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投資債券應有數量化風險管理

日期:2012-07-27 00:00:00 來源:互聯網
    2008年以來的債券市場波動相對平緩,盡管收益率曲線也出現了50點左右的上升,但比起過去的年份只能算小級別的波動。在這種相對平緩的市場中,可以有更多時間思考一些事務性的工作,例如,如何在現有的數據條件下管理數量化風險指標。

  現代化的風險管理已經蔚然成為體系,也都已經軟件化,使得計算各種風險指標只是輸入幾個參數的簡單過程。例如,我們可以很容易用軟件實現債券組合久期、基點價值以及在險價值(VaR)的計算,不少機構已將此類數量化手段應用于內部管理中。

  但長期以來,由于中國債券市場流動性相對較低,市場數據的有效性、連續性一直是困擾債券組合管理者的難題,只是在近兩年才逐步有所改善。由于數據庫存在一定缺陷,使得基于此的各種風險值計算都面對可靠性不足、波動性大的問題。也因此,不少人對數量化風險管理的有效性產生一定質疑,特別是對待相對高端的數量指標例如VaR等。

  毋庸置疑,由于對收益率曲線歷史數據要求嚴格,VaR等計算復雜的風險指標,確實面臨更多的可靠性與穩定性方面的挑戰。而這樣的計算結果,在諸如2008年這樣穩定的市場中,似乎也意義不大。

  但是,盡管可靠性與穩定性面臨挑戰,筆者仍然認同這些復雜的風險管理指標的價值。畢竟,這是一種觀察分析手段,如果能夠積累一定時間長度的計算結果,我們就能夠相對明晰地看到資產組合的風險變化情況,看到它的歷史軌跡,即便是可能存在一定的跳躍性,但軌跡的大致方向還是存在的。如果得到這樣的結果,對于組合管理策略的形成、風險管理質量的提高等都是具有較大意義的。

  何況,近兩年來收益率曲線的穩定性、連續性和有效性在逐漸增強。筆者雖然沒有進行嚴密的證明,但日常觀察表明,7年以內國債曲線已經相對完善,關鍵時點收益率相關性量化結果的可靠性已經大大增強。在這種情況下,提高數量化風險管理的水平,依靠現代化的模型和軟件進行數量化風險管理,已經逐漸成為現實。
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