王志誠：如何更好地度量金融風險？

2008年的金融海嘯到來時，業界和學界都發現此前備受推崇的VaR低估了市場中的風險。時隔10餘年，我們是否有更好的方法，從而降低系統性金融風險？

北京大學光華管理學院金融學系副教授王志誠與合作者，針對資本充足率的風險計算，找到了一種更為合理的評估方法。

研究者們對國際流行的風險度量指標“在險價值”進行完善，提出MMVaR的風險度量指標，對風險的估計提高了大概20%-30%之間，與巴塞爾協議III對巴塞爾協議II通過經驗對資本充足率的提升比例相近。並且巴塞爾協議給出的是“一刀切”的方式，MMVaR是根據具體的資產進行調整，更具有合理性，同時該文也為巴塞爾協議III提供了理論支持。

論文英文標題為Mark to Market Value at Risk，發表在Journal of Econometrics上。該期刊是計量經濟學的頂級學術期刊，旨在作為理論和應用計量經濟學重要的新研究的發表陣地。

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主要成果：解決風險度量不足的問題

這篇文章的最主要發現是完善了VaR風險度量不足的問題，對資本充足率的風險計算找到了一種合適的方法。對金融系統的風險承擔能力進行監管，是保證金融系統安全的重要任務。從國際金融監管的角度看，巴塞爾銀行監管的重要手段就是提出對金融機構資本充足率的最低要求。這個問題從1988年推出的第一個協議到目前為止還在不停的完善中；關於資本充足率計算最核心的問題就是風險度量的問題。

1988年第一版協議使用的是等價貸款的方式，當1994年提出VaR風險度量方法之後，資本充足率的模型計算就一直延用這一新方法。但2008年的金融海嘯到來時，業界和學界都發現VaR方法低估了市場中的風險，隨後推出了很多對VaR改造和調整的風險度量方法。王志誠教授和合作者們的這一方法也是對VaR方法進行完善和修正的方法，這個方法也可以叫做

廣義VaR方法，實際上VaR方法就是MMVaR的一種特殊情形，

當只有一個清算時期的時候，二者是完全相同的，在一些特殊的條件下，也會出現二者相等的情形。這篇文章也對巴塞爾協議III對風險要求資本充足率的提升找到一個理論支持。

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研究創新：從清算時點角度解釋問題

這個問題最早發現大概是2002年左右，當時王志誠教授正在準備給中國建行做股票質押貸款的質押率分析時，採用VaR方法來計算考慮風險的安全質押價值，進行模擬貸款的時候，發現結果總是高比例的超過了設定質押線，即假設的是1%的置信水平，但模擬的結果出現了超過限額的比例高達2%-3%，當時使用的期限是半年，120個交易日。認真檢查之後發現：貸款機構是比較強勢的，在質押期間的任何時候當質押股票的價值達到平倉限時，可以進行平倉，而不是VaR方法所設定的持有到期末看是否需要平倉。從實證的角度當時就已經知道如何處理這個問題，但模型的理論框架和VaR與MMVaR之間的關係需要進一步的論證。

這篇文章在研究視角方法的創新是從清算時點的角度來解釋這個問題，使得這個研究內容與業界的實踐有比較直觀的對照，也便於理解。

在研究方法上和模型方面的創新是在VaR模型的假設方面，跳出了傳統的統計數據處理方法主要依賴於同分布的假設，MMVaR方法是在不同分佈的框架下構建模型，在統計和數據處理方面，引入了直接使用事件的交集和並集來研究，可以不依賴於分佈。

其實，在2008年發現VaR風險度量低估之後，學界提出了CVaR和ES等一些新的風險度量，但都存在太過保守的問題，在這篇文章中對此也進行了對比。

這篇文章提出的方法，通過使用國際主要國家的相關市場數據進行對比後發現，當存在20-60個清算時點的時候，MMVaR方法對風險的估計提高了大概20%-30%之間，與巴塞爾協議III對巴塞爾協議II通過經驗對資本充足率的提升比例相近。

但巴塞爾協議給出的是“一刀切”的方式，MMVaR是根據具體的資產進行調整，更具有合理性。

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研究挑戰：如何將理論方法與假設解釋清楚

在研究中，研究者還對MMVaR對VaR的變化率在不同國家之間的差異進行了分析，發現MMVaR在經濟相對發達國家的變化率大於發展中國家，這也是2008年金融海嘯暴露的問題：

風險準備不足的是發達國家，特別是那些使用模型化方法的大型金融機構反而在金融衝擊到了的時候危機更重。

在巴塞爾協議III中也由此而限制了對模型的使用範圍，甚至是設定了模型方法計算結果與標準化的差額比例限制。

儘管有諸多創新，但是成文過程並非易事。王志誠教授介紹，

這篇文章寫作過程中最大的挑戰是如何把這個比較理論的方法和相關假設比較直觀的解釋清楚。

他原來一直是準備從美式期權和歐式期權的關係來類比，大概在2015年的時候突然想到了清算時點的概念，就是在中間存在清算的問題，從這個角度出發，就可以通過清算時點的多少而延伸需要進行風險度量的期間長度和對應到實際的業務場景，解釋也就容易了，與現實的對應也容易了，就不用理論化的極限形式，離散化的處理與現實貼近，容易説明問題。

風險度量可以説是各種金融分析和研究的基礎，基本上相當於金融研究的基礎構件，

MMVaR提出了一種改進和完善VaR的風險度量，原來的很多基於VaR解決的問題都可以考慮再使用MMVaR方法來再探索，包括投資組合的選擇，投資策略的調整，在不同的資產類別，不同的市場如何使用這一方法進行改造。

這篇文章只考慮了市場風險的問題，VaR也被應用到了信用風險和其他風險類別，王志誠教授近期已經開始把這個方法引入信用風險領域，並有相關初步結果。VaR是基於短期的風險度量，只考慮一個觀測週期。而在實際應用中，涉及風險度量的方面，所有在考慮問題的週期內存在多個觀測或清算時點的風險度量問題都可以進行探索，使用MMVaR就會幫助實現修正。

王志誠

，現任北京大學光華管理學院金融系副教授，“北大光華•百行徵信•騰雲天下”三方聯合徵信數據分析與應用實驗室主任，他曾任北京大學金融數學與金融工程研究中心講師。目前他的研究領域主要在金融計量模型，風險管理和公司財務，教授的課程有金融時間序列分析、金融計量經濟學、金融風險管理和公司財務。他的學術研究成果發表在Journal of Econometrics，Journal of Banking & Finance，《管理世界》，《金融研究》等國內外頂級期刊上。