衍生金融工具风险的会计管理研究
能得到体现，则衍生金融工具面对的风险也无法反映。如果从反映主体经济活动的真实性出发,以“公允价格”作为计量属性或分阶段真实反映衍生金融工具的价值，又会改变现行会计的历史成本计量属性????。
3.对财务报表披露及其披露程度的挑战
财务报表是为会计账簿的日常核算资料进行加工整理后填制的、总括反映企业财务状况和经营成果的报告文件。它应该揭示对报表使用者决策最相关的全部信息。按照美国财务会计准则委员会的解释,对使用者决策最相关的信息主要是关于主体未来现金流动的金额、时机和不确定性的信息????。现实生活中，衍生金融工具交易对一个主体未来的现金流动有着重大影响。因此，有关衍生金融工具交易的信息是非常重要的。然而由于衍生金融工具不完全符合会计要素定义和确认标准，计量上也有一定难度，因此不能在有关财务报表中得反映，而只能作为一个表外项目在表外列示。这就使得投资者不能在企业财务报表中获取相应信息。即使在表外列示，也存在一个披露程度的问题。因此，投资者无法估计和判断其中的风险，也无法做出正确的经济决策，这显然违背了充分揭示原则。
二、 衍生金融工具风险度量模型
所谓风险度量，就是将风险的特性定量化。最初人们用回报的波动性——如方差、标准差和平均绝对偏差——来描述国库券和股票等固定或已知现金流的金融资产的市场风险。随着风险度量和风险管理概念的发展，久期、调整久期和有效调整久期的概念成为度量固定收入证券风险的常用工具，β系数被用于度量股票组合的市场风险。近年来随着金融创新及资产证券化，资产结构越来越复杂，传统风险度量方法的缺陷逐渐暴露出来。J.P.Morgan、G30集团在考察衍生产品的基础上提出了度量市场风险的VaR方法。
早期的风险度量方法，主要是针对市场风险的。风险度量方法的萌芽，最早可以追溯到1896年费歇尔提出的纯粹预期假设，由此开始了利率期限结构理论的
27
衍生金融工具风险的会计管理研究
研究和发展，特别是1938年Fredrick Macaulay在此基础上提出了久期和凸度的概念，已经成为固定收入证券风险度量的重要方法。
（一）风险披露与风险值
近年来随着金融创新及资产证券化，资产结构越来越复杂，传统风险度量方法的缺陷逐渐暴露出来。由于风险因子的复杂性以及它们间的交互作用，单一的风险度量方法无法准确测量日趋复杂多变的市场风险，需要引入多维的风险测量方法。期权和隐含期权的互换交易等衍生证券呈现出多偏的价格分布，这种有偏的分布无法用传统的只适用于单一证券的风险度量方法进行分析，一些更有效、更有针对性的风险度量方法应运而生，如敏感度分析、风险价值分析、压力测试等????。上述方法主要针对市场风险和信用风险。
1.风险的敏感性分析
进行风险度量首先必须确定证券和证券组合对风险因子的敏感性。风险因子是指影响证券或合约价值发生变化的市场变量，如利率、汇率、股票指数和商品价格等。证券的价值=风险因子×风险暴露。例如，对于期权这种衍生工具，它对标的资产价格的敏感性，即风险暴露为delta。敏感性只是一种线性近似，即假设风险因子变化微小时，风险因子的变化与证券价值的变化是呈线性关系的。
敏感性分析方法的优点在于概念上的简明和直观性、使用上的简单性。其缺点在于，许多情况下线性近似并不能很好地描述证券价格的变化。首先，证券价格的变化不是风险因子变化的线性函数，尤其是类似期权这样的严重非线性衍生工具。其次，风险因子的变化不是瞬时发生的，因此需要考虑时间的因素。再次，市场运动并不能完全解释证券价值的变化。
2.压力实验（stress test）
VaR提供了一种较准确度量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失的途径，但是不可预测时间的发生可能会带来致命的风险从而导致公司的破产，因此人们用压力实验来作为VaR的补充????。压力实验是在可能出现的市场非正常条件下主观确定价格波动的幅度和频率，然后计算相应状况下交易头寸可能的收
28
衍生金融工具风险的会计管理研究
益或损失，这些极端情景在正常条件下几乎不会发生。其基本内容如下：先由风险管理者根据一些分布的统计特性，或根据历史上曾发生过的与当前有些类似的极端事件来选定一些场景。场景的选定与如何具体实施压力测试都没有标准化的模式可照搬，它主要取决于风险管理者的经验和对未来的判断。这样的情景可以是类似1997年亚洲金融危机或1995年日元急剧升值等背景下，市场因素可能发生的变化。在各个不同场景之下我们可以具体的算出投资组合的盈亏，并按大小排序选取最大值，这样就可以找出市场发生重大变化时投资组合的最大损失值。这一数值作为风险价值的一大补充，对于全面度量市场风险起到了重要作用。与风险价值相比，压力实验显得不那么体系化且更非正式一些，它的优势在于分析市场条件发生极端不利变化时组合证券的反应。
（二）VaR评价法 1.VaR值计算原理
VaR给出了在某一个特定时期和正常的市场条件下，给定的资产组合在一定的置信水平下可能遭受的最大损失，或者说在一个给定的时期内一个资产组合的价值的下跌以一定的概率一般不会超过的水平。VaR方法把一种资产或资产组合的风险归纳起来用一个单一的指标来衡量，把风险管理中所涉及的组合价值的潜在损失用具体的货币单位来表达，用统计模型来测算组合中资产价值的变动率及风险大小????。
VaR=头寸的当前价值×头寸相对于相关风险因素改变量的敏感度×风险因素的可能变化幅度
其中头寸的当前价值是指以目前市场价格计算的组合市值头寸的当前价值，显示了组合风险暴露的大小和方向（多头或空头）。头寸相对于相关风险因子改变量的敏感度是指风险因素一个单位的市场变化而导致的组合价值的改变量。风险因素的可能变化幅度，它是整个VaR计算的核心，主要是给出风险因素波动的估计。可以看出VaR是一个数，要计算这个数最重要的是对风险因素波动的测量。
29
衍生金融工具风险的会计管理研究
（1）一般分布的VaR
令一种资产或一个投资组合的初始价值为W0，收益率为R，则其目标期末的价值为W=W0(1 + R)，令R的期望值与波动性分别为μ和δ，且在给定置信水平下该投资组合的最小价值为W=W0 (1 + R)。VaR定义为相对于平均值的损失，即
VaR (期望值)=E(W)-W=-W0( R-μ) （式4-1） 以上定义实际上是一种相对损失，VaR值有时也定义为相对于0的绝对损失，即
VaR( 0 )= W0-W=- W0 R （式4-2） 从上面的定义可以看出，求VaR值实际上相当于确定最小价值W或最小收益率R。一般地，VaR值可以通过W的概率分布f(W)求出。在给定置信水平C下，最小W通过求解下式而得出:
C=???Wf?W?dW，或1-C=?f(W)dW （式4-3） W??这一方法对任何分布都有效，无论离散分布还是连续分布，或者粗尾分布还是细尾分布。
（2）参数分布的VaR
将一般分布f(W)转化为标准正态分布Φ(ξ)，将W以最低R表示，得W=W0(1+R)，R通常为负数，可被记为-|R|，故标准正态偏差
|R|??а=
? （式4-4）
W?|R|?aF(W)dW??f(?)d????(?)d?（式4-5） ??????从而使得1-C=?借助标准正态分布函数表，要找到标准正态变量的VaR，须在纵轴上选取期望的置信水平，即可得出
VaR=-aδ+μ （式4-6）
2.VaR值的实际测定模型
VaR值的测算，根据有关资料，又可以分为两类:第一类以局部价值为基础，
30
衍生金融工具风险的会计管理研究
包括Delta正态法；第二类以全部价值为基础，包括历史数据模拟法、情景分析法、结构化蒙特卡罗法。
历史数据模拟方法即是给投资组合中各组成证券分配一定的权重，利用各组成证券收益率的历史数据计算现投资组合收益率的可能分布，并进而计算投资组合的VaR值????。它是一种最直观的全价值分析法，又可细分为两类:简单历史方法和一般历史模拟法。
简单历史方法不需对资产收益的分布作任何假定，它从实际历史数据中直接寻找所要的最低收益率作为VaR的估计。例如，为计算某一资产的置信度为95%的日VaR值，只要把该资产在过去一段时期每日实际收益按从小到大的收益进行排列，然后把这个序列分为一百等分，从最低收益的一方起的第五个分点所对应的数值即为该资产置信度为95%的日VaR值。
而历史模拟方法就是用市场价格和比率的历史变化来构造一个组合未来的可能损益分布，然后再从这个分布出发来估计组合的VaR值。更准确地说就是首先确定标的的风险因素，考查这些风险因素的行为特征，获取它们在过去一段时期的历史化百分比，然后用这些已有的价格或比率的可能变化值并根据这些可能变化值来对组合进行估价，最后在一个给定的置信度下用这些组合价值的可能分布来估计其VaR值。
而蒙特·卡罗法不只考虑关键金融变量大幅的波动，而且覆盖范围更广，并考虑相关的因素。通过给定被认为能恰当地刻画或近似地模拟市场因素可能变化的变量的统计分布，来计算潜在的收益和相应的VaR值????。它要每一个风险因素选定一个其未来值可能的分布，比如正态、对数正态或单调的扩散分布等等，然后用历史数据来确定这些选定分布的参数。利用这些分布和参数，我们可以随机产生成千上万种风险因素的未来的可能比率或价格的假想情景，或说可能的结果。然后根据每一个场景来对组合进行再估计，确定出组合的相应价值。最后再类似上述的历史模拟法用这些随机产生的组合收益来构造组合的经验分布和确定出设定置信水平的VaR值估计。
31