风险管理前沿理论读书笔记：阳民风险管理阅读系列之五
王莹莹
（E-mail: Ampoc.org@gmail.com）
阅读过《Energy and Power Risk Management： New development in modeling, pricing, and Hedging》一书的第十章“Risk Management”之后，总体把握，本章主要是基于能源价格的风险管理及一般性问题的风险调整，风险计量系统的分析和套期保值。首先，我们都知道，能源价格是不同于一般的商品，其价值不仅仅受价值的一般规律的影响，还受到国际政治等的影响。面临能源市场这么多的参与者，就我个人认为，我也很同意作者的观点：能源价值是分常复杂但也是很重要的风险管理。正确的理解和把握能源风险，有利于利益相关者做出合理的决策。
首先，在标准的公司融资业务中，对涉及的贴现与适当的风险正在审议的现金流量调整风险调整贴现率.这标准的做法仅仅是符合对称现金流，也就是说，现金流量的损失概率就是增益的概率。事实表明，对非线性衍生产品的程序将不会是适当的。
看了（10.4）我知道，风险调整将对那些依靠S定价的所有衍生产品是一致的，因此，对（风险调整）衍生产品的S定价，要坚持使用（10.5）的流程，而不是（10.2）的流程。如果S是可交易资产，任何衍生工具的价值是可完全套期保值的。
关于市场价格风险，可以从通过使用（10.4）的基本S的衍生品交易价格中得到恢复。对风险的市场价格相对应的市场参与者的综合风险偏好。这样做，如果能识别所有的，以及相应的市场风险价格，就将能够以优惠的价格与市场的衍生产品一致。但在实践中，市场风险的价格是一个非常具有挑战性的事业。外交事务委员可以对各种市场风险的价格产生有重大影响的估计。如果有足够数量的贸易品进行套期保值，市场风险的价格收集变的毫无意义。如果贸易品数量不足以消除所有的风险，那么，确定风险的市场价格找出任何新产品的价格。
价格的商业目的不是为了找出市场会在交易，如果确实交易，是否给定的产品是一个很好的交易。为此，只需要根据现有的对冲工具的知识，残余风险和个人（企业）特定风险。有了这些，可以轻松地设置，没有任何深奥的数量提供参考，如市场价格风险，并提供企业的出价。最后，企业感兴趣的是交易的商业可行性决策（和风险管理），而不是在估计不存在的市场定价机制。
当估计一个特定的衍生结构价值，企业一直主要集中注意力在如何对风险的考虑。同样，如果不是太重要，只是在评估一个这样的结构组合的风险，即制订一个总的投资风险相一致的措施的议题。有许多衡量投资组合风险的方法，其中风险值方法是目前最流行的一种方法。
计算资产组合VaR的典型过程有四个步骤：1、确定风险因素；2、确定他们在一段预先确确定的持有期限的联合分布，即确定在该期间开始和在他们的价值观期结束有条件的联合分布因素。同样，可以计算分布解析或通过模拟。3、利用在持有期间的随机分布找到Δp，这里的Δp表示，在投资组合的价值持有期间的变化。4、一旦发现Δp的分布，在一个给定的置信水平使用这个定义计算VaR。
VaR的方法在现实的能源市场有重要的意义，简单概括几种。关于风险选择，不存在通用的风险因素，并且他们的选择主要依靠投资组合的构成，市场和对特定风险的态度。常常是征求专家意见的，以确定最有效和最适当的选择。自然，危险因素应与公式和应给一个给定值的算法一致，因为最终所需要的是对代表（10.7）连接在一起的危险因素组合的价值。大概估计一下，每个位置都有自己的温度曲线，即使每月粗糙的决议，这意味着有12个因素。此外，必须增加，这个数字同样数额的波动性因素。
总而言之，可能有几千个变量，即使使用最大强大的计算机，这也是个巨大的数字，尤其是，如果耗时蒙特卡洛模拟用于计算这些变量的联合分布。两种通常被认为是解决高维的挑战问题的方法。
减少主要的风险因素设置。此映射涉及到“桶聚集的因素，”既地点和时间。例如，可以选择不区分内明年第二季度每月的价格，从而创造一个季度桶。该季度的价格会是一个危险因素。主要成分的方法。现在的危险因素是整个曲线摄动的程度，而不是单独的点沿曲线前进，。如果能找到的远期曲线的主要运动，这种做法就可能导致的危险因素显著减少。
危险因素联合分布的代表。在第二阶段，需要计算在目前的状态下，超过持有期条件的风险因素的联合分布。三种常用的方法来确定这一分配，即是历史模拟、分析方法和蒙特卡洛模拟。
第一，历史模拟。这种方法，在持有期间的要素价值的变化是从过去历史抽样的，适用于目前的状态来计算的联合分布样本的方法。例如，假设持有期为一天。那么，就是根据这一方法计算风险的联合分布的样本因素的。首先，考虑风险因素的历史横跨时期的L因素。对于在历史期间的每一天，都要计算风险因素的日常变化。其次，给定今天的风险因素，计算第二天风险因素的L样本。代表第二天的联合分布，就是相应的样本分布。
历史模拟的优点是，只要提供对了实行该方法的必要条件，就很容易识别。相比于蒙特卡洛模拟，历史模拟不需要复杂的矩阵运算，实施简单。而且，历史模拟不需要识别和建模的危险因素相关的结构，这是一个非常有价值的功能，特别是如果联合分布的因素还远远没有这样一个标准的正常分布。这种方法的主要缺点是它的适用性，即丰富的数据，这难以满足大多数市场。而在能源市场，这种情况几乎无望。另一个历史模拟普遍弱点的根源是，历史数据总是以当代的世界的状况为前提条件。在金融市场上的这些条件可能是政治或宏观经济或类似的性质。在金融市场上的这些条件可能是政治或宏观经济或类似的性质。甚至，有时历史数据还会有不适当的误导。
第二，分析方法。风险因素联合分布的偏差，Δfi，在持有期是从某参数系列的分布中选择的。理论上是很复杂的，但实际执行中，主要是加权移动平均法（EWMA）和广义奥托雷进展型条件异方差法（GARCH模型）。
这种方法的优点是有效而且易实现，尤其重要的是是，它能够处理数目很大的风险因素。不足之处是，它强加了一个联合分布结构，这不符合现实，尤其是能源市场。
第三，蒙特卡洛模拟。给出持有期的风险因素价值变化的L样本，采用适当的计算技术。之后，新的风险因素计算的样本使用公式（10.9）。不像历史模拟，蒙特卡罗模拟不被在系列中历史时间的条目数限制。并且可以生成任意的风险因素大套。
还有历史和蒙特卡罗模拟，该方法对投资组合的价值究竟是相当有利的。但是准确的投资组合估值可能是一个耗费时间的命题，特别是当人们需要运行此蒙特卡罗模拟时。
关于计算VaR的步骤很简单，无论是历史还是蒙特卡洛，生成组合中的价值变化的样本，然后样本分布则应该使用公式（10.8），以确定风险值。
关于风险度量，尽管存在分歧，VaR和风险度量概念相当接近。但有替代性风险的措施却有本质的不同。措施之一是现金流量风险。这种风险的措施日益受到欢迎，但对风险评估可能过于有限，尤其是非金融公司的的VaR的方法。现金流风险的方法的主要不同在于，对现金流的风险因素的影响及其分布和不在该商标进入市场组合的价值。因此，在这期间的影响被认为显长于的VaR计算的持有期。此外，使用这种方计有比计算VaR值还广泛的相关因素。这可能潜在的包括所有影响现金流营运的驱动程序，而不仅仅是是市场风险价值方法使用的因素。
该方法的主要缺点是，它太依赖专家的指导。该驱动因素的选择、其带来现金流运营的影响和现金流模型的本身，所有这些都是以开发者判断和知识为依据的。此外，这应与经营和用于建模的现金流量分配的市场因素是一致的。尽管优缺点，现金流的风险评估方法提供了对公司的长期风险有益的见解。
信用风险值越来越受关注，它的基本概念是和风险价值方法的使用是相似的。唯一不同的是，在兴建中的分布组合的价值变化，还应该考虑到信贷事件的概率。这些事件包括违约和信贷质量变化（如信用评级）。
未来现货价格和远期曲线。在任何给定的时期，可以引用远期价格和期货价格，这之间的不同是，由于市场参与者对风险的厌恶，要求采取这种或那种交易的其他方面得到补偿。在价格的差异就是所谓的风险溢价。重要的是，在现货价格概念的使用是有限的风险管理的做法，因为形成现货产品的套期保值，是相当复杂。所以，使用的给定的价格，只是随着时间的推移模型的演变。
远期是未来资产交割的那天的价值。远期合约的价值在于确定未来现金流量。为了确定是否是曲线的一部分，首先建立一个未来现货价格的行为模式，增加公司的风险溢价，并以此为所有的价格预测的结果值。这个价格就是预计现货价格。同样，应该明确，最终的结果与实际提出的报价不同。
远期价值和现在价值的区别有两个因素，即在远期外汇市场效率低下和风溢价。第一种原因是期货市场不正确的对待存在的一些信息。第二种原因是风险溢价的存在导致的差异。这两个因素可以在任何特定局势的起作用。
关于实物资产作为长期投资，可以知道，有形资产的期货价格并不是在所有的交易都没有收益。但是，基金的投资策略的主旨是与市场决策或风险管理不相关的，而对一切随之而来的风险采取长期定向职位。
要使用估计风险值，就要理解这个概念本身的适用性。关键是要明白，风险值只有在流动市场是一个风险的合理措施。如果评估风险值没有提出有关的交易曲线，这一概念已没有多大意义。风险值假定使用持有期的概念，在放轻松的一段时间中来分析市场价格风险。如果没有放松能力的贸易，那么，VaR是毫无意义的衡量风险。资产的经济生活超出了该流动资产的一部分功率曲线。风险与曲线的流动部分可理解为VaR的条件合理的持有期。显然，在这种情况下，平仓贸易不涉及单位的实际销售，而是在投资组合中的改变来消除风险。最糟糕时可以尝试短期收费协议，来消除风险。这样做的风险是，没有任何品，以消除投资组合的风险，并且没有交易条件的信息。
关于套期保值，如果对冲某一选择，在到期的时间t的期权回报可用 （10.12）来表示；如果是完全可套期保值的，可用 （10.13）运算；还有一些分开讨论的运算方法。总之，这些运算的大问题是，对不同因素的独立性问题（可套期保值和不可套期保值的）。对于共同正常变量，零相关（或协方差）意味着独立。对于其他的分布这一结果不成立。如果这两个因素都依赖，但相关性为零，上述程序可能无法直接适用。严格来说，如果相关始终为零，当地的方差最小对冲将永远给予方程（10.17）。但是，对于非正态分布，要素的依赖将作出相关的随机过程。因此，即使相关性平均为零，局部方差最小化的最佳对冲将取决于分布的相关性。
在非完全市场套期保值的情况下，不能对冲出所有与相关风险的立场。在计算对冲我们遵循可套期保值资产的完整市场所采用的标准程序。在完全市场情况下只有一个正确的方法来对冲风险。在不完整的情况下，正确的套期保值策略取决于对冲实体喜好的风险。风险偏好自己需要一个更明确的定义。标准财政框架集中在方差最小化系统，同时保持尽可能高的回报。但这不总是适用的，人们可能对管理巨灾风险峰值功率有兴趣。不过，使用均方差优化可能减少危险的其他类型的代理，并有一个高度发达的分析框架的优势。
在一个动态的框架中，有两种均值方差优化的一般概念。第一是本地优化，即在对冲投资组合的再平衡之间，尽量减少一步方差。第二是全局优化，即总方差最小化。寻求最优化的套期保值策略往往是相当具有挑战性的，这需要大量的计算资源。此外，在某种形势下的最佳对冲投资组合是不存在的。有时，本地优化和全局优化是等价的。
在套期保值的混合模型中，可以利用指数期权，如果更具流动性或提供更好的套期保值性能的话。贸易品的选择是出于两个考虑：对冲的流动性和性能。后者是衡量随机误差的大小，它的方差越小越好。
选择方程（10.27）和（10.28）具有代表性，取决于实施的难易程度，不是偶然的。不使用远期和期权的价格，而是利用远期价格和隐含波动率，重新缩放期权价格。在两种情况下计算的对冲是相同的。

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