Market Risk, Liquidity Risk

1. 企業風險管理實踐架構
-市場風險、流動性風險新趨勢與實踐
黃柏翔
國際風險管理師協會認證講師
Email:shang@gcprm.com
國際風險管理師大中華認證中心
(GCPRM) www.gcprm.com
1

2. 大綱
 資本配置最佳化背景簡介
 市場風險新趨勢與實踐-總體市場風險
 流動性風險新趨勢與實踐-流動性風險值
與日內流動性風險管理
 風險衡量控管工具與個案-VaR
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3. 資本配置最佳化背景簡介
3

4. 企業風險管理趨勢(全面風險管理,ERM)
High-Performance Risk Management Analytic Framework -2011
 Evolving from Quantitative Risk Management to a High-Performance Risk
Management Analytic Framework
 Insights on a new direction for risk management by Myron S. Scholes, PhD
and Nobel Laureate, and Michael Stefanick, Director of Risk Practice at
SAS
--Leading firms will be strongly considering implementing
a high-performance risk management framework that will
provide a complete picture of firm wide risk.--
(Enterprise-wide Risk Management)
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5. 由計量風險管理到高效的風險管理架構
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6. 風險管理錯誤思維
• 企業應追求整體資本運用的最佳化，而非
單一風險曝險狀況的衡量
• 大部分企業使用VaR等工具，簡化動態衡量
市場短期因素變動的敏感性，並未儲存額
外資本以備市場重大衝擊時的需要。
• 一般企業僅使用簡化的市場訊息或歷史觀
測值，用近期的相關性與波動性來預測未
來的波動，認為不需要為重大衝擊變化預
作準備。
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7. 風險管理是計量數學或管理分析
• 風險管理常犯三個錯誤，首先是僅使用計量衡
量，而沒有深入的管理分析，其次是過度依賴風
險分散效果，第三是錯誤假設資金很容易募集。
• 當市場在正常狀況時，資金與流動性不虞匱乏，
但當市場表現不佳或遭遇重大衝擊時，資金將退
出整個市場。
• 任何一個有前瞻性的分析架構，在估計未來的風
險與報酬時，不僅會考慮可運用的資金，也會將
財務杠杆調整的成本及資產與負債存續期間不配
合的因素考慮進去。
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8. 由投資組合風險風散到風險管理的最佳化
• 風險管理已經由間斷的、計量的分析轉變為一個
整體的管理分析觀點。
• 考慮的因素包括：資本水位的正確計算、要求的
回報率、在市場變動下的投資組合最佳化、能承
受的風險水準、監控的機制、交易的獎酬機制、
公平的會計系統、資本結構的風險。
• 宏觀的風險管理程式應包含報酬的最佳化、資本
的管理以及價格與流動性對市場的衝擊，以創造
一個穩健的風險管理架構。
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9. 市場風險新趨勢與實踐-總體市場風險
9

10. 市場風險-總體經濟風險
股
價
與
資
本
走
勢
類
似
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11. 市場風險-總體經濟風險
 BASEL I 要求銀行的資本與風險加權資產之
比不得低於8%，在景氣較差的時候，銀行
的信貸損失高於景氣較佳時的信貸損失，因
此風險性資產上升導致資本充足率的分母擴
張，使銀行的放貸能力受到影響，從而產生
順週期性。
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12. 市場風險-總體經濟風險
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13. 市場風險-總體經濟風險
 Basel II capital requirements and the business cycle
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14. 市場風險-總體經濟風險
 2010a. Countercyclical Capital Buffer Proposal
(Consultative Document). Available.
 巴塞爾委員會建議採用信貸餘額/GDP作為在上行週期
計提逆週期資本緩衝的基準變數，根據該指標對其長期
趨勢值的偏離度（GAP），確定是否計提逆週期資本緩
衝以及計提的數量。
 巴塞爾委員會實證研究表明，在其所研究的三大類10項
指標中，信貸餘額/GDP用於判斷經濟較佳週期和金融
危機的效果最佳，因為幾乎在所有的金融危機發生之
前，都經歷了一段信貸高速增長時期。同時，選用信貸
餘額/GDP對其長期趨勢的偏離度（GAP），能夠較好
地實現防止信貸過度增長可能給銀行造成損失的目標。
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15. 市場風險-總體經濟風險
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16. 市場風險-總體經濟風險
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17. 市場風險-總體經濟風險
 2010b. Guidance for National Authorities Operating the
Countercyclical Capital Buffer.
 逆循環資本緩衝之目的，在銀行體系信用過度擴充
可能升高系統風險時，要求銀行增加計提資本，並
在信用循環反轉時釋出資本，以吸收銀行損失，降
低資本不足導致緊縮信用之風險。
 Basel III規定逆循環資本緩衝比率介於0-2.5%之間
，須以普通股權益支應。此外，BCBS於2010年12
月發布「各國金融監理機關採行逆循環資本緩衝之
指引」(Guidance for National Authorities Operating
the Countercyclical Capital Buffer)，要求各國金融監
理機關以信用/國內生產毛額(credit / GDP)比率為基
礎，且採行適當之判斷準則，監控及評估國內信用
成長情形，以決定逆循環資本緩衝水準。
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18. 市場風險-總體經濟風險
逆循環資本緩衝之計算步驟
步驟1
 計算當期之信用/GDP比率
 公式：RATIOt = CREDITt / GDPt X 100%
 其中，CREDIT採廣義定義，指對非金融民
間部門之所有信用供給。
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19. 市場風險-總體經濟風險
步驟2
 計算信用對GDP之缺口(credit-to-GDP gap)，亦即比較目前信用/GDP比率
與長期趨勢之差異。
 公式：GAPt = RATIOt - TRENDt
 其中，TREND係指利用各國長期之經濟歷史資料，求算信用/GDP之長期
平均比率。
步驟3 將信用對GDP之缺口轉換為逆循環資本緩衝比率
公式：
 若(CREDITt / GDPt X 100%) – (TRENDt)< L(下限)，則逆循環資本緩
衝比率=0%
 若(CREDITt/GDPtX100%) – (TREND t)> H(上限)，則逆循環資本緩衝
比率=2.5%
 若L <((CREDITt /GDPt X 100%) – (TREND t))< H，則逆循環資本緩衝
比率介於0%-2.5%之間，採直線法計算
 有關L與H之訂定，國際清算銀行依據過去銀行危機資料研究發現，L
訂為2及H訂為10，能提供合理且健全之標準，惟各國仍應視其資料期
間長短及參數選擇作適當調整。
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20. 市場風險-總體經濟風險
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21. 市場風險-總體經濟風險
週期資本緩衝內在機制
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22. 市場風險-總體經濟風險
金融危機=經濟危機?
 金融危機定義
 匯巿壓力指標(EMP)的是Eichengreen et al.（1996），而
Sachs et al.（1996）、Kaminsky et al.（1998）及Glick et
al.（1999）均採用類似指標。匯巿壓力指標(EMP)的定
義如下所示：
EMPi ,t  (%ei ,t )  (% Ri ,t )  (% FRi ,t )
 EMP：為在時間t下，i 國的外匯壓力指標
 e：為在時間t下，i 國的匯率貶值率
 R：為在時間t下，i國的利率變動率
 FR：為在時間t下，i國的外匯儲備變動率
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23. 市場風險-總體經濟風險
 依據Eichengreen et al.（1996）定義匯巿壓力
指標超過該指標平均數加上1.5倍標準差時，
就判斷為金融危機，而Kaminsky et al.（
1998）則定義匯巿壓力指標超過該指標平均
數加上3倍標準差時，才判定有金融危機。
1 ifEMPi ,t   EMP  3 EMP
CCi t 
0 otherwise
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24. 市場風險-總體經濟風險
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25. 市場風險-總體經濟風險
 英國政府為對英國銀行業進行結構性及非結構性改革，
於2010年6月成立銀行獨立委員會（Independent
Commission on Banking； ICB），要求將大型銀行就零
售業務與投資銀行業務作法定架構之區隔。
 零售銀行資本緩衝（Ring-fence-buffer）計算所示
零售 銀行 風 依銀行 2010 年企業帳戶 零售銀行資本緩衝比率 核心資本比
1
險性 資產 占 及相關官方統計資料，對 （Ring-fence-buffer） 率
GDP 比率 零售資產規模作假設分類
＜1％ 所有其他銀行 0％ 7％
1％－3％ Clydesdale 、 Co-op 及 （1.5×(RWAs/GDP-1％)） 7 ％ ＋ 零 售
2
Verde 等銀行 銀行資本緩
衝比率
Barclays,HSBC,Lloyds
Banking Group (LBG),
＞3％ Nationwide,Royal Bank of 3％ 10％
Scotland (RBS), Santander
UK
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26. 市場風險-總體經濟風險
 杠杆比率(Leverage Ratio)
 Basel III另一項重要規定，系導入與風險無關之杠杆比
率(leverage ratio)，以補充現行與風險連結之資本適足
性規範的不足，並限制銀行體系過度杠杆操作。
 杠杆比率將自2011年起開始監理觀察，並自2013年起平
行測試，且平行測試期間之最低比率訂為3%。預計
2017年上半年前將完成所有檢討修正，2018年起正式將
杠杆比率納入第一支柱實施。
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27. 市場風險-總體經濟風險
 英國ICB建議所有英國本地零售銀行風險性
資產占GDP比率大於1%以上（含）之所有
零售銀行，應該逐漸增加槓桿比率，最高比
率為當風險性資產占GDP比率為3%時，槓
桿比率應有4.06％水準。
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28. 流動性風險新趨勢與實踐-流動性風險值與
日內流動性風險管理
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29. 流動性風險
 流動性風險--資金流動性風險和資產流動性
風險。
 資金流動性風險:籌集現金償還債務的能力
以滿足交易對手對於現金或抵押的要求。
(長期資本管理公司)
 資產流動性風險:市場上暫時沒有交易要
求，不能按照市場價格交易而面臨的風險。
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30. 流動性風險新趨勢與實踐-資產流動性風險
“Liquidity-Adjusted VaR”?
VaR 能夠衡量良好的市場或信用風險，只因取決於投資組合的內容
流動性風險是增加交易/再融資成本
 流動性風險不只侷限於固定的投資組合，而是取決於將來需要加
入的組合
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31. 流動性風險新趨勢與實踐-資產流動性風險
流動性風險衡量的應用範圍
 投資組合的流動性得分
 替代交易方案的比較
 清算/贖回的隱性成本
 投資組合的流動性排名...
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32. 流動性風險新趨勢與實踐-資產流動性風險
A Liquidity Surface reflects the competing role of Cost, Size and Time
Modelling and Empirical Challenges of a New Risk Standard
Carlo Acerbi, Dan Stefek and Zsolt SzekeresApril 2012
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33. 解決方式-調整流動性風險值
Basel Committee on Banking Supervision
Messages from the academic literature on risk
measurement for the trading book,31 January 2011
調整流動性VaR
將成為解決過往
LTCM與摩根大通
事件的新趨勢
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34. 解決方式-調整流動性風險值
 Liquidity-Adjusted Market Risk Measures with Stochastic Holding Period
(October 20, 2010, Damiano Brigo and Claudio Nordio)
 隨機時間(SHP)下的流動性調整模型:對於每個時間t下市
場風險VaR為Vt，令Xt=ln(Vt)，所以Vt的增量從t到h(
持有時間)如下:
Vt  h  Vt
X t h  X t  ln(Vt  h / Vt ) 
Vt
X 0 H 0  X 0 | H 0 ~ H 0 ( X 1  X 0 )
PX t  h  X t  VaRt , h , c   c
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35. 解決方式-調整流動性風險值
 在對數常態報酬的例子中，因此得到有調整流動性風險
的風險值: 1
VaRt ,h ,c    t ,h   (c) t ,h
 未來的持有時間簡單假設如下(Brigo and Nordio (2011)
建議可用均數回歸模型(Vasicek、CIR模型)、連續隨機
跳耀模型等描述持有時間過程):
持有時間 機率
10(交易日) 0.99
75(交易日) 0.01
持有時間 風險值 99.96%
10(交易日) 20.1
75(交易日) 55.7
隨機時間(SHP) Bernoulli 10/75, p(10)=0.99 29.6
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36. 流動性風險新趨勢與實踐-資金流動性風險
 Intra-Day Liquidity Risk from a Stress Testing Perspective January 25,
Bank of England Financial stability paper no. 11 – June 2011:
•Intra-day liquidity: risk and regulation
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37. 流動性風險新趨勢與實踐-資金流動性風險
投資組合在持有到期時MTM的演變 存活期間的流動資金狀況的演變
最新的資金流動性風險管理是能夠產生每小時的日內預
測（結算週期結束）。且應強調日內預測，並添加到每
一天的流動資金缺口報告。
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38. 流動性風險新趨勢與實踐-資金流動性風險
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39. 流動性風險新趨勢與實踐-資金流動性風險
 Intra-Day Liquidity Risk from a Stress Testing Perspective January 25,
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40. 流動性風險新趨勢與實踐-資金流動性風險
End-Of-Day liquidity
Risk with impact on liquidity Intra-day liquidity risk
risk
取消日內未承諾信用額度 可用日內的信用額度
（個別風險） 做衡量標準
利用現金流入的時間點
延期風險（特有風險）
做衡量標準
執行風險 利用現金流入的時間點
(有交易未被執行的營運風險) 做衡量標準
利用現金流入的時間點 利用現金流入的
信用風險(違約)
做衡量標準 金額做衡量標準
利用現金流出的時間點
關鍵時候傳出支付增加
做衡量標準
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41. 流動性風險新趨勢與實踐-資金流動性風險
FSA qualitative recommendations (BIPRU 12.3 and
12.5)
 Calculate on an intra-day basis the need to execute
payments on normal and stressed bases
 Analyze intra-day timing of payments and postings of
cash
 Search peak intra-day need
 Analyze impact if payment obligation default of
customer with largest intra-day credit exposure
 Intra-day credit limits and credit policies
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42. 風險衡量控管工具與個案-VaR
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43. 壓力測試
以壓力測試估計市場發生「極端狀況」時，投資組合可能的最大損
失金額，彌補VaR的缺失，避免內部模型的「模型風險」
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44. 壓力測試
壓力測試情境:
1. 殖利率曲線平行移動±100 bp
2. 殖利率曲線扭轉± 25 bp
3. 同時出現上述兩種情形
4. 股價指數波動增減± 20%
5.股價指數值之變動± 10% （臺灣目前有± 7％限
制）
6. 主要國家匯價之變動± 6%；其他貨幣匯價變動±
20%
7. 交換契約利差(swap spread)變動± 20 bp
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45. 情境分析
壓力測試結合數
個真實情境
=>情境分析
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46. 情境分析
 1987 美國股市崩盤 U.S. stock market crash
 1990 美國高收益債券市場危機 Collapse of U.S. high yield (junk) bond
market
 1991 石油價格飆升 Oil price surge
 1992 ERM（歐洲匯率機制）危機 ERM (European Exchange Rate
Mechanism) crisis
 1994 美國債券市場危機 U.S. bond market crash
 1995 墨西哥危機 Mexican Crisis
 1997 亞洲金融危機 Asian crisis
 1998 LTCM 瀕臨倒閉 Russian default, Ruble collapse. LTCM
 1999 黃金價格 Gold prices
 2000 TMT 部門崩潰 TMT sector collapse
 2001 9-11 支付系統中斷 September 11 payments system disruption
 2002 阿根廷危機 Argentine crisis
 2007 美國次級抵押貸款危機 U.S. sub-prime mortgage collapse
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47. 回朔測試中的穿透判斷
150,000.00
100,000.00
每日資產損益
50,000.00
0.00
251 301 351 401 451 501 551 601 651 701 751 801 851 901 951 1001 1051 1101 1151 1201 1251
-50,000.00
-100,000.00 每日風險值
-150,000.00 穿透
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-200,000.00

48. 回朔測試
 依協議目前回朔測試的架構，應在99% C.I ，記載過去一
年每日實際損失與報酬率超過其內部模型所估算之VaR
值的誤差次數，在250個營業日發生1%或2.5次的超限量
是可預期的。
 4次以內為綠燈區段，為可接受範 區段 超限數 乘數(K)
圍。5-9為黃燈區段，表示內部VaR 綠燈 0-4 0.00
模型有不正確的疑慮，主管機構可 5 0.40
視情況限制其模型的使用。超過10 6 0.50
次為紅燈區，表示模型已嚴重不正 黃燈 7 0.65
確，必須修正模型超限次數越多， 8 0.75
乘數(K)越高，所提列的資本準備也 9 0.85
提高。 紅燈 10 1.00
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49. 模型風險:VaR風險值 (1994)
 VaR風險值，系J.P. Morgan 的前任總裁
Dennis Weatherstone 要求業務部門於每日交
易結束後交一份報告，內容應摘要公司暴露
於市場行情變動的風險，以提供未來二十四
小時公司潛在損失的預估值，此報告即著名
的「4:15 report」。
 在險價值(VaR)被定義為在某一特定概率水
準(置信水準)下，給定期間(如出於監管資本
報告的目的，一天或十天)內持有單只證券
或證券組合可能發生的最大損失。
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50. VaR所遭遇的第一次危機- LTCM (1998)
 1998年LTCM對基金的設計，投資於這一基
金的風險不應該超過投資於標準普爾500指
數的風險。
 以標準普爾的波動率計算，當權益價值為47
億美元時，LTCM預期的10日VaR大約為3.2
億美元(在99%的置信水準上)。這一結果是
在組合收益率服從正態分佈的假設下得到的
。
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51. LTCM的風險來源-VaR模型
然而，VaR的假設對於對沖基金來說並不現實：
 計算經濟資本的時間區間應該是籌集新資本所需的
時間，或者是危機情形持續的時間。(根據LTCM公司的
經驗，10天對於計算對沖基金的VaR來說顯然太短)
 傳統的靜態VaR模型並沒有考慮流動性風險。VaR
模型假設正常的市場環境會持續，這就意味著市場
會保持充分的流動性；
 只有通過壓力測試才能刻畫相關性和波動性風險，
這一點是LTCM所採用的VaR系統最薄弱的環節。
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52. VaR再次挫敗-摩根大通個案-2012
 摩根大通給予風險價值(VaR)一擊重拳，而這一
用來衡量銀行業交易曝險的工具,此前已遭
LTCM與次貸危機重創.現在摩根大通20億美元
的虧損給了監管結構另一個棄用該指標的理由.
 美國最大投資銀行摩根大通 (J.P. Morgan
Chase)(JPM-US) 週四盤後宣佈，公司信用投資
組合部位因避險策略「重大」錯誤，出現 20 億
美元「巨額」虧損。消息立即衝擊金融類股，
也令該行及其知名執行長 Jamie Dimon 名聲受
損。
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53. 摩根大通VaR模型風險起因
 從2012年5月10日下午5點摩根大通公佈虧損
20億美元以來，其CEO傑米·戴蒙就忙於應
對一系列觸發事件——FBI介入調查，奧巴
馬點名批評，被股東起訴、參加聽證會……
這位華爾街最成功的CEO從未料到會如此身
處窘境。
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54. 摩根大通VaR模型風險起因
 Markit CDX.NA.IG.9指數是包含125家投資
級公司的信貸違約掉期（CDS）的指數，最
常見的是5年期和10年期。
 摩根大通用自身構建的指數Markit
CDX.NA.IG.9來檢測手上的CDS頭寸，然後
再反向做空指數，並且做了兩種策略，摩根
大通做多IG.9的5年期指數，同時做空IG.9的
10年期指數來進行對沖。
 由於其10年期IG.9空頭頭寸過多，而指數卻
頻頻走高，因此損失不斷拉大。
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55. 摩根大通VaR模型風險起因
 摩根大通披露的檔顯示，首席投資辦公室的
VAR從2011年年底每天平均6700萬美元大幅
上升至1.29億美元，在2012年一季度末更是
升至1.86億美元。
 隨著VaR值出乎意料的擴大，令摩根大通決
定對沖其管理CDX.NA.IG.9指數相關合約，
一旦交易規模變得異常龐大，或是衍生品市
場的流動性出現枯竭，成為一個棘手的問
題。
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56. 重蹈覆轍-VaR引起流動性風險層出不窮
LTCM事件
發生時間點
1998年9
月
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57. VaR缺陷-模型風險
 不能全面反映交易日所有違約的風險
 不能辨認出有可能突然喪失流動性的
證券(LTCM、金融海嘯與摩根大通案例)
 假設市場日間波動符合常態分佈，這
令VaR模型在發生“肥尾”情況時無用
武之地。
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58. 案例總結
 管理者往往相信那些報告高利潤的交易員，而忽視
風險管理師或其他批評者對所公佈利潤的質疑。
 交易員往往利用獲利的優勢反駁來自內部的批評，
或者其對市場如何運行具有一些非正式但高深的洞
察力。
 “小叮噹”現象:來自《彼得·潘》中的一個場景：觀
眾中的兒童為了使中毒的仙女小叮噹復活，不停地
喊“我相信，我相信”。 (小叮噹風險:巴林銀行李森)
 防治辦法是對帶來超過市場回報的模型給予合理的
懷疑，與此同時，還要堅持使得模型保持透明，並
確保所有的模型都經過獨立的檢查。
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59. Q &Ａ
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