2008年以来的
债券市场波动相对平缓,尽管收益率曲线也出现了50点左右的上升,但比起过去的年份只能算小级别的波动。在这种相对平缓的市场中,可以有更多时间思考一些事务性的工作,例如,如何在现有的数据条件下管理数量化
风险指标。 现代化的风险管理已经蔚然成为体系,也都已经软件化,使得计算各种风险指标只是输入几个参数的简单过程。例如,我们可以很容易用软件实现债券组合久期、基点价值以及在险价值(VaR)的计算,不少机构已将此类数量化手段应用于内部管理中。 但长期以来,由于中国债券市场
流动性相对较低,市场数据的有效性、连续性一直是困扰债券组合管理者的难题,只是在近两年才逐步有所改善。由于数据库存在一定缺陷,使得基于此的各种风险值计算都面对可靠性不足、波动性大的问题。也因此,不少人对数量化风险管理的有效性产生一定质疑,特别是对待相对高端的数量指标例如VaR等。 毋庸置疑,由于对收益率曲线历史数据要求严格,VaR等计算复杂的风险指标,确实面临更多的可靠性与稳定性方面的挑战。而这样的计算结果,在诸如2008年这样稳定的市场中,似乎也意义不大。 但是,尽管可靠性与稳定性面临挑战,笔者仍然认同这些复杂的风险管理指标的价值。毕竟,这是一种观察分析手段,如果能够积累一定时间长度的计算结果,我们就能够相对明晰地看到资产组合的风险变化情况,看到它的历史轨迹,即便是可能存在一定的跳跃性,但轨迹的大致方向还是存在的。如果得到这样的结果,对于组合管理策略的形成、风险管理质量的提高等都是具有较大意义的。 何况,近两年来收益率曲线的稳定性、连续性和有效性在逐渐增强。笔者虽然没有进行严密的证明,但日常观察表明,7年以内国债曲线已经相对完善,关键时点收益率相关性量化结果的可靠性已经大大增强。在这种情况下,提高数量化风险管理的水平,依靠现代化的模型和软件进行数量化风险管理,已经逐渐成为现实。
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