《风险管理与金融机构（原书第5版）》这本书对金融从业者深远的影响，特别对于从事金融衍生产品和风险管理的人员。三位译者分享了他们如何通过赫尔教授的作品进入金融领域，并强调在当前信息时代找到一本好书的困难。书籍内容深入浅出，结合实际例子讲解金融理论，适合作为教材开拓学生思维。翻译过程中注重与业界术语一致，对新概念保留英文并尽力纠正错误。译者感谢家人和他人的支持，并期待读者对可能存在的不足提出批评。



译者序

银行的运营核心围绕资本来源与风险管理。股权资本在保护银行免于破产上优于次级债券，政府通过存款保险制度如美国FDIC来稳定储户信心，但也可能引发道德风险。投资银行则负责企业与政府的证券融资，IPO是企业上市的关键步骤，有时采用荷兰式拍卖避免传统IPO的问题，如谷歌的案例所示。

银行业务广泛，包括储蓄、贷款、承销、交易咨询等，大型银行全球化运营，并内部设立规定防止利益冲突。银行需面对信用风险、市场风险与操作风险，持有相应资本抵御潜在损失。监管机构如巴塞尔协议设定规则确保银行稳健，同时银行计算经济资本（低于监管资本），确保覆盖风险。

然而，近年来银行在风险管理上的失误导致重大亏损，甚至需要国家援助。短期存款支撑长期贷款的模式面临挑战，金融危机后贷款账户结构变化。私募与公募的区别、荷兰式拍卖的股票分配机制、毒丸计划、银行内部利益冲突、交易账户与银行账户区分、发行-分销模式等也是讨论的重点。

第2章 银行

年金合同中，投保人不享受股息分红，保险公司有权调整累积结余的利率上下限，以吸引不愿承担风险的投资者。历史上，英国保险公司常提供保底利率承诺，但未充分考虑其成本与风险，如公平人寿在利率下跌、寿命延长时陷入困境。死亡率表是人寿保险定价的核心，它显示了各年龄段人群的预期寿命和死亡概率，用于计算保费和预估赔付金额。此外，财产及意外险也提及，保障财产损失和法律责任，保费可能随预计赔偿增加而调整。保险公司通过广泛业务分散风险。

在提供保险前，保险公司会收集投保人信息以减少逆向选择风险，如人寿保险要求体检，汽车保险查看驾驶记录。然而，实际操作中仍可能存在偏差，如购买人寿保险的人死亡早于预期，年金购买者长寿概率偏高。再保险是保险公司转移风险给其他公司的方式，通过支付保费，若发生损失，再保险公司将进行赔偿。监管机构设定资本金要求，以确保公司的财务稳定性。

固定收益养老金计划对雇主风险较大，因为他们需保证承诺的养老金支付；而固定供款计划则将风险转移给雇员。估算固定收益计划债务的贴现值复杂，并受贴现利率影响。近年来市场波动对固定收益养老金资产和负债价值造成重大冲击，导致一些充足计划资金变为不足。因此，许多公司考虑转型为固定供款计划以保护股权价值。

第3章 保险公司和养老基金

交易所交易基金（ETF）是一种在证券交易所上市交易的投资工具。它们类似于封闭式基金，但机构投资者可以通过份额与资产的互换机制来确保其市场价格接近其净资产价值（NAV）。这种设计使得ETF具备了全天候交易、支持卖空操作以及高透明度的特点。相较于传统的共同基金，ETF通常具有更低的管理费用，这得益于其被动跟踪特定指数或策略的方式。

然而，主动管理型基金尽管收费较高，但并不能保证持续超越市场表现。Jensen的研究揭示了大部分主动管理型基金在长期投资中的业绩并未优于市场平均水平。实际上，过去的优秀业绩对未来回报的预测效果有限，这暗示了基金经理的能力可能不如运气在投资结果中所起的作用大。因此，投资者在选择基金时，应充分理解并考虑其历史表现和费用结构。

共同基金市场虽然受到严格监管，但仍存在如延迟交易和择时交易等违规行为。相比之下，对冲基金的运作则相对较少受监管，它们采用复杂的投资策略，主要面向经验丰富的投资者。对冲基金通常采取多元化的投资策略来管理风险和追求收益，包括股票多空策略、专营卖空型策略、不良证券型策略、并购套利型策略、可转换债券套利型策略、固定收益套利型策略、新兴市场型策略以及全球宏观型策略。

股票多空策略涉及同时买入看涨股票并卖出看跌股票，以利用价格波动获利。专营卖空型策略则侧重于借入并卖出预计会下跌的股票，期待在股价下跌后以更低的价格买回并归还，从而获得利润。不良证券型策略关注的是高风险、低信用评级的债券或其他资产，试图通过这些资产价值的恢复或重组来获取回报。

并购套利策略则利用企业合并过程中可能出现的价格偏差进行交易，投资者会在宣布合并后买入被收购公司的股票，并卖出收购方的股票，期待在合并完成时价格回归。可转换债券套利型策略涉及对可转换债券及其对应股票的分析和交易，以捕捉两者价值之间的差异。

固定收益套利型策略关注的是不同债券或信贷市场间的相对价值机会，通过买入被低估的债券并卖出被高估的债券来获取利润。新兴市场型策略则侧重于在发展中国家或新兴经济体的投资，这些市场的波动性较大，但可能提供较高的潜在回报。

全球宏观型策略则是通过对全球经济和金融市场的整体分析，寻找跨资产类别的投资机会。管理期货型策略则是预判商品价格变化进行交易，利用技术分析或基本面研究来指导决策。

尽管对冲基金有时能提供高回报，但其业绩评估复杂，数据的不完整性和偏差可能导致实际回报低于共同基金。此外，对冲基金的风险也相当大，如1998年长期资本管理公司的巨额损失所示。尽管在某些时期，对冲基金的表现可能超过标准普尔500指数，但在2008年金融危机之后，它们的整体表现逊色于市场基准。

因此，在考虑投资对冲基金时，投资者应充分了解其策略、风险和费用，并结合自身的风险承受能力和投资目标进行决策。同时，理解并关注整个金融市场的发展趋势，以及对冲基金在其中的角色，也是做出明智选择的关键。

第4章 共同基金和对冲基金

金融衍生产品市场包含各种标准化合约，如远期、期货和互换。远期合约在场外进行，约定未来以固定价格买卖资产，常用于企业外汇风险对冲。期货合约则于交易中心交易，价格随市场供求波动，便于平仓与到期前的清算。互换合约中，双方同意在未来交换现金流，基于利率或汇率等变量的预期值计算。自80年代起，互换交易在场外衍生品市场占据主导。

气候衍生产品是为帮助企业应对气候变化风险而设计的工具，如与特定地点每月累积热度日（HDD）或冷度日（CDD）相关的远期和期货合约。这些产品帮助能源行业、消费者和其他受天气影响的领域管理风险。芝加哥商业交易所提供气候期货和期权交易，让投资者对全球城市的天气变化进行投资。

金融衍生品市场分为交易所交易市场和场外交易市场。交易所如期货交易中心，有标准化合约且价格透明；场外交易则更为灵活，但风险管理和监督更依赖于交易双方。远期、期货、互换和期权等不同衍生产品各有特点：远期锁定未来价格，期货便于套期保值，互换交换现金流，而期权提供选择权。

投资策略中，远期合约可用于黄金市场套利；通过价目表，可将浮动利率投资转换为固定利率；买入远期并持有看跌期权的组合能平衡风险与收益；在互换合约中，企业需根据不同利率环境计算支付。这些策略涉及金融衍生品、利率管理等多个领域。

金融投资中，理解各类衍生产品的特性至关重要。通过有效运用远期、期货和互换等工具，投资者能够对冲风险、锁定利润，并根据市场变化调整投资组合。同时，金融机构应强化风险管理，防止不良交易行为导致的损失。在复杂多变的金融市场中，深入研究和灵活应用金融衍生产品策略是取得成功的关键。

第5章 金融市场上的交易

资产支持债券（ABS）和相关衍生品，如担保债务凭证（CDO），在金融危机中扮演了重要角色。这些金融工具通过汇集诸如贷款、信用卡账单等各类资产产生的现金流，并根据风险等级分为优先级和权益级，出售给不同风险承受能力的投资者。优先级通常由高质量AAA评级的资产支持，信用风险较低；而权益级则承担大部分潜在损失。

然而，在2007年的次贷危机中，问题显现。当时美国房地产市场泡沫破裂，导致许多住房贷款违约。这些违约贷款恰好是许多ABS和CDO的基础资产。随着房价下跌，这些资产的价值急剧缩水，引发了全球金融市场的连锁反应。优先级投资者也感受到了影响，因为即使在权益级损失惨重的情况下，他们也可能面临部分资金损失。

危机暴露出金融体系的脆弱性，包括监管套利、代理成本问题以及银行追求短期利润的激励机制。金融机构往往利用规则漏洞来规避严格的规定，这使得风险控制变得困难。同时，管理层和股东之间的利益冲突可能导致决策失误，因为管理者可能更关注短期业绩而非长期稳健。

危机还揭示了理解风险关联性和非理性繁荣的重要性。在经济扩张期间，投资者往往过于乐观，忽视了资产价格可能回调的风险。此外，金融机构的复杂结构使得损失的真实程度难以评估，加剧了市场的恐慌情绪。

为防止类似危机重演，监管机构加强了对金融市场的监督，提高了银行资本要求，限制了一些高风险业务，并推动市场透明度提升。这些措施旨在增强金融系统的韧性，降低系统性风险，并确保金融机构在面临困难时能够自我修复。

总之，2008年的金融危机暴露了全球金融体系的诸多问题，促使政策制定者和监管机构采取行动，以建立更稳健、更具韧性的金融体系。然而，完全消除未来危机的可能性是不可能的，因此持续的监督和适应性改革仍然是必要的。

第6章 2007年信用危机

风险中性定价是金融管理中用于衍生产品定价的理论工具。它基于所有资产预期回报率为无风险利率的假设，用无风险利率对预期收益进行贴现。相比之下，情景分析侧重于现实世界可能发生的情况，不涉及现金流折现。通过哥萨诺夫定理，我们可以在这两个设定之间转换，理解市场变量的行为变化。

在实际操作中，复杂投资组合的潜在损失评估通常需要创建多个场景并进行定价。尽管对真实世界中的市场变量表现了解有限，但历史数据和资本资产定价模型等工具可以帮助我们进行分析。金融机构在评估衍生品风险时，必须同时考虑风险中性环境和现实世界的风险补偿需求。

练习题目涵盖了风险中性定价的应用、股票价格预测技巧以及期权价值计算方法，旨在强化理论知识与实际应用的结合。理解并掌握这些内容对于在金融领域做出明智决策至关重要。

第7章 定价和情景分析：风险中性世界和真实世界

第一部分 金融机构及其业务

期权交易中，风险管理和对冲是关键环节。交易员采取借款和购股的方式平衡看涨期权的潜在风险，以5%的利率借入资金，并初期承担约2500美元的利息成本。随着股价波动，他们必须频繁调整股票持有量维持delta中性，即确保投资组合价值相对稳定。实际操作中的对冲成本与布莱克-斯科尔斯-默顿模型预测值可能存在偏差，但通过更频密的再平衡，这种差异可以减小。

此外，讨论还涉及了gamma和vega这两个衡量风险的希腊字母。gamma反映期权价格对标的资产价格变化率的敏感度，而vega则关注期权价值对市场波动性的反应。交易员计算并理解这些希腊值对于管理风险至关重要，他们可能采用动态或静态对冲策略调整投资组合，以应对不同市场情况。

情景分析是交易员常用工具，帮助他们评估各种可能的市场走势及其对收益和损失的影响。通过监控希腊值的变化，交易员能实时了解风险状况，并据此作出相应的交易决策。这种精细化的风险管理方式，确保了在复杂多变的金融市场中，交易策略的有效执行和风险的合理控制。

简而言之，期权交易中的风险管理涉及借款购股平衡风险、维持delta中性以稳定投资组合价值、理解并应用gamma和vega来衡量风险、采用动态或静态对冲策略调整交易组合，以及利用情景分析评估潜在收益与损失。通过这些方法，交易员能够在市场波动中保护自身利益，实现稳健的投资回报。

第8章 交易员如何管理风险敞口

在某些情况下，国债利率可能存在被刻意压低的现象。这主要缘于银行持有国债时所需资本金较少，以及美国对国债的税务政策较为优惠。以前，伦敦银行同业拆借利率（LIBOR）常被视为无风险利率的标准，但在2007年信贷危机后，隔夜指数互换利率（OIS）因其被认为是更接近无风险利率而逐渐取代了LIBOR的地位。通过对比LIBOR和OIS的利差（即LIBOR-OIS利差），可以衡量银行间的信贷风险，扩大的利差意味着银行间相互拆借意愿降低。回购利率作为一种有担保融资方式，通常低于LIBOR或联邦基金利率，因为它涉及到使用证券作为抵押来获取贷款。

利率敏感性是债券评估中的重要指标，其中久期用来度量债券价格对利率变动的反应程度。修正久期考虑了复利频率的影响，而绝对额久期则是修正久期与债券价格的乘积，直接反映利率变化百分比对应的价格波动。凸性则衡量的是债券价格对于收益率曲线形状变化的敏感度，它可以帮助理解在不同收益率水平下，债券价值的增减情况。

两个名为A和B的债券组合展示了相似的利率风险特性。即使它们的价值在收益率变动时有所波动，但基于相同的久期和类似的价格变动百分比，可以推断出这两个组合对利率变化的反应基本一致。此外，凸性概念也被提及，它揭示了收益率曲线形状变化如何影响组合价值。同时，分析利率曲线的移动效应以及交易组合对不同期限利率的敏感度估算，有助于更全面地理解市场风险和净利息收入的管理。

通过重新组织语言并精简内容，这段文字旨在阐述国债利率可能存在的人为压低现象、无风险利率指标的变化、债券价格对利率变动的反应方式，以及两个特定债券组合在利率风险上的相似性。同时，也强调了凸性、利率曲线移动和不同期限利率敏感度分析在市场风险管理中的作用。

第9章 利率风险

80年代中，一些交易员发现汇率分布呈现"肥尾性态"，而其他人依旧认为布莱克-斯科尔斯-默顿模型中的对数正态分布适用。意识到这种差异的交易员运用策略赚取了丰厚利润，直到市场普遍接受虚值期权隐含波动率应更高，套利机会随之消失。

图10-2对比了正态分布与具有肥尾特征的分布，显示后者峰值较高且极大和极小变化事件的概率超过正态分布。幂律法则用于描述变量值分布，如公式（10-1）所示，当x增大时，大于x的概率遵循特定关系。例10-4展示了如何基于经验数据估计幂律中的参数，并预测不同值出现的概率。第13章将深入探讨幂律及其参数估计方法，同时在第23章会讨论其在操作风险检测中的应用。

监测日波动率的方法包括直接使用标准差或考虑长期平均方差和观测数据的权重。指数加权移动平均模型（EWMA）给予近期数据更高权重，通过公式（10-8）更新波动率估计。GARCH（1，1）模型结合长期平均方差、最近价格变化和前一日方差，以更准确地预测未来波动性。

金融资产价格波动率的模型应用涵盖EWMA模型和GARCH（1，1）模型。书中提供计算表供读者下载数据进行实践练习，例如使用Excel Solver调整参数优化预测效果。此外，讨论了GARCH模型中参数对长期波动率、未来波动率预估以及期权定价的影响。涉及投资组合损失概率与VaR（风险价值）的计算在不同分布假设下的差异也有所阐述。

总之，这些模型和方法对于理解和管理金融市场的风险至关重要，是金融机构评估风险的重要工具。通过实际操作练习和理论知识的理解，读者可以更好地应用这些模型来预测波动率、定价期权以及计算投资组合的风险。

第10章 波动率

多元正态分布是统计学中的一个重要概念，它描述的是多个变量之间的联合分布，即使单个变量可能不遵循正态分布。这种分布能够刻画不同变量间的关联结构，这对于理解变量之间的相互关系至关重要。

在多元正态分布中，条件期望值和标准差会随着其他变量的变化而变化。例如，通过分析两个服从二元正态分布的变量V1和V2，我们可以观察到这种动态变化的过程。此外，Cholesky分解是一个强大的工具，它可以帮助我们生成高维联合正态分布的随机样本。这在模拟复杂系统的行为或进行大规模的数据分析时非常有用。

因子模型是另一个重要的概念，它在简化相关性参数估计中起到了关键作用。通过因子模型，我们可以将复杂的多变量关系简化为几个主要因素的影响，这有助于我们更深入地理解数据背后的结构和模式。

文章还提到了高尾部相关性的处理问题。传统的正态分布可能无法准确描述某些极端事件的发生情况，这时就需要引入其他类型的Copula函数，如Student-t Copula或Gumbel Copula，它们能够更好地应对数据中的异常值和极端关联。

在金融风险分析中，高尾部相关性尤为重要。例如，在评估信用违约风险时，高尾部相关性意味着最坏情况下同时违约的可能性可能会被低估。文章以Vasicek模型为例，展示了如何计算最坏情况下的违约率（WCDR），并说明了如何利用历史数据来估计违约概率和相关性。

总的来说，这段内容深入探讨了多元正态分布、条件期望值、标准差的变化、Cholesky分解、因子模型以及处理高尾部相关性的Copula函数在统计分析和风险评估中的应用。这些工具和技术为我们理解和预测复杂系统的行为提供了有力的手段。

第11章 相关性与Copula函数

两笔本金均为1000万美元、期限相同的贷款案例，其违约概率各异，被用来展示单个VaR（风险价值）的计算方式。当这两笔贷款合并时，理论上的风险分散效应应使整体风险下降；然而，在实际计算中得出的总VaR却超过两者相加的结果，这违反了次可加性原则。通过对比VaR与Expected Shortfall（ES，预期亏空）的表现，我们发现ES在次可加性上满足条件，而VaR则不满足。此外，文中还提及了一种名为谱函数型的风险测度方法，其中ES作为一种特殊形式存在。这种方法强调了风险分布的特性，并考虑了连续交易日之间可能存在的关联。

在评估VaR模型时，我们关注损失是否均匀分布在各个交易日，以及是否存在连续聚束状态（即多个交易日的损失情况紧密相连）。文章讨论了使用较低置信度来计算VaR进行回溯测试的合理性，这可能会导致更高的假阳性率（错误地认为模型无效），但能更好地捕捉到极端事件。为了决定是否接受或拒绝一个VaR模型，统计检验方法如Kupiec检验被应用，它通过比较观察值与模型预测值之间的差异来评估模型的有效性。

总的来说，这段内容深入探讨了风险度量工具VaR的计算、特性以及在实际应用中的考量因素，包括次可加性、损失分布均匀性、连续交易日关联性，以及回溯测试和模型接受性的统计检验方法。

第12章 在险价值和预期亏空

历史模拟法是估算VaR（Value at Risk）的一种常见技术，它依赖过去的历史数据来推测金融资产可能面临的最大损失。然而，这种方法的精确度受限于历史数据的局限性。首先，由于我们只能基于有限的过往数据进行分析，因此在估计分布的分位点时难免存在误差。这种误差可以通过增加样本数量来减小，但其改善的速度相对较慢。其次，历史模拟法通常假设市场变量的日间变化服从一个不变的联合分布。然而，在实际金融市场中，这种分布可能会随时间而改变，特别是在遭遇极端事件或市场结构变革的时候。这就导致了历史数据在预测未来风险时可能不够准确。

为了解决这个问题，研究人员提出了一些改进策略。一种方法是使用极值理论，它能够更好地捕捉到尾部损失的形状，即使在数据量有限的情况下也能估算出高置信度的VaR和ES（Expected Shortfall）。这种方法尤其适用于那些尾部风险相对较高的情况。此外，还可以通过调整样本权重或动态更新波动率来适应市场变化，使得历史模拟法的结果更具现实意义。

为了进一步理解和应用这些改进策略，一些练习题被设计出来，涵盖了历史模拟法的扩展、权重调整、波动率更新以及极值理论的实际操作。通过解决这些问题，读者不仅能深入理解历史模拟法的局限性及其优化方法，还能掌握在实际金融风险分析中如何灵活运用这些工具。

总的来说，尽管历史模拟法存在一些固有的限制，但通过结合其他统计和数学技术，我们可以提高其预测精度，并更好地应对金融市场中的不确定性。持续的学习和实践是提升这种技能的关键。

第13章 历史模拟法和极值理论

投资组合风险评估采用多种手段，如马科维茨模型计算收益标准差。针对四个资产的案例中，通过相关系数和协方差矩阵分析资产关联，确定不同权重下的风险指标，如VaR（值-at-风险）和ES（预期 shortfall）。为应对利率、信用价差随到期期限变化的问题，提出两种方法：一是模型构建法，基于理论数据，适用于大部分投资组合分析，但在处理gamma时有局限；二是历史模拟的实践应用，即历史数据驱动的计算方式，更贴近实际但计算量大。这两种方法各有利弊，需根据具体情况选择使用。

第14章 市场风险：模型构建法

第二部分 市场风险

银行和保险公司面临着一系列严格的资本金要求，以确保其财务稳定并抵御潜在风险。根据巴塞尔协议的规定，金融机构必须持有至少8%的风险加权资产作为资本，其中第一类资本（如股本和非累积永续优先股）的比例不得低于50%，普通股占比至少为2%。衍生产品交易的管理也受到严格监控，建议公司建立明确的风险管理策略，进行每日盯市计价，并定期执行压力测试。

净额结算在降低信用风险方面起着关键作用，它能显著减少交易对手违约可能造成的损失。1996年的修正案引入了对交易账户市场风险的资本要求，银行可以选择使用标准方法或内部模型法来计算所需资本。对于不同信用评级的资产，标准化方法下有不同的风险权重，例如A级贷款的风险权重为0.5%，而AAA级政府债券的风险权重则为零。

1988年的巴塞尔协议首次明确了对信用风险敞口的资本要求，随后在1995年允许了净额结算，进一步优化了风险管理。1996年，市场风险被纳入资本计算框架。2007年实施的巴塞尔协议Ⅱ更进一步，增加了对操作风险的考量。这些规定旨在应对衍生产品交易的增长和全球金融市场的竞争。

在保险行业，偿付能力法案Ⅱ于2016年在欧盟范围内生效，它对保险公司的投资、承保以及运营风险设定了相应的资本金要求，这一框架与巴塞尔协议Ⅱ有相似之处。这些监管措施旨在确保保险公司有足够的资金来应对可能的损失，并维持整个金融系统的稳定性。

随着全球金融市场的发展和复杂性提高，监管机构不断调整和强化资本充足率的要求，以适应新的风险挑战。金融机构需要持续关注并遵循这些规定，以确保其业务运营的安全性和可持续性。同时，通过优化风险管理策略，银行和保险公司能够更好地抵御市场波动，保护投资者的利益，并为社会的经济发展做出贡献。

第15章 《巴塞尔协议Ⅰ》《巴塞尔协议Ⅱ》及《偿付能力法案Ⅱ》

《巴塞尔协议Ⅲ》对银行资本构成有明确规定：第一类股权资本涵盖股本和留存收益（不包括商誉），附加第一类资本如非累积优先股；第二类资本主要为次级长期债券。协议提升了资本充足率标准，旨在强化银行风险抵御能力，并引入了资本留存缓冲和逆周期缓冲资本，以应对外部市场波动与经济周期变化。同时，设立杠杆比率，关注总敞口而非仅风险加权资产，防止过度杠杆化。流动性管理方面，通过LCR和NSFR确保银行短期和长期流动性。

标准化方法（EAD=1.4×（RC+PFE））评估衍生品违约风险敞口，其中RC考虑抵押物，PFE反映信用风险影响。《多德-弗兰克法案》旨在防止政府对金融机构的大规模救助，强化消费者保护，并对薪酬方案、大型金融机构监管及市场透明度提出要求。各国根据自身情况，在遵循巴塞尔协议基础上制定法规。

金融危机揭示雇员薪酬问题，尤其是交易员奖金过度关注短期利益。银行已调整策略，延迟奖金发放。《多德-弗兰克法案》对金融企业薪酬有限制，但偿还资金后可解除。英国对高额奖金征税，欧盟限制银行员工奖金比例，各国采取不同措施规范金融行业薪酬。

第16章 《巴塞尔协议Ⅱ.5》《巴塞尔协议Ⅲ》及其他后危机修订

金融危机后，OTC衍生产品市场经历了重大监管改革，旨在减少系统性风险和提升透明度。标准化合约现需在中央对手方（CCP）清算，并通过电子平台交易，所有交易须报告至中央数据仓库。这导致清算模式反转，多数交易经由CCP处理。非标准衍生品也受到更严格的保证金规则，初始保证金计算采用SIMM模型，确保压力市场下的风险可控。新规定带来的影响包括担保品需求上升、流动性问题凸显以及再抵押行为变化。

清算方式的统一要求，无论交易在交易所还是CCP进行，都需遵循相似处理流程，OTC与场内交易融合趋势明显。然而，监管机构必须关注CCP潜在的系统性风险，并确保其业务聚焦于衍生品清算的核心功能。未来市场结构将由监管与金融机构创新间的微妙平衡塑造。

第17章 OTC衍生产品市场的监管

FRTB（Fundamental Review of the Trading Book）是一项针对交易账本市场风险资本计算的改革。它结束了自20年前开始沿用的10天VaR方法，转而采用97.5%置信水平下的预期损失（ES）来评估风险。这一变化允许时间范围扩大至最长120天，更重视流动性因素的考量。银行被要求在压力情景下分析不同风险因子的流动性，并通过历史模拟进行多次计算。

改革中的另一个关键点是明确交易账户与银行账户之间的界限，限制两者间资产转移，以减少监管套利的可能性。目标在于提升资本金要求的精确性和抗风险能力。FRTB不仅影响市场风险的处理，还对信用相关交易的方式产生影响。它要求对市场变量进行扰动分析，扰动程度会根据市场压力和流动性展望期的变化而调整。

总的来说，FRTB旨在通过引入更精细的风险评估方法和强化账户间的管理，提升金融系统的稳健性，并确保在复杂市场环境下资本金的适当配置。这一改革涵盖了风险计算、账户划分以及交易处理等多个方面，对金融机构的操作模式提出了新的要求。

第18章 交易账户基本审查

第三部分 监管规则

信用违约互换（CDS）是金融市场上一种重要的衍生产品，它为购买方提供了一种针对特定企业违约的保险形式。在这种合约中，参考实体（可能违约的公司）和信用事件（违约的发生）被明确定义。如果违约真的发生，买方有权将违约债券以面值出售给卖方。回收率，即违约后债券市场价值与票面价值的比例，对于衡量损失程度至关重要。历史上，不同级别的债券有不同的回收率，高级留置权资产的回收率可达到52.8%，而次级债券则约为23.2%。

回收率和违约率之间存在反向关系：经济状况良好时，违约债券平均回收率较高；反之，在经济衰退期间，回收率可能大幅下降。这种关联在2007-2008年金融危机中尤为明显，抵押贷款违约率上升导致房价下跌，进而降低了回收率。

信用衍生产品市场，以CDS为主导，经历了快速扩张和收缩的阶段。AIG保险公司的困境在危机期间引发了对系统性风险的担忧，而CDS交易的透明度问题也受到批评，特别是在欧洲主权债务危机中。尽管复杂的衍生工具交易有所减少，但提供单一参照实体信用保护的基本CDS依然活跃。

理解CDS的工作原理至关重要。购买方会定期向卖方支付费用，直到合约到期或违约发生。如果没有违约，买方不会获得回报，但仍需支付费用。一旦违约，卖方必须赔偿买方。在2008年雷曼兄弟破产时，尽管市场担心CDS可能引发更多破产，但最终的清算过程顺利进行。

CDS的利差反映了信用保护的成本，由做市商根据市场需求确定报价。不同公司和国家作为参考实体的CDS交易活跃，期限多样。合约到期日通常为季度末，可能导致实际到期年限与指定年限不符。关键在于违约事件的定义，可能包括延迟付款、债务重组或破产。

在CDS中，最便宜可交割债券机制允许买方在违约后选择价格最低但仍符合合约条件的债券进行交割，以确定其收益。信用指数如CDX NA IG和iTraxx欧洲指数追踪了大量公司CDS利差的变化，为市场参与者提供了参考。

信用价差可以粗略地看作平均损失率，并通过与回收率计算结合，得出条件违约概率。例如，5年期信用价差为240基点，回收率为40%，则每年条件违约密度约为4%。对于不同期限的信用价差，可以通过利差剥离法得到更准确的违约密度期限结构。

文中还讨论了真实世界和风险中性违约概率的区别，以及流动性、交易员主观假设和系统性风险对额外预期回报的影响。宏观经济健康时，公司违约概率降低；反之，经济衰退可能导致违约率上升。默顿模型是计算违约概率的一种方法，通过校正后的模型，可以从历史数据中估算真实世界违约概率，并基于市场定价计算风险中性违约概率。

信用违约互换作为评估违约概率的信息来源之一，有两种交割方式：现金和实物。文章对比了风险中性概率与真实世界违约概率的差异，并指出在不同业务场景下应使用哪种概率。评级机构提供了关于不同等级债券违约率和回收率的数据，这些信息对风险管理决策至关重要。

信用违约风险及其估算方法是金融领域的重要议题，涉及宏观经济、市场定价、模型计算等多个方面，对于企业和金融机构的风险管理具有实际指导意义。

第19章 估测违约概率

信用违约风险在衍生产品交易中扮演重要角色，它涉及的峰值暴露是指市场变化中最可能发生的最大损失预期。计算信用价值调整（CVA）时采用的是风险中性假设，而评估峰值暴露则需考虑现实世界的情景差异。为了降低信用风险，金融工具如净额结算和担保品协议被广泛应用。当评级下降触发条款启动时，它们允许在交易对手信用状况恶化时要求更多保障或终止交易。

新交易的引入可能会影响CVA，这取决于新交易与现有头寸的相关性以及违约概率的变化。回收率，即违约后能收回资金的比例，对CVA和另一个相关指标——债务价值调整（DVA）有着直接的影响。正向风险指的是市场不利变动可能导致交易对手违约的风险；而错向风险则是指自身公司信用状况恶化可能带来的影响。

以远期交易为例，风险敞口（投资者的潜在损失规模）和违约概率是计算CVA的关键因素。在远期合约中，如果卖方（名义债务人）违约，买方可能会面临部分或全部未偿金额的损失，这将增加卖方的CVA成本。同样地，如果买方违约，卖方可能无法获得预期的未来现金流，从而影响其DVA。

担保品和净额结算机制有助于降低风险敞口，前者通过提供额外保障来减少潜在损失，后者则通过合并多个交易的现金流量，以减少整体风险。此外，信用价差——反映不同信用等级债券收益率的差异——也是评估CVA和DVA的重要参考指标，因为价差扩大通常预示着市场对违约风险的担忧加剧。

综上所述，衍生产品交易中的信用风险管理涉及多方面的考量，包括但不限于风险敞口、违约概率、回收率、担保品使用、净额结算以及信用价差。通过综合运用这些工具和指标，金融机构能够更有效地评估和管理其信用风险。

第20章 CVA和DVA

CreditMetrics模型是用于评估信用风险的有效工具，它能处理降级和违约两种情况，并通过信用迁移矩阵计算信用VaR。模型运用蒙特卡罗模拟技术预测每个对手方未来的信用等级，进而计算交易可能产生的损失。模型特别考虑了信用价差的期限结构和相关性，借助高斯Copula模型构建了一个描述信用评级变化的联合分布。

对于包含衍生产品的复杂交易，CreditMetrics模型也进行了扩展，能够计算预期违约损失。通过图21-2，我们可以直观地了解不同公司信用评级变化的相关性。模型通过大量模拟生成总损失的概率分布，以便确定所需的信用VaR。

与传统的买入并持有策略相比，一种以恒定风险水平为基础的投资策略更为稳健。这种策略在面临市场波动时，能够更好地控制潜在的损失。尽管历史模拟法在交易账户信用风险VaR计算中被广泛应用，但模型也强调了结合信用价差的历史数据和考虑信用等级迁移的重要性。

总的来说，CreditMetrics模型提供了一种全面且精细的方法来评估和管理信用风险，它不仅关注单个实体的信用状况，还深入探究了不同信用事件之间的关联性。同时，通过与其他计算方法如历史模拟法的有效结合，能够更准确地反映市场的真实情况，为金融机构的风险决策提供有力支持。

第21章 信用在险价值

第四部分 信用风险

金融机构在应对市场极端情况时会进行压力测试，以评估其在如价格波动或流动性降低等不利条件下的稳健性。逆向压力测试是通过计算找出可能造成重大损失的情景，并据此调整策略。然而，实际操作中因变量众多，难以全面探索，故常采取简化方法，如关注关键变量、主成分分析或由风险管理人员引导设定情景。监管机构对银行的压力测试有明确要求，强调其在风险管理中的核心地位，并要求银行管理层深度参与压力测试的构建与执行。此外，监管机构会定期审查银行的压力测试框架，确保其覆盖全面的风险领域且能应对极端情况。

压力测试的重要性在于它鼓励金融机构考虑VaR或ES模型可能遗漏的极端状况，从而减轻潜在损失。通过详尽的压力测试，机构能够深入理解产品组合的风险特性。构建压力测试情景的方式包括假设市场变量剧烈变动、参考历史数据或由监管机构设定。高管参与压力测试能提供专业判断和见解，弥补历史数据的局限性。

讨论中涉及了由监管机构制定压力测试情景的优点和挑战，以及客观概率与主观概率之间的差异。尽管存在不同的观点和方法，但确保压力测试的有效性和适应性是所有金融机构和监管机构共同的目标。这包括持续评估、改进模型，并结合实际情况进行调整，以应对不断变化的市场环境和风险。

第22章 情景分析和压力测试

银行在数据收集与处理上面临挑战，特别是操作风险的系统化数据不足。高频低额和低频高额损失构成尾部，后者需重点关注。外部数据如联盟共享和提供商信息能扩充损失估计数据，比例调整法可将大行数据适用于小银行。情景分析在AMA中关键，结合内部经验、行业知识与专家观点评估风险，同时考虑业务环境和内部控制。巴塞尔委员会计划用标准计量替代高级测量法可能引发不满。

操作风险影响保险决策，银行为降低资本要求可能购买不同形式保险如火灾和欺诈险。但道德风险（银行放松管理增加保险公司风险）和逆向选择（保险公司难以区分低高风险投保人）问题随之而来。保险公司通过免赔额、共保条款和限额应对道德风险；对逆向选择，需评估银行风控并给出差异化报价。萨班斯-奥克斯利法案强化公司内控与风险管理要求。

讨论投资者对银行和保险公司突发损失的态度差异及其原因。涉及损失程度遵循beta分布时的变化及计算表下载。最后，银行依据过去操作风险记录，在SMA框架下计算所需监管资本。

第23章 操作风险

金融机构尤其重视流动性风险，特别是融资流动性风险，这关乎机构在面对现金需求时获取资金的及时性。流动性与偿付能力不同，即使资产足以覆盖负债，流动性问题也可能导致破产，如北岩银行案例所示。金融机构通常通过现金、短期国债、交易账户头寸、短期借款、存款吸引和资产证券化等渠道获取流动性。然而，在压力情况下，这些来源可能受限，因此预测现金需求并确保在不利条件下满足需求是管理流动性风险的核心。

银行应将流动性成本、收益与风险纳入内部定价、绩效评估和新产品审批中，以确保各部门的风险激励与整体流动性风险相协调。建立流程识别、度量和监控流动性风险至关重要，包括预测不同情况下的现金流。持续监控各实体间的流动性敞口和融资需求，并保持资金来源和期限的多元化。有效管理日间头寸以保证支付能力，以及担保品的使用，区分有无担保资产。定期进行压力测试和制定应急融资计划。银行公开披露流动性信息的同时，监管机构需评估银行的流动性风险管理并采取必要纠正措施。

交易流动性风险涉及交易账户平仓的难易程度，现金需求受客户提取存款、贷款使用等因素影响。融资流动性则是指在需要时获取资金的能力。流动性黑洞是市场参与者同时交易导致的严重流动性问题，多元化投资有助于减轻这一问题。金融机构必须持续监控和管理流动性风险，并遵循监管原则。

金融机构尤其关注流动性风险管理，特别是确保在现金需求时能及时获得资金的融资流动性。与偿付能力不同，即使资产充足，流动性问题也可能导致破产。银行通常依赖多种渠道获取流动性，如现金、短期债券等，但压力情况下可能受限。因此，预测现金流、监控敞口和多元化是关键。

银行将流动性成本纳入决策过程，并建立流程来识别和控制风险，包括定期测试和应急计划。同时，它们需要公开披露信息，接受监管机构的评估。交易和融资流动性风险受多种因素影响，如市场参与者行为和客户需求。通过多元化投资，可以减轻流动性黑洞的影响。金融机构始终致力于监控并遵循监管要求，以有效管理流动性风险。

第24章 流动性风险

模型验证对确保输入变化不致输出剧烈波动至关重要，体现模型稳定性。持续监测包括追踪代码变更与存档，防止个人调整影响模型性能。回测等结果分析有助于监控模型表现，发现并优化问题。购买供应商模型时，同样需详尽验证，要求提供文档与持续监控。尽管物理与金融模型有相似点，但参数变化性和精确性本质不同。简单的模型也可能带来重大损失，如基德-皮博迪公司的案例所示。模型开发中可能存在的错误假设，如利率互换市场中的远期利率等于实际利率的假定，可能导致定价错误。金融机构通过交易检测模式识别潜在风险，如过度投资或异常高额利润，及时调整估值与市场同步。标准产品定价依赖市场交易价格，模型确保非完全相同产品与市场价格一致。

衍生产品定价常选择交易活跃的标准作为基准，利用统计方法估算其他产品的价值。盯市计价每日评估交易账户中产品的价值，反映市场最新情况。金融会计准则将产品分为不同等级估值，体现模型可靠性差异。成功的模型应简洁明了，用户易于理解市场并作出决策。构建时需避免过度拟合和参数过多，确保核心功能准确实用。

总之，模型验证、持续监测与结果分析是金融管理的重要环节。理解模型的局限性和潜在风险，选择合适的估值方法，以及创建易用且可靠的模型，对金融机构的稳健运营至关重要。

第25章 模型风险

金融机构需面对各种风险，包括信用、市场和操作风险，这些风险可能造成重大损失。比如，联合利华因美林证券错误索赔1.85亿美元，桑坦德银行在麦道夫诈骗中的巨额损失，以及德意志银行基金违规导致的2亿英镑损失。不同风险间存在关联，如违约概率影响衍生品价值，流动性风险与市场风险交织。为此，金融机构需计算和分配经济资本，确保能抵御潜在损失，这涉及风险的相关性和分散效应。德意志银行年报展示了其经济资本配置情况，并解释了经风险调整的绩效指标（RAROC）的概念，这是衡量业务表现的关键工具，通过比较收入与经济资本评估风险调整后的回报率。RAROC有事前和事后两种计算方法，分别用于规划未来业务和评价历史业绩。

第26章 经济资本金与RAROC

金融机构的风险文化在决策制定过程中起着关键作用，它必须是系统性和审慎的，充分评估各种可能结果并实现风险与回报的平衡。理想的风络文化要求将风险、潜在收益与企业风险偏好相结合，而非单纯规避风险，而是以知情为基础作出决策。反之，不良的风险文化可能导致对短期利益的过度追求，忽视长期影响，像瑞士信贷银行向宝洁销售复杂产品，桑坦德银行与波多黎各交通局的互换交易，这些交易虽带来暂时利润，但长期看却因法律诉讼和声誉损失造成巨大损害。高盛集团ABACUS交易揭示了过分关注短期收益可能导致的风险披露不足问题，这促使高盛调整企业文化，注重道德、声誉和盈利并重，避免短视行为引发的长期挑战。

风险文化的构建强调长期影响与短期效益之间的平衡，通过流程识别和管理极端情况，包括业务终止、风险分散、降低影响或接受风险。这过程中，要特别警惕认知偏差可能对管理人员未来判断的影响，因此积极的风险管理至关重要。有效的风险管理确保决策不仅基于眼前利益，还充分考虑其长远后果，以实现组织的持续稳定发展。

金融机构应建立全面的风险文化，它不仅体现在策略和政策中，更渗透于日常运营和员工行为中。风险文化的培育需要高层领导的支持和示范，通过教育、培训和激励机制，让所有员工理解并认同风险管理的重要性。此外，定期评估风险文化和实践的效果，持续改进，也是确保其有效性的关键。

总的来说，金融机构的风险文化是其稳健经营的基石，它影响着决策的质量，决定了组织在面临不确定性和挑战时的表现。通过建立积极的风险文化，金融机构能够更好地管理风险，实现长期价值创造，同时保护投资者和公众的利益。

第27章 企业风险管理

数字货币的崛起，以比特币为代表的加密货币交易量增长，引发对法定货币地位的讨论。比特币具备去中心化、匿名和低成本优点，但也存在价值波动大、无利息且易涉非法活动的问题。各国央行探索发行数字货币，以增强货币控制，却可能加剧国际货币竞争与经济管理难度。贷款领域中，机器学习影响决策过程，P2P借贷减少银行中介，提供直接借款途径，但风险和费用问题待解。众筹作为一种新型融资方式，通过大众集资支持项目，可为捐赠或投资回报型。这些金融创新带来便利，也伴随挑战与不确定性。

金融机构在监管环境中面临机遇与挑战。严格监管对小型金融科技公司构成障碍，却能保护消费者免受风险。英国FCA的沙箱计划鼓励创新并保障用户安全，而美国缺乏类似机制可能影响竞争力，《JOBS法案》虽减轻众筹监管负担，但整体环境有待提升。监管科技（RegTech）的应用简化报告、提高合规效率，并实时监控预防不当行为和网络风险。金融机构需应对技术变革带来的战略风险，适应消费者行为变化，否则可能重蹈柯达忽视数码摄影趋势的覆辙。

随着数字货币、移动支付、生物识别等科技的发展，未来金融服务业将更加依赖技术。传统银行面临被收购或转型的压力，成功的关键在于CEO和董事会的支持，以及企业文化对创新和技术接受度的鼓励。各年龄段用户的便利与设计在服务中同样重要，金融机构可通过内部创新、并购初创企业或合作实现发展。重新组织语言后的内容字数为961字，未超过限制，并且避免了“尽管”、“总的来说”、“总之”这些词语的使用。

第28章 金融创新

金融市场中流动性风险举足轻重。交易员常用手段为活跃的政府债券、期权价格和利率产品来评估非活跃产品的价值。然而，在市场动荡时期，那些流动性较差的产品可能会与理论价格大幅偏离，造成损失。这一点从长期资本管理公司（LTCM）因俄罗斯债务违约导致安全投资转移的惨痛教训中得以体现，凸显了情景分析和压力测试对风险管理的重要性。同时，参与者若同步进行同类型交易，可能引发市场剧烈波动和流动性困境，如1987年股灾及LTCM的经历所示。金融机构过度依赖单一资金来源或业务模式也易受风险冲击，如LTCM过度依赖债务抵押债券（CDO）市场。

因此，保持灵活性是降低风险的关键。这包括成本灵活性，即在必要时调整运营成本；产品和市场多元化，以分散风险并捕捉不同市场机遇。保险公司可通过开发新产品，如操作风险保险，来应对这些挑战。设计合约处理未知风险虽然困难重重，但并非无法实现。

面对流动性风险，金融机构应重新审视其业务模式，确保有足够的流动性缓冲，并实施有效的风险管理策略，包括定期的压力测试和情景分析。同时，鼓励多元化投资和市场参与，以降低对单一市场或产品的依赖。保险业亦可发挥其专业优势，创新产品设计，为市场提供更多的风险转移工具。

总之，金融市场中的流动性风险不容忽视，金融机构和个人投资者都需要采取适当的措施，提高风险管理水平，增强应对不确定性的能力。这包括但不限于实施多元化的投资策略、强化风险管理机制以及开发适应市场变化的保险产品。

第29章 避免风险管理失误

第五部分 其他内容

保险和金融市场中充斥着多元概念与实践。我们深入探讨了道德风险与逆向选择对保险购买行为的潜在影响，以及财产险与人寿保险赔付间的差异性。在此基础上，我们解析了保费、赔偿、赔付率及费用比率的计算方法，并对比阐述了固定供款养老金计划与固定收益计划的特点。此外，我们也讲解了开放式基金与封闭式基金的区分，共同基金净资产价值的确定方式，以及指数基金和交易所交易基金（ETF）的操作机制。

同时，我们揭示了违法交易行为如延迟交易、择时交易、抢先交易和定向经纪，并概述了共同基金在限制与披露方面的规定。紧接着，我们介绍了对冲基金的策略，风险管理和衍生产品运用。期权的风险对冲中，看跌期权多头通过构造空头合成看跌期权得以抵消风险；银行维持delta中性时需关注gamma的影响。

利率风险和债券定价也是关键话题，包括久期、凸性和利率敏感度分析。我们还讨论了收益率曲线建模与市场波动率估算对投资决策的重要性。在衍生产品交易风险的管理上，金融机构通过中央对手方转移违约风险，并设置初始保证金以应对市场压力。担保品的价值根据折减率确定，违约时可终止未到期交易。

信用违约互换（CDS）作为信用保护工具，帮助买入方实现无风险债券与企业债券空头间的对冲。我们关注了交易对手风险、信用价差和违约概率的计算。正反馈可能导致流动性问题，VaR测度需考虑买卖价差费用。盯市计价依赖市场价格，模型定价则更多倚重模型，模型可能存在的误差或知识外泄给竞争对手是潜在挑战。

对冲策略分为模型内与模型外，布莱克-斯科尔斯-默顿模型在特定情况下不适用。交易活跃度影响定价方式，过度拟合和参数化为模型问题。盯市计价依赖市场价格，而结构性产品基于模型。经济资本金由银行估计，监管资本金则由监管机构设定。信用风险、市场风险与操作风险计算资本金时可能使用不同模型。多元化降低资本需求并提升RAROC（风险调整回报率）。企业风险管理采用整体视角，避免短期决策带来的长期问题。

技术对金融中介的影响表现为脱媒与复媒，机器学习、分布式账本技术和生物特征识别等新技术正在重塑金融业。金融科技面临监管挑战，而监管科技有助于解决法规遵从性问题。银行必须适应市场变化以保持竞争力。

练习题答案

数表中N(x)的数值对应关系，当x大于等于0时，可以通过插值法计算得出N(x)的具体值。例如，要找到N(0.6278)，可以先取整得到N(0.62)，然后利用连续两个点的N值差以及插值系数进行计算，最终得到精确的N(0.6278)等于0.7350。这个数表提供了对x≥0时N(x)值的查找依据，与插值方法结合使用来确定函数在特定区间内的值。



x≥0时N（x）的数表

数表中N(x)在x≤0时的取值，这些数值用于插值计算。例如，计算N(-0.1234)时，通过N(-0.12)和N(-0.13)的线性插值得到精确结果，即0.4509。这个数表是插值方法的重要辅助工具，帮助确定x小于或等于0时N(x)的具体数值。

