天津科技大学2014届本科生毕业论文
图3-5 xlsread读取Excel文件表中的数据
其中A是返回的数据矩阵。 (3) Excel中的宏
除了用函数xlsread调用Excel工作表中的数据以外，还可以利用Excel中的宏，将MATLAB与Excel中的数据进行随意转换。在Excel 2010中，可以选中“文件”，单击“选项”，然后在跳出来的界面中，单击“加载宏”后，再单击“转到”
选择“Spreadsheet Link EX 3.1.3 for use with MATLAB”即可。此后，在打开Excel工作表后，点击“加载项”就会出现startmatlab、putmatric、getmatric、evalstring、getfigure、wizard、preferences等选项。其过程如图3-6、3-7所示。
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图3-6 Excel工作表加载项示意图(1)
图3-7 Excel工作表加载项示意图(2)
在图3-5中可以看到，在Excel工作表加载项成功与MATLAB连接后，在“加载项”下面就出现了startmatlab、putmatric、getmatric、evalstring、getfigure、wizard、preferences等选项。这就说明Excel工作表可以与MATLAB进项数据的
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交互式使用了。
3.2.2 测度金融风险所需函数的调用
在本文的第四节，主要介绍了两种测度金融风险的方法，分别是VaR、Co-VaR。下面就将叙述如何将这两种方法放入MATLAB中运行。在MATLAB中都没有直接可以调用的函数，都是通过编写相应的M文件，来实行。这里主要是介绍如何调用这些函数，以及这些函数中参数的含义。而具体的编码在附录中。
(1)VaR函数的调用
ValueAtRisk=portvrisk(ProtReturn，PortRisk，RiskThreshold，PortValue) 对于函数ValueAtRisk，其中的参数的含义是：ProtReturn代表的是资产组合的收益率；PortRisk代表的是资产组合的标准差；RiskThreshold代表的是置信区间，而在本文则是选择5%；PortValue代表的是组合资产的价值，本文默认为1。
(2)Co-VaR函数的调用 Co-VaR函数的使用格式：
function deltaCo-VaR = deltaCo-VaR(output returns， input returns，lagged factors returns，quantile)
对于Co-VaR函数，在MATLAB中没有直接给出Co-VaR的计算函数，所以是通过编写M函数，然后运行M函数，计算得出deltaCo-VaR的数值。Co-VaR函数是基于Tobias Adrian 和 Markus K. Brunnermeier两位学者关于Co-VaR的论文而编写出来的。 计算得出deltaCo-VaR数值，来反应当一个金融机构陷入困境时，对于另一个金融机构的影响。
在使用该函数中的output_returns指的是一个(n×1)维的金融机构、金融市场的收益向量；input_returns指的是一个(n×1)维的收益向量，该收益向量是我们想要确定的金融机构对于金融市场所占的贡献；lagged factors returns指的是滞后因素的回报，是一个((n+1)×k)的矩阵；quantile是分位数，在本文使用的是0.05。
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4 金融风险度量的方法
4.1 VaR方法 4.1.1 VaR的定义
VaR(Value At Risk,风险价值)，从字面的意思理解，就是说“处在风险情形中的价值”，也就说在给定的某个置信区间下(通常情况下是99%或95%)、一定的持有资产的时间内，某一种金融资产或者某几种金融资产的组合，在未来资产价格不确定的变动中所遭受的最大的损失。
JP.Morgan在二十世纪90年代提出的此概念，将VaR界定成为“VaR是在既定头寸被冲销或重估前可能产生的市场价值最大损失的估计值”，这对风险测度技术和理论产生了革命性的影响，VaR方法也由此成为管理风险领域中的主流的技术了，被各大金融机构、金融监管部门广泛地运用。Jorion这个人，他则把
i就VaR定义为“给定置信区间的一个持有期内的最坏的预期损失”。那么，VaRq可以被定义为q的分位数，公式如下[1]：
PrX?VaRq?q （4.1）
?ii?Xi表示的是某一金融机构持有的资产在持有日期?t内的损失，VaR表示置信水平为1-q时处于风险中的价值。从(4.1)公式中能看出，VaR有两个重要的参数：分别是资产的持有日期?t和置信水平1-q[2]。
为了人们可以较好的理解公式(4.1)，本文就简单的举个例子，即：假设取q=95%，则公式(4.1)的含义就是说：我们拥有95%的概率可以认为使投资组合在
i，i是在95%的概率水未来某一特定的时间内遭受的损失可以小于VaRq因此VaRq平下投资配置、组合有可能会出现的最大亏损。由此就可以看出，VaR对于亏损承担能力比较小的投资者、金融机构来说就是一个十分有意义的参数。选择数值小的VaR投资组合，就会将投资者、金融机构在正常情况次下(比如在95%的概率水平下)的最大亏损可以控制在一个较低的水平，这就可以有效的制止住投资组合的下行波动风险。
金融机构所持有的资产持有日期?t，则是由它们所持有资产、资产组合的特点来决定的。因为如果具有不同的资产、资产组合，那么持有的日期就会有很大的不同。例如，银行持有的资产、资产组合的流动性越强，那么相应持有该资产、资产组合的日期就会越短；银行持有的资产、资产组合的流动性越弱，那么相应持有该资产、资产组合的日期就会越长。而置信水平的确定，则是反映金融机构对于金融风险的讨厌程度。置信水平数值越大，那么金融机构对于金融风险的讨厌水平就会越大；置信水平数值越低，那么金融机构对于金融风险的讨厌水
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平就会越小。对于相同的金融机构来说，如果它们持有的资产组合不同，并且选取的置信水平也不同的话，那么它们将得到的风险价值VaR的数值也会不同。一般情况下，不同的国家、不同的地区所采用的置信区间水平是不一样的。如美国银行和J.P.Morgan采用的置信水平通常情况下就是95%，花旗银行采用的置信水平是95.4%，而巴塞尔委员会则是采用的99%的置信水平作为测度金融风险的参数值。所以，不同的地区，即使具有相同的金融机构，但是由于这些机构所采用的置信水平不同，他们测度出的金融风险也是不一样的[3]。
VaR方法从发明出来，一直到现在就被得到了广泛的运用，尤其是在过去的几年中，很多银行和法律法规的制定者、决策者，逐渐都把VaR方法当做全行业测量风险的一种标准来看待。VaR技术之所以让很多人着迷应用的原因是在于，VaR技术它把银行的全部资产组合风险概括总结成为了一个简单的数字【4】，并且以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在风险。VaR技术的优势主要体现在三个方面：第一，能够采用简单的、明了的方式表示市场风险的大小，单位则是用美元或者其他种类的货币表示。而且VaR方法不需要很强很高的技术能力，VaR数值也可以被没有任何专业背景的投资者、管理者加以运用，来对金融风险进行有效的评论和判断。第二，可以预先计算风险，与以前的风险管理方法不同，以往的测量方法是事后测量金融风险的大小。第三，VaR方法不仅能够测算出单个金融工具的风险，而且还可以测度由多种金融工具组成的投资组合风险，而传统的金融风险管理方法对于这一点却做不到[4]。
每一见事情都是具有两面性的，当然VaR方法也没有特例，也是它的局限性。第一，VaR方法只可能能测量一般情况下市场市场条件下的资产或者资产组合存在的潜在风险，不能测度极端性质的金融市场、金融机构。如在金融危机期间的金融市场。因为在金融各危机期间，这就导致了VaR技术在金融危机期间，没有办法捕捉到各个金融机构之间的这种风险溢出效应。为了能够充分理解，在本文中举出一个简单的例子，即：在公式(4.1)处，我们解释了在一般情况下即95%的置信水平下，我们有95%概率的把握可以确定认为投资组合的损失不会超过VaR，但是毕竟存在5%概率的可能会使得我们的投资组合损失比VaR要大，一旦这种情况出现的话，我们就说VaR方法在极端情况下就会失灵无效。第二，VaR方法对于反常规的事件，并不能作出精而准的度量。这是因为在VaR方法中的一个假设条件认为：以往的数据可以可在将来复制其发展规律。第三，VaR模型本身就有一定的风险。对于同一组的数据来说，选择不同的模型和不同的方法得到的VaR的风险价值就会有很大的不同[5]。
综上所述，对于这种传统的测量金融风险的方法，选择较小的VaR数值，就成了各个金融机构、金融市场的优先选择。但是，VaR方法缺少一个客观的统一的衡量标准，尤其与Co-VaR方法比较起来，这就使之显得稍有逊色。
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