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面向期权期货的一致性风险度量 何治莉 (中国科学院管理、决策与信息系统重点实验室北京 100080) 摘要 介绍了两种面向期权期货的保证金算法——基于情景的SPAN准则算 法和基于最终净值的SE(：准则算法．给出了这两种保证金都是一致性风险度量的 具体证明，对两种算法进行了比较。 关键词 一致性风险度量；保证金；SI’AN准则；sEc准则 0引言 随着金融市场的迅速发展，金融风险的度量已经成为经济和金融学上非常重要的理论 问题。传统的风险度量工具为方差，它度量了资产组合收益率变动的不确定性，既包含人们 不愿面对的亏损，又包括人们努力追求的超额回报，但不能确切地指出资产投资的损失可能 at 性到底有多大。2001年的巴塞尔委员会指定VaR模型(ValueRisk)作为银行标准的风 险度量工具。但是VaR不关心超过VaR值的损失分布情况，在处理损失符合非正态分布 (如厚尾现象)及投资组合发生改变时表现不稳定。并且VaR不满足次可加性条件，使用起 et measureof 来比较笨拙。鉴于此，Artzneral(1999)提出了一致性风险度量(Coherent risk)的概念。 继一致性风险度量的概念提出后，出现了很多一致性风险度量模型，如CVaR模型、ES 模型以及DRM模型等。这些模型都是对一般的资产组合进行风险度量的模型．没有考虑 到期权期货的特殊性。期权期货的风险，主要是以需要征收的保证金来体现。随着中国金 融市场的逐步完善，衍生产品市场的发展也越来越快，期货市场在国内已经建立起来，期权 市场的出现也不会久远。鉴于此，对期权期货保证金需求的深入研究也是必要的。本文接 下来的两个部分将要介绍的是两种面向期权期货的保证金算法一基于情景的SI’AN准 则算法和基于最终净值的SEC准则算法。我们将要说明这两种算法都满足一致性条件。 在此，先说明一致性风险度量的定义。 定义．设X，Y足描述投资组合损失的随机变量，p是风险函数，满足如下约束条件的风 险度量模型称为一致性风险度量模型： (1)单调性：如果X≤y，则p(X)≥p(y)； (2)正齐次性：VA≥0，p(^X)=扣(X)； (3)次可加性：p(x+y)≤p(x)p(y)； (4)平移不变性：V8∈R，p(X4-d)一p(X)一“。 一基金项目]本研究受自然科学基金资助。 ：作者简介]何治莉(1980)，女．硕士．研究^向：金融风险管理联系电话：010 次町加性的存在是为了保证投资组合的风险测度始终不会大于子资产绀合或单个资产 的风险测度之和。如果测度是一致的．对于一个保守的风险测度方法．人们很自然地会将各 种子资产组合的风险加起来得出总体的风险；次可加性条件在我们求解最优化组合中也具 有重要的意义，在该条件下求解最优化组合的问题变成了一个凸规划．其解具有存在惟 一性。 l基于情景的SPAN准则 PortfoLio of SPAN(Standard Analysis 通过评估整个帐户的期货、期权组合的风险来计算这一风险上的保证金。 sPAN注意到了期权的特殊性质，力争能精确评定一段时间内未来价格变动、市场波动 变化对期权价值的影响。最终结果是资产组合的有效前沿会更准确的反映包含这些情况的 一致性风险。期权的一条重要性质是多头期权的风险决不会比其票面价值高．为了让 SPAN评价资产组合的所有头寸的风险，应允许为票面价值贷款。 期货的价格变动和期权合约的波动率(计算方法见oj242页)变动，这与历史价格和波动率 及价格灵敏度有关。清算中心保持这些参数的连续变动性，但是在一天之内．他们是不 变的。 在SPAN系统中，通过构造风险矩阵来反映不同的市场变化，每一风险矩阵共有16种 具体情形，每一种情景包含一种未来价格的合理变化及波动率的变化。前14种情景，每一 种情景都明确标记着变动率的L升