件准备。
(4)建立完善银行内部风险管理组织构架
由于我国商业银行存在内部机制不健全、风险测量工作相对落后、抗风险能力较差等亟需
解决的关键问题，因此应根据巴塞尔资本协议的要求，建立外汇风险管理的基本框架，从而
将资产风险测量统计工作制度化。要克服在外汇衍生品风险测量方面存在工作量过大、成本
过高、市场数据不易获得等现实困难，在市场风险、流动性风险、操作风险等的测量方面作
出探索。这些工作需要一个完善的风险管理组织体系来组织实施。对此，可借鉴国外经验，
建立如下的风险管理组织框架：
图5．1风险管理组织框架
资料来源：作者编制
在风险管理的组织构架中，与外汇衍生品交易相关的部门分别为：财务与交易部门、风
险管理部门、操作部门以及审计部门。它们的职能分别为设置头寸、风险分析、实施交易以
及内部稽核。其中，风险管理是核心部门，它处于整个业务流程中间位置，银行的其他部门
为其提供信息和服务，如根据战略规划部门对银行未来的整体规划和发展趋势制定外汇衍生
品VaR限额，利用信息技术部门提供的计算机以及数据库服务对衍生品的风险进行度量以及
数据的统计，通过人力资源部门吸收优秀的风险管理人才以及实施各种职业培训工作。
5．3．2建立适应VaR风险管理的外部环境．
(1)政府监管部门要加强对银行风险管理的监督
一项管理技术的引入必然需要相应的、适宜的制度安排作为支撑。VaR技术引领了国际上
现代风险管理的新潮流，作为监管部门，巴塞尔银行监管委员会、美国联邦储备银行以及欧
盟银行的监管部门都趋向于用VaR的方法为金融风险进行度量。因此监管部门的意识具有很
强的导向作用。目前我国的监管机构在业务的制度安排上，管理机构设置上及法规建设方面，
还存在很多的缺陷，而不健全的制度安排势必很难保证新技术在其中发挥应有的作用。因此，
如果我们要引入VaR方法来解决商业银行外汇衍生品风险管理过程中的风险度量问题，监管
部门应该激励商业银行开展新型的风险管理技术的探索，鼓励国内银行向国际上的大银行学
习风险管理的宝贵经验，并结合我国的现实情况来逐步推进银行业风险管理的新方法。
(2)进一步推进我国外汇市场的发展
外汇市场的发展，为外汇交易，以及外汇衍生品交易的发展创造条件。现在我国的汇率
改革刚刚起步不久，所形成的市场还不是一个有效的竞争市场，因此市场信号还不足以准确
49
地为各种金融资产包括外汇衍生品的价格进行定价，这就形成了～定的金融风险。因此要从
银行外部为外汇衍生品的风险管理创造条件，首先要进一步推进我国的外汇市场的发展，尽
早建立人民币与外汇间外汇远期市场，积极开展掉期交易；在圜内建立相应的场内或场外交
易场所，吸引银行、客户等市场主体直接在国内市场进行外汇间的衍生品交易。外汇衍生品
市场发展了，才能开发更多的衍生王具，吸引更多的交易者，也才有利于衍生王具的交易和
流遥，并进一步起至《防控风险的作用。
此外，外汇衍生品市场的发展和完善是一个系统工程，除了需要企业、银行、监管部f1
等多层次、多部门的协调合作之外，相关法律、会计制度的改进与完善、社会公众对外汇衍
生品的认知程度等都会影响外汇衍生品市场的发育程度。
从以上的论述中可以看到，我国在商业银行中的外汇衍生品的风险管理中推行VaR方法既
有一定的霾难，又有一定的可行性。然焉在我嚣外汇衍生燕市场逐渐发展的大趋势下，商业
银行外汇衍生品的风险管理又将成为无可圈避的闻题。因此作为商业银行，必须在借鉴重外
先进的VaR风险管理技术的同时，进一步研究适合我国商业银行的VaR风险计量模型和风险
管理模式，在实践中积累外汇衍生品风险度量及管理的经验，逐步实现风险管理从定性管理
向定量管理的过渡。作为银行的监管机构也要加强对商业银行的风险监测，积极鼓励并推行
新型的风险管理模式，引领我国银行向着更加健康有益的方向发展。
50
附录
附录1：远期外汇合约VaR计算模型计算过程及制图方法
在一个名为“远期外汇合约．xls"工作簿中建立一个工作表，并将其命名为“远期合约
的VaR计算模型”。在范围C1：G5中输入如表1所示文字和数据：
表1不同头寸相关性矩阵图表
E C D E F G }
1 相关矩阵
风险因子价格波动率
2 欧元，美元即期汇率欧元1年利率美元1年利率
3 欧元I美元即期汇率0．9630％ 1．0000 —0．0035 ．0．0042
4 欧元1年利率0．0740％ 一0 0035 1．0000 0．1240
5 美元1年利率0．1160％ ．0．0042 0．1240 1．0000
再按照表2制作计算模型：
表2组合VaR计算模型
B l C I D l E l F
欧元，美元即期；L率I 1．54
欧元年利率0．0569
100万欧元现值944688 53
i～：譬”4豁毒蠢蠢蕊、{戮、”
[率风险15010．628I+：
欧元利率风险1153．4647
美元利率风险2784 5261 连潞蟊锩’!渊翳雠蹬㈣蘧
14994．89632 J 1446．2087 J 2864，51 1 1
234727274 K
组合VaR 15320 81 2
该表格中所涉及到的计算公式分别为：
In E8 =1．54
In E9 =0．0569
In E12 =1．65*D3+E1 O
In E13 =1．65"E10+D4
In E14 =1．65'ElO+E8+D5
111 C16：E16 2{MMULT(TRANSPOSE(E12：E14)，E3：G5)}
5l
7—8—9一竹"他一侣似佰一仃侣一伯
In E17 ={MMULT(C16：E16，E12：E14)}
l
l In E18 =SQRT(E17)
再在17中输入公式：“=E18”，在范围J7：AJ7中分别输入0．03-0。08，步长为0。002的数值，
在范围18：133中输入1．3一1．8，步长为0。02的数值，在范围17：AJ33中，作17相对于E9
和E8的二维灵敏度分析操作，利用Excel的模拟运算表功能，填充J8：AJ33中的数据，如表
3(部分数据由于页面的限制已加以隐藏)。．
最后，利用17：AJ33(17除外)中的数据，制作一个三维曲面圈，就制作出如匿垂．1所
示图形。’
表3：维模拟运算表
l l J l l< l AH l Al
1 5320。8{ O。03 0。032 0。078 O，08
1．3 15661．31 15630．02 14927．32 14897．5
1．32 1 5667。28 1 5635．97 14933．01 14903。17
1．34 1 5673．33 1 5642．01 14938．78 14908．93
1．36 1 5679．46 15648。14 1 4944．63 14914．77
’．7 15796．8 1 5765．24 1 5056．46 1 5026+38
1．72 15804．46 1 5772．88 1 5063．76 1 5033．67
1。74 {5812。2 1 5780。6{ 15071。14 15041．03
1．76 1 5820．03 1 5788．42 1 5078．61 1 5048．48
'。78 {5827，94 1 5796。32 {5088。'5 15056
1．8 1 5835．94 15804．3 1 5093．77 1 5063．61
附录2：互换合约VaR模型的计算过程
在一个名为：“互换合约模型．xls”工作簿中建立工作表：“计算模型”，在范围C2：J8中
输入如表4所示文字和数据。
52
7—8—9一竹"勰～掬一∞洲～娩鹚弘
表4不同期限现金漉头寸椐关性矩阵
相关矩阵
期限贴现率％ 波动率％
1 2 3 4 5
1 8，75 O．{1S { 0．949 0．933 0．923 0．91{
2 9．08 O．156 0．949 1 0．982 0．978 0．964
3 9。24 0．201 0，933 0。982 1 0。995 0，984
4 9．34 0．238 0．923 0．978 0．995 1 0．986
5 9。42 0。279 O。91l 0，964 O．984 0．986 1
再在L3：07范围内进行计算，如表5所示：
． 表5单个现金流MaR计算
L l M l N l O
固定支付现值单个现金流VaR
166000 1 52092．3 291．'047248 591 89208
166000 1 38433．2 356．32701 74 7693．452
166000 125811，9 41 7。2551 054
166000 1 14249．9 448．6591 93
2166000 1352402 6225。781 847
在乙3串输入公式：“=2000000*8。3％努，并将其拷贝到L3：L6中，在L7中输入
“=2000000*8。3％+2000000”；在殛3中输入公式；“=L3*EXP(-D4*O。01．C4)”并将其拷贝到M3：M7
中，在N3中输入公式：“=1．65*M3*E4*O。01"并将其拷贝到N3：N7中；在03中输入公式：
“={删ULT(F10：JlO，N3：N7))"，在04中输入公式：“=SORT(03)"。
新建一个工作表将其命名为“相关矩阵"，在范围A1：E5中输入如表6所示的文字和数据。
表6不同头寸相关性矩阵
’
A B C D E F
1
风险因子价格波动率
榴关矩降
2 欧元／美元即期汇率欧元1年利率美元1年利率
3 欧元／美元邸期汇率0+9630％ l，0000 —0．0035 ．0．0042
4 欧元1年利率0．0740％ ．0．0035 1．0000 O．1240
5 美元1年利率0，1160％ ，0．0042 O．1240 1。0000
6
回到“计算模型工作表”，制作一个计算模型，如表7所示：
53
，一2—3—4—5—6—7—8—9一伯
表7组合VaR计算模型
C l D l E l F
在表7中的数据计算过程如下：
InEl3 =2000000
InEl4 =l 300000
InEl6 =I．65*相关矩阵!B3*E14
InEl7 =1．65*相关矩阵IB4*E14
InEl8 =1．65*相关矩阵!B5*EI 3+04
In C20：E20 ={MMULT(TRANSPOSE(E16：EIS)，相关矩阵!c3：E5))
In E2l 2{MMULT(C20：E20，El 6：E1 8)}
InE22 =SQRT(E21)
附录3：包含外汇期权的蒙特卡罗模拟计算过程及作图方法
在一个名为“蒙特卡罗模拟．xls"工作簿中建立名为“随机变元’’的工作表，如表8
侄一竹¨一侣一仃侣一伯加一纠挖一鸦M
表8随机变元制作模型
C l D l E l F I G
美元，人民币外汇随机变元z1
1
2
3
4
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
．1．095502
．0．217618
一O．189076
-O．001 971
0．69244 1
．1．273678
1．310397
．0．699928
0．1 77785
1．521671
O．61 6952
0．07656
—0．066769
1．279839
．2．459562
0．1 36877
0．251 1062
0．4572852
．0．55971 5
—0．21 8932
0．5567699
．0．725688
0．1265037
．0．42381 1
．O．81 2903
．0．783792
1．3246558
1．7069629
元z2
1
2
3
4
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
．2．237526
O．17188
0．279594
0．450964
．0．669283
0．00078
0．325898
．0．5961 37
0．094439
．0．676326
．0．905953
．0．785399
1．316725
1．464544
在G3中输入“一0．17"，在范围C5：C504和11：1500中分别输入1-500的数据列(本图表隐藏
了大部分行)，分别在D5和G5输入公式“=NOlwSINV删DO)"，并将其拷贝到范围D5：D504
和范围G5：G504。在J5中输入公式“=$G$2*D5+SQRT(1．$G$2A2)*G5"并将其拷贝到J5：J504
中去。
分别以D5：D504的数据作为X轴，以C5：C504的数据作为Y轴制作一个柱形图，就形成
了图412所示的美元／人民币汇率随机变元分布图。以J5：J504的数据作为X轴，以15：1504的
数据作为Y轴制作一个柱形图，就形成了图4．3所示的美元债券随机变元分布图。
新建名为“汇率改变分布"的工作表，建立如表9所示的计算模型：
55
，一2—3—4—5—6—7—8一缅蛳钾伽一湖洲眦锄泓～蹦
表9汇率改变分布计簿模型
在范围B6：B505中输入1．500 自然数列， 在C6中输入公式：
群=$D$2串EXp((一$D$3^荔2)枣$D$4+$D$3枣SQR『r($D$4)幸随机变元!D5)’’并将其拷贸到C6：C505
中。
在F7：F12中输入公式：
In F7 =MAX(C6：C505)
In F8 =MIN(C6：C505)
In F9 =AVERAGE(C6：C505)
InFlO =STDEV(C6：C505)
InFll 。{AVERAGE((C6：C505-F9：F9)^3))
InFl2 2{AVERAGE((C6：C505-F9：F9)^4)}
在范围H6：H31中输入6．8．7．3，以0．02为步长的数列，在16：131中输入公式
“={FR￡QUENCY(C6：C505，H6：H31))’’，在J6和K6中分别输入公式：“=16／SUM($I$6：$I$31)”
和“=NORMDIST(H6，$F$9，$F$10，0)枣O．02"并分别拷贝裂J6：J3I和K6：K31中去。鲡表10。
表10图形基础数据
H I I l J f K
分格数据落入个数频率芷态分布理诒
6，8 C 0．000％ 0．006％
+， ．6．82 ￡0．000％ ◇．0{7％
∥ ’6．84 0 0．000％ 0．047％
i S。88 g 0。000％ 0。122％
：，’。6．88 2 0．400％ 0．286％
： 6．9 ·2 0．400％ ，O．615％
：． ：6．92 3 0．600％ 1．212％
6．94 8 1．600％ 2。186％
，， 6．96 12 2．400％ 3．6{1％
，? 6．98 23 4．600％ 5．461％
，誓7 40 8．000％ 7．562％
7．02 46 9．200％ 9．588％
i， 7。04 44 8。800％ 1{．{29％
7．06 ， ．56 11．200％ "．828％
7．08 62 12．400％ 11。5{O％
，
一7．1 57 11．400％ 10．255％
7．12 50 10，000％ 8．365％
童。，7．14 36 7．200％ 6，248％
7．16 17 3．400％ 4．273％
、7．{8 17 3．400％ 2。675％
。” 7．2 14 2．800％ 1．534％
⋯ 7。22 8 1。600％ 0。805％
7．24 O 0．000％ 0．387％
7．26 1 0．200％ O。170％
7．28 2 0．400％ 0．069％
7．3 O 0．000％ 0．025％
分别以16：131的数据作为X轴，以H6：H3I的数据作为Y轴制作一个柱形图，就形成了
图4．5所示的美元／人民币汇率5日后价格分布图。
后面部分模型应用蒙特卡罗模拟的计算过程与上文介绍内容雷同，不再赘述。
57
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http：／／bankpeople．zgjrw．com／News／200786／BPeople／87685 1 077802．html：2007年8胄6霞
后记
本论文是在我的导师王爱俭教授的悉心指导下完成的．从论文工作的开展到最终完成，
王教授都给予了我耐心的指导并指出了不足，使我在论文写作的过程中受益匪浅。王教授的
学术水平是我一直非常景仰的，能在如此优秀的导师的教导下进行研究生三年的学习，我感
到非常幸运，也更有压力和动力去努力学习专业知识．三年来，导师不仅以渊博的知识指导
着我的学业，还以她的人格憝力、治学态度深深地影响着我，在此向我敬爱的导师表示由衷
的教意和谢意l
同时，我还要感谢王兴德教授向我传授的Excel建模技术，使我熟练地掌握了用计算机
解决财经管理问题的方法，并将其作为工具运用到了毕业论文的写作中．还要感谢金融系其
他帮助过我的老师，是他们的教育和指导，使我得以顺利的完成了学业。另外，在论文的写
作过程中，刘玮、毕慧绘等同学为我提供了大量相关资料，就某些问题深刻交换了意见，而
且在生活中他们也给予我很多的关心和帮助，我在此向他们表示衷心的谢意!
感谢我的父母，他们对我的默默关心和支持是我前进的动力，我将永远铭记在心。
感谢并祝辐所有关心争帮助我的人1
6l