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2018年FRM考试知识点—VaR部分

发表时间:2017-10-27 来源: 告诉小伙伴:
【编者按】frm考试学员希望详细讲解2018年FRM考试知识、重点、FRM考点,金程frm小编为大家带了frm考试重点——Var部分。

      frm考试学员希望详细讲解2018年FRM考试知识、重点、FRM考点金程frm小编为大家带了frm考试重点——Var部分。

      relative VaR= ,这也称之为跟踪误差VaR值。它指的是组合VaR和基准组合的区别。

  1.       风险映射(risk map is a plot of expected loss frequency against expected severity for each risk type or line of business) 包括面值映射,久期映射和现金流映射。只要与风险因子是线性相关的,Delta-normalVAR可以应用到各种金融工具中。例如只要delta 是稳定的,Delta-normalVAR就可以对期权工具比较精确的估值。除非是完全相关,否则成分VAR是会低于单个的vaR值的。
  2.       MC模拟的步骤:选择随机过程、生成伪随机变量、计算价格、计算多次得出分布。如果是期权的话,还需要计算每个模拟步骤的现值。在多变量的MC模拟过程中,有两种技术可以简化模拟过程。一种是deterministric simulation是用的是非frm考试 随机的方式仔细的寻找样本。这种方法准随机方法可以使标准偏差的下降速度从1上升到,但是其缺点是由于缺乏独立性,准确性就不能保证了。另外一种是情景模1/K拟的方法,是用主成分分析的方法降低模拟的次数来增加模拟的速度。
  3.       利率动态模型有单因子模型,k回归速度,frm考点 是均值回归的水平,frm考试重点 是分布的参数,当FRM知识点? =0.5时为CIR模型,经验表明CIR对于短期波动(如美国利率曲线)和简单的组合是很适用的(但是对于复杂的高杠杆固定收益组合却不是很适用)。是它是一个间接的模型,不能直接估计零息利率,它使用了统计估计,并假设了收益率有一个长期的均值水平frm考试难点 ,这和Vasieck模型是一样的,不同的是CIR假设误差项的方差是利率水平的函数,Vasieck模型中frm考试重难点?  =0,即波动不依赖于利率自身的水平。表达为frm考试重点( 缺点是由于波动不依赖于其水平,所以会允许负利率的存在),当 frm考试难点=1时有为正态对数模型。两因素的brennan 和schwartz模型,包括了短期和长期利率。frm考试难点 ,前面是短期的,后面是长期的。对于较长的时间区间,需要用来两者的调整,
  4.       流动性风险中,asset liquidity risk 和funding liquidity risk(也可以称之为cash flow liquidity risk)。Bid ask spread是特定资产市场风险的衡量指标。它的三个成本元素可以帮助解释价差的移动,他们是处理订单的成本、信息不对称成本和货物持仓成本。流动性高的资产有以下特征1、tightness,衡量实际交易价格和市场报价之间的偏离2、depth,就是交易量对价格的影响不大3、resiliency度量交易造成的价格波动的消散速度。
  5.       风险管理如何增加公司的价值:1、减少公司未来财务危机成本的现值来增加公司价值2、减少公司应税收入的波动性从而减小公司的税务负担3、得到最优资本结构4、降低大股东的风险和所需回报。5、更加有效的管理6、降低债主、股东和管理者之间的冲突7、降低信息不对称,从而降低资本平均加权成本。风险管理增加公司价值的前提是Claim holdler不能复制对冲的结果。
  6.       debt overhang(债务积压)使得一个好的项目也会被放弃,因为大部分的净现值被accrue to到债权人(debt holder)身上了,所以公司对这个项目可能不是非常的热心。
  7.       G30提出的风险管理最佳实践(中包括24项,最重要的是:高管的角色、盯市、计量市场风险、压力模拟、独立的市场管理、计量信用暴露(当前和未来潜在的信用暴露)、集合信用暴露、独立的信用风险管理以及专家建议。英格兰银行对巴林的调查显示:管理层有责任完全理解其管理的业务、问责制、职责的分割(trading和back office 要分开)。CRMPG对LTCM事件的五个建议:信息分享、风险的整合观点、基于流动性的暴露估计、压力测试、文档的相互协调。
  8.       VAR的六大缺陷:超过VAR水平的风险、头寸改变的风险、事件和稳定性风险、市场变化的风险、数据缺乏的风险、模型风险(包括数据输入风险、模型选择风险和实施风险,例如历史相关性风险、LFHS事件的自相关性等)。Gaming VaR的方式包括使用VaR的相关性矩阵。
  9.       简单权益组合(两资产的权益组合)的VaR值计算:,其中,,为股息支付率。。计算percentage ,- , ,  改变成为用权重的形式计算。相对于基准的, ,
  10.       因素模型的VaR值计算。算出 ,再用参数法的VaR值计算方法算出(这是两个因子下的情况)。
  11.       含有期权的组合的VaR的delta-normal计算方法。
  12.       压力测试中所用到的几种情景方法:zero-out 并未使用真实市场事件,而是采取的假设极端情景,优点是方便,缺点是会忽略一些重要的因素。Anticipatory stress scenario approach 会考虑将来可能会发生的极端情况,是基于合理的条件的(假设的未来情景与过去有没有关系是区别zero-out和Anticipatory stress scenario approach的关键。Predictive anticipatory stress scenario approach 是指出相关性最高的市场风险因子,然后用这些风险因子的协方差矩阵来生成情景。Anticipatory stress scenario with stress correlation 指定了市场风险因子之间的相关性并将其应用到压力测试中。压力测试的VaR指的是调整方差协方差矩阵,再将其应用到delta-normal计算公式当中。
  13.       主要有两种极值理论,一种是POT(peak over threshold),一种是block maxima。POT得到了广义帕雷托分布,block maxima得到的是广义极值分布(GEV), GEV非常适合于压力测试。EVT的最大 缺点是单变量特性(primarily univariate nature)。
  14.       Gaming VaR的方法主要有三。一、大幅变动市场结构(dramatic change in market structure)、二、用较小的观察数目来估计协方差矩阵。三、用期权等非线性的工具。
  15.       防止Gaming VaR的方法有如下:改变补偿措施来去掉假设最大风险的动机、降低交易员可用的资产、限制期权等头寸或者用蒙特卡洛方法来估计期权的风险、使用更大的历史价格样本。
  16.       一致风险计量(coherent risk measure)。参数VaR的缺点在于不能估计低概率的风险和不满足次可加性。好的风险计量应该满足monotonicity(单调性,在相同条件下如果支付较大,那么风险就会较小 ), translation invariance(不变转换性,又叫risk free condition ,就是增加无风险资产之后,风险(比率)将会降低), homogeneity(同质性,如果组合大小是一半,则风险也是一半)  subadditivity(次可加性,组合的风险要小于各个子组合的和)四个性质。Homogeneity和subadditivity则表示了分散化效应是有效的。两种一致风险计量是SPAN(标准组合风险分析系统),它对VaR进行补充,用复杂的情景分析方法得到16种损失情景,然后再利用这些情景得到最大预期损失。另外一种是预期厚尾(expected shortfall),衡量超过一定置信水平的损失情况。
  17.       tax loss carryback 和carryforward 。

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