VaR方法在国内期货市场的应用研究 储进 要稳步发展期货市场，就必须建立并不断发展风险管理制度和体系。在期货业内，结算信用风险管理，也称作“风险监控”，是一项日常工作，也是一项重点和难点工作。 保证金制度，既是期货市场结算信用风险的源泉，又是风险管理的重要措施，因而是期货市场风险管理的核心。完善保证金制度是改进风险管理水平的关键所在。 目前，国内各期货品种的保证金都采用固定比例制度，即按照持仓金额的一定比例来计算保证金占用： 维持保证金=结算价×持仓手数×合约单位×保证金比例 调整保证金比例，维持保证金数值就会随之改变。所以，保证金比例实际上是进行结算工作的一个重要的参数，也是风险管理工作的一个重要的参数。 实际工作中，保证金比例最好能够反映市场风险状况。市场价格波动大、风险大时，保证金比例应该提高，反之就应该调低。国内各交易所对会员结算时采用的保证金基准比例都是在期货合约中规定的，在过去的很长时间里，这个比例都是5％。到了2003年11月份，情况有所改变，大连商品交易所和郑州商品交易所发通知暂时提高基准保证金比例至7％，2004年新上市的棉花期货在合约中就规定保证金比例为7％，新上市的燃料油期货合约规定的保证金比例为8％，新上市的玉米期货合约规定的保证金比例仍是5％。可以看到，改变的方向都是提高保证金水平。不可否认，这能够增加结算安全性，但同时也增加了交易成本，而且可能损害市场流动性。 目前，按比例计算保证金的做法在全球期货市场是比较少见的，许多国际知名交易所的保证金是按绝对数值来确定的。比如，纽约商业交易所（NYMEX）、纽约商品交易所（COMEX）、芝加哥期货交易所（CBOT）、东京工业品交易所（TOCOM）等交易所的保证金水平会实时地公告，打开其网站就可以查询得到。伦敦结算所（LCH）与芝加哥商品交易所(CME)也是按绝对数值来计算保证金的。由于使用了一种叫作“标准组合分析系统”的保证金计算系统，它们对保证金的设定更加精细和灵活。 总体而言，国内所实行的还是粗放的、一刀切式的管理方法，这导致国内期货市场整体保证金水平比较高。 另外，在国内期货市场，维持保证金的合计数就是把各持仓的维持保证金简单相加。在实际工作中，风险控制人员都知道，这种简单相加的算法实际上不尽合理。因为客户的持仓中可能有一部分与另一部分的盈亏之间是相互抵消的。比如，XY客户如果只持有40手豆粕的多头，保证金占用为139152元。他增持了20手大豆的空头以后，持仓风险实际上不仅没有扩大，反而减小了。因为大豆和豆粕的价格波动是相当一致的，增加大豆的空头可以抵消豆粕多头的盈亏幅度。因此，该客户的保证金占用应该减少才对，但在目前的结算模式下，他的保证金占用仍然增加了。 还有一点值得提出的是，NYMEX、COMEX、CBOT等交易所都是区分初始保证金和维持保证金的。维持保证金一般不高于初始保证金，也就是说虽然开仓的时候要求的可用资金比较高，但成交以后计算保证金占用时要求就比较低了。而国内不区分这两者。 不管在哪一个结算和风险管理层次上，保证金水平定得过高，势必影响到期货市场的吸引力，影响交易量，最终影响该期货市场的功能发挥；保证金水平定得过低，势必增加期货市场的结算风险，甚至危及市场的生存。所以，保证金制度要兼顾市场发展和市场安全这两个方面。
对经纪公司来说，如果采用一种方法能够在相当安全的前提下降低保证金总水平，也就等于降低了客户的交易成本，那么该公司必将能吸引更多的客户，客户忠诚度将提高，公司的收入会增加。对交易所来说，某个期货品种的交易成本下降了，该期货品种的吸引力也会增大，同时也有利于该期货市场的功能发挥，交易所的经济效益和社会效益同步提高，形成良性循环。 以市场风险测量为基础来确定保证金水平是解决问题的一个思路。目前，在金融领域运用最广的综合性风险衡量指标体系是基于VaR理念的指标体系。VaR理念的核心是风险价值，即一个资产组合在特定持有期间内以及特定的置信区间下，由于市场价格变动所导致此投资组合的最大预期损失。一般认为，在下面三种情况下，VaR方法能有效削减保证金水平：1客户的持仓组合是那些关联度比较小的期货品种；2客户的交易模式是小头寸短线频繁交易；3客户违约（不追加保证金）的概率小。以下笔者就将VaR方法应用于国内期货市场的具体方法进行探讨。 VaR方法简介 VaR作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构在正常的市场波动中，相信自己的资产组合可能遭受的最大损失。也就是说，损失超过VaR的概率是个确定的、很小的值。 做过期货风险控制的人士对这个概念自然有种亲近感，因为他们每天接触到的期货交易保证金就是为了预备期货头寸可能遭受的最大损失的。同样，期货经纪公司希望客户期货交易的损失超过保证金的概率是个很小的值。这说明，VaR的概念与期货交易保证金的概念有很紧密的联系，我们应该而且可以用VaR方法来设置期货保证金水平。 VaR的正式定义是：一个资产组合的 VaR是指这样的一种损失额，给定比较小的概率p，持有期限t日，在t日持有期内预计超过这一损失额的概率只有p。用公式表示为： Prob（△W > VaR）= p 其中△W表示资产组合W在t日内的价值损失额。 如果资产组合损益R的概率密度函数已知，为f(R)，则公式可表示为： Prob（|RW|> VaR）= p 其中VaR=|R＊W|，R＊为极端负收益率，计算出R＊就可以计算出VaR。 例如，计算得知某个交易商所持有的期货头寸在一个交易日中损失超过10000元的概率只有1％，我们可以说该期货头寸在99％置信度下1天内的VaR是10000元。如果该客户的保证金账户上正好有10000元的权益，那么我们可以有99％的把握说，该客户第二天不会出现负权益，即不会爆仓。那么，经纪公司将该客户的保证金要求设定为10000元是比较安全的。 考虑一个资产组合，其初始价值为P0，R是持有期内的投资回报率，则在持有期末，资产组合的价值就可以表示为： P=P0(1＋R) 假定R的期望和方差分别为μ和σ。如果在某一置信度C下，资产组合的最低价值为P＊=P0(1＋R＊)，则： VaR =P0－P＊= －P0R＊ 如果考虑到资产组合的期望回报，则可以定义另一个新概念“相对VaR”为： VaRR= E(P)－P＊= －P0(R＊－μ) 根据以上公式，计算VaR就相当于计算最低的回报率R＊，计算相对VaR就相当于计算最低的回报率R＊和期望回报率 。 上述分析表明，计算VaR的核心工作在于估计资产组合未来回报率的统计分布
或概率密度函数。VaR的计算方法可以分为三大类，即历史模拟法、分析方法和蒙特卡罗模拟法。 历史模拟法的核心在于根据市场因子的历史样本变化模拟证券组合的未来损益分布，利用分位数给出一定置信水平下的VaR估计。历史模拟法是一种非参数方法，它不需要假定市场因子的统计分布，因而可以较好的处理非正态分布。该方法是一种全值模拟，可有效地处理非线性组合(如包括期权的组合)。此外该方法简单直观，易于解释，常被监管者选作资本充足性的基本方法。 分析方法是VaR计算中最为常用的方法。在观察期间内资产损益的概率密度函数已知的情况下，就可以直接计算 VaR值。如果概率密度函数是正态分布的，所需的计算就比较简单，因为每个正态分布都可以标准化为人们熟知的Z分布。正态分布假设大大简化了VaR繁重的运算负担，为风险管理者提供了一套功能强大的统计工具。采用正态分布是因为几乎所有已知的推论性统计方法的出发点都是正态假设，它在理论上已经过中心极限定理的证明。 在正态性假设下，单一资产的 VaR可以用一个简单易记的公式计算： VaR = ασP 其中，α是与所选的置信度水平相对应的Z值。举例来说，如果置信度为95％，则α=；如果置信度为％，则α=；如果置信度为99％，α=。 σ是在观察期间内资产收益率的标准差，P是资产的当前市场价值， 是按持有期限调整因素。例如如果我们要计算1个月的 VaR，而且已经算出了1天的收益率的标准差，则调整因素等于 。 由于蒙特卡罗模拟法在概念和计算上的复杂性，本文不涉及到它。 期货头寸的VaR计算方法 要确定一个资产组合的VaR值必须首先确定以下两个参数：一是持有期间的长短；二是置信度的大小。实际上还有第三个：观察期间。因为从不同的期间观察，VaR值是不一样的。 持有期间是一项基本因素，在其余方面相同的情况下，10天的VaR比1天的VaR大。对持有期间的选择与金融机构的业务种类和所分析的资产组合类型有关。对于流动性比较大的资产组合，最好选择1天时间段。对于需按季度调整组合并报告业绩的投资银行经理来说，90天是较合适的。理想的情况是，持有期与组合定期清算所需的最长时间相一致。 置信度越大，VaR越大；置信度越小，VaR越小（但其作用也更小）。置信度的选择主要取决于风险管理系统如何解释 VaR值。5％或1％的概率是否可被视为“小概率”或者可称为“极端情形”。从风险管理人员的角度来看，这只是个选择的问题。 作为一个统计数值，VaR是随着时间的推移而变化的。在上述两个系数不变的情况下，如果市场波动趋于活跃，那么VaR值应该变大，如果市场波动趋于平缓，那么VaR值应该缩小。这就要求在应用VaR方法的时候要及时重新计算VaR值。观察期间当然应该包括最新的市场数据，并适当回溯历史。在选择观察期间长度的时候，既要考虑到保持VaR值的稳定性，又要使其能更多地反映市场最新的变化。 应用VaR方法时要求按资产的市场价格计算资产的价值（通常称之为“按市值计价”）。如果资产是在一个流动性很强的市场上进行交易，则计算上述结果是轻而易举的，因为市场本身的运动就可直接导出价格是多少。但若这些资产在一个流动性差的市场上进行交易，则需应用特定的定价模型，该模型根据类似资产的正常交易价格来对该资产定价。 期货市场是一个流动性很大的市场，按市值计价这一点比较容易做得到。市场价格数据比较多，观察期间的选择灵活性也比较大。因此，在期货市场风险管理领
域引入VaR方法是一件顺理成章的事情。 1持有期的选择。 期货市场实行每日无负债结算制度，每个交易日都要对期货头寸进行结算。比如，在第N个交易日收盘以后，通过计算一天的VaR值，某经纪公司风险总监可以估计出客户的头寸在第N＋1个交易日的最大损失数额。如果就以VaR值作为对客户的保证金要求，那么风险总监就可以有很大的把握确认，该客户第N＋1个交易日不会爆仓。看起来，1天的持有期是一个很合理的选择。 但实际运作的情况没有这么简单。比如，第N个交易日某客户没有爆仓，但损失惨重，导致保证金不足，风险总监首先要通知他追加保证金，如果他不及时追加，风险总监应该对其头寸强行平仓止损。如果想止损随时能够止损，那么不会再有问题。但国内期货市场实行涨跌停板制度，当市场出现涨跌停板的时候，交易撮合时只有时间优先，而没有了价格优先，市场的流动性变得很低，想止损的一方不一定能止损。如果出现想止损的一方不能止损的情况，客户的头寸就留到了第N＋1个交易日，亏损可能进一步扩大，并导致爆仓。实际上，在国内期货市场，某个合约连续出现涨跌停板的情况并不罕见。因此，以一天的VaR值作为保证金实际上是很不安全的。 为了应对出现连续涨跌停板所带来的结算风险，国内各期货交易所的涨跌停板制度中都有一个方案，俗称“三个停板，强制减仓”。该方案的内容是，如果某个合约在第N天以涨（跌）停板状态收盘，交易所第N＋1天将通过放大涨跌停板幅度来增加流动性，通过增加保证金水平来增加结算安全性；如果第N＋1天不再以涨（跌）停板状态收盘，第N＋2天措施解除，否则继续采取类似措施；如果一直到第N＋2天仍以涨（跌）停板状态收盘，交易所将在收盘后通过强制盈利一方减仓来确保亏损一方的所有止损愿望都能够实现。实际上这个方案是通过保护弱势一方来保证整个市场的结算安全。因为有了涨跌停板制度，对风险控制总监来说，虽然结算的周期是一天，但真正的风险控制的周期不止一天，可能是两天，但不超过三天。为了与国内期货市场目前的涨跌停板制度相一致，将持有期设为三天比一天更为合理，更加安全。 2置信度的选择。 我们用一个例子来说明在实际工作中如何选择置信度。 在第N个交易日收盘以后，通过计算置信度为99％的VaR值，某经纪公司风险总监估计出客户的头寸在第N＋1个交易日的最大损失数额。如果就以VaR值作为对客户的保证金要求，那么风险总监就可以有99％的把握确认，该客户第N＋1个交易日不会爆仓。客户在第N＋1个交易日的损失超过VaR值的概率只有1％。但如果这个小概率事件发生就意味着客户爆仓。客户账户出现爆仓以后，风险总监首先会要求客户追加保证金。信用好的客户可能会追加保证金，信用不好的客户可能都会选择丢弃自己的头寸和保证金。在后一种情况下，风险总监只有平仓止损，经纪公司的利益将因此受到损害。 通过上面的分析，我们可以得出结论，置信度的选择与风险总监处理小概率事件的能力以及经纪公司对客户爆仓损失的容忍程度有关。风险总监的应变能力比较强，经纪公司对损失的容忍度比较大，就可以选择比较低的置信度，也就是要求比较低的保证金水平。比较低的保证金能给公司带来竞争力，有利于提高佣金收入。 因此，理论上可以这样来定量计算置信度：经纪公司一年当中的爆仓损失是置信度的减函数，经纪公司的佣金收入也是置信度的减函数。如果这两个函数已知，那么就可以计算出一个最优的置信度，使得（佣金收入－信用损失）取得最大值。但上述方法需要多年的实际数据来确定两个函数。在没有数据的情况下，置信度还
是要靠公司风险管理人员的主观判断来确定。 在芝加哥的CME交易所，初始保证金一般设定为持有期一天的95％置信度的VaR值。印度的期货交易所NSE，初始保证金设定为持有期一天的99％置信度的VaR值。鉴于此，我们将在后面的探讨中比较用95％和99％这两种置信度所得到的结果，并从中选择比较合理的一个。 3期货头寸VaR计算实例。 确定了持有期限和置信度以后，我们就可以进入实例分析阶段。在选择计算方法和观察期间这两个问题上，只有通过实际数据和实际操作的比较才能得出结论。 应用 VaR方法时要求“按市值计价”，也就是按资产的市场价格计算资产的价值。因此，计算投资回报率就是计算价格波动率。 选择期货价格数据是一个比较复杂的问题。国内期货市场每一个期货合约的交易期间都比较短，一般时间跨度为一年，只有240多个交易日，也就只有240多个价格数据。显然以一个合约为研究对象存在数据量不足的问题，必须使用有连贯性的价格数据。 笔者取得连贯的价格序列的方法是，以成交量加权平均结算价为某个期货品种每一天的期货价格。成交量加权平均结算价也就是某个期货品种所有交易合约的成交金额除以成交数量。 案例一：确定基本计算方法。 某客户在2004年7月23日持有上海期货交易所电解铜多头头寸，按当日结算价计算的合约金额为100万元。下面我们来讨论该期铜多头头寸的风险价值计算方法。 第一步：持有期限选择3个交易日，置信度选择95％，选择历史模拟法，观察期间选择1500个。 用EXCEL处理自1998年5月25日至2004年7月23日之间上海期铜的1503个成交量加权平均价格数据，得到1500个三日间百分比收益率。 用EXCEL中的统计函数PERCENTILE(array,k)来计算这1500个收益率的5％分位数，得到结果－。进一步得到VaR=25180元。 其含义是在这段时期内，三个交易日收益率低于－的概率为5％，该期铜多头头寸在2004年7月23日的风险价值VaR为25180元。 如果期货公司要求置信度为95％，则可以预计，该客户的期货头寸在三个交易日当中的最大损失不超过25180元。因此，可以25180元作为该头寸的保证金，即保证金比率可以设定为％。这个结果在目前的市场规则下难以被接受，因为涨跌停板幅度为3％。之所以出现这样的结果，是因为置信度要求太低，5％实在算不上是一个小概率。这提示我们要提高置信度。 第二步：将置信度调高到99％，其它条件不变。 用EXCEL中的统计函数PERCENTILE(array，k)来计算这1500个收益率的1％分位数，得到结果－。进一步得到VaR=44040元。其含义是在这段时期内，三个交易日收益率低于－的概率为1％，该期铜多头头寸在2004年7月23日的风险价值VaR为44040元。如果期货公司要求置信度为99％，则可以预计，该客户的期货头寸在三个交易日当中的最大损失不超过44040元，因此，可以44040元作为该头寸的保证金，即保证金比率可以设定为％。相比较而言，这是一个可以接受的比率。因此，后文中都将采用99％的置信度。 第三步：将观察期间向后回溯，其它条件不变，用第二步同样的方法可以得到2004年7月23日以前各交易日的VaR数据。笔者收集的历史价格数据自1995年4月17日到2004年7月23日，共2266个交易日，共计可以计算764个VaR数据，形成一个时间序列，如下图所示：
图1 上海期铜风险价值时间序列 从上图可以看出，VaR显示出明显的阶段性，在大部分时间里，它是稳定的，但在某几段时间内它显著下降或者显著上升。比如，上图中第一次显著下降的过程开始于2002年7月25日。为计算该交易日的VaR，观察期间是从1996年6月5日到2002年7月25日这1503个价格数据。观察期间移动到这个区间以后，价格波动幅度开始显著下降，VaR因此下降。自2003年11月10日开始至2004年7月23日，VaR显著上升，这与这段时间里国内期货市场趋于活跃，价格波动幅度加大是相当一致的。这提示我们，在实际应用中，VaR值要经常重新计算。本论文试图找到比较简易的计算方法，使得每天重新计算VaR比较容易实现。另外，从数据上来看，在2263个收益率数据中，最大值和最小值都出现在最新的1000个数据中。这提示我们观察期间过长会影响到VaR对最新市场风险的反映。 第四步：将观察期间调整为1000个交易日，用第三步同样的操作，也得到764个VaR数据，形成一个时间序列，最新的数值为46229元。将这个时间序列和前者相比较，显然不如前者稳定，其变化范围更大，变化也更加频繁，如下图所示： 图2 两种时间序列对比
从上图还可以看出，将观察期间调整到1000个交易日后， VaR在2001年7月25日更快地反映了市场波动幅度降低这一事实，VaR的最低点和调整前基本相当。进入2003年11月份以后，两者基本同步上升，但调整后的VaR上升得更快。鉴于调整后的方式比调整前更灵敏，所以比较的结论是观察期间选择1000个交易日。 第五步：在选择了持有期限3个交易日、置信度99％、观察期间1000个交易日的基础上，改用分析方法来计算该期铜头寸的VaR值。 用EXCEL处理这1000个收益率数据，得到样本标准差 σ=。 已知在置信度99％的情况下， α=。 已知P=1000000元。 因此，VaR=ασP =40763（元）。 这个结果显著地小于第四步得到的结果。 当然，在用分析方法计算之前，要先检验这1000个收益率数据是否服从正态分布。用SPSS软件包的Analyze－>Nonparametric Tests－>1－Sample K－S检验。检验结果表明，不能接受收益率分布为正态分布的假设。这个例子也验证了分析方法倾向于低估风险价值，原因是实际的收益率分布具有比正态分布更大的“尾部”。因此，本文不再考虑应用分析方法来计算期货头寸的VaR。 案例二：空头头寸的情况。 某客户在2004年7月23日持有上海期货交易所电解铜空头头寸，按当日结算价计算的合约金额为100万元。 同样是持有期限3个交易日、置信度99％、观察期间1000个交易日的情况下，在计算多头头寸的风险价值时找的是历史收益率分布的1％分位点，计算空头头寸的风险价值改为找99％分位点就可以了。计算的结果是，当日风险价值为53379元。计算出来的空头风险价值显著大于多头。自2001年11月份开始，铜市场进入大牛市，在牛市里，当然是空头的潜在风险大一些，计算结果与实际情况相一致。 在计算空头的风险价值时，也可以将历史收益率数据全部乘以－1，然后同样计算1％分位点，得出的结果和上面是一样的。 案例三：推广到其它期货品种。 某客户在2004年7月23日持有上海期货交易所电解铝多头头寸，按当日结算价计算的合约金额为100万元。同样是持有期限3个交易日、置信度99％、观察期间1000个交易日的情况下，计算得到风险价值为34532元。计算结果表明，在头寸金额相同的情况下，电解铝的风险价值低于电解铜。实际上，电解铝市场就是成交比较清淡，价格波动幅度比较小。计算的结果与市场表现是一致的。 至此本论文已经初步给出了计算国内单个商品期货风险价值的方法。那就是，采用经过处理的历史市场数据作为历史价格数据，根据目前的风险管理环境持有期限采用3个交易日，经过比较置信度选用99％，经过比较观察期间采用1000个交易日，空头和多头头寸有所区分。用上述方法计算出2004年7月23日国内市场各主要期货品种的风险价值如下： 表1 国内各个商品期货的风险价值及相应的保证金水平 品种 上海铜 上海铝 上海天胶 大连大豆 大连豆粕 郑州小麦 多头VaR 46229 34532 86908 57159 55125 45300 空头VaR 53379 33671 71491 50837 63766 44406 注：1假设头寸金额100万元。2VaR单位为元。 4期货组合头寸的VaR计算方法。 以上只涉及一个期货品种的风险价值，在实际市场中，投资者经常持有多个合约构成的一个组合。因此，要把以上的方法推广到组合头寸领域。 不能用简单累加的办法来得到组合的初始保证金。“买进8月铜期货同时买进9
月铜期货”的组合与“买进8月铜期货同时卖出9月铜期货”的风险是非常不同的。第二个组合是对冲的组合，价格风险暴露很少，其VaR应该很小，因此初始保证金也应该很小。用简单累加的方法不能区分此两者。在前文所阐述的思路和采用的数据基础上，用历史模拟法计算期货组合的VaR有以下几个步骤： 第一步：简化组合。 首先，将同一品种同一方向的头寸合并，比如持有50手CU411和30手CU412的多头，就可以简化成80手CU的多头。 其次，简化跨月套利或者同合约锁仓的情况，比如某客户持有100手铜多头，还有40手铜空头。一般来说，40手铜的空头可以对冲40手铜多头的风险，所以只有60手铜多头应该纳入风险价值的计算。但应该考虑到跨月套利或者锁仓并非完全没有风险，而且客户可能随时平掉40手空单，使得对应的多头完全暴露在市场风险中，所以这样简化会低估风险价值，不够谨慎。谨慎的简化方法是，在跨月套利或锁仓的两个头寸中，选择一个适当的部位进入下一步计算。比如本例中选择跨月套利中的多头部位，那么进入下一步计算的应该是100手铜多头。 第二步：以简化后的期货组合为基础，记录其中各个期货品种的持仓数量，多头记正值，空头计负值。 第三步：把简化后的期货组合视为一个新的期货品种，并以各个期货品种的历史价格数据模拟这个新的期货品种的历史价格。 第四步：用同样的方法计算风险价值。 应用VaR方法改善国内期货市场的风险管理 1期货交易所应用VaR方法。 第一，应该改变目前在期货合约里规定保证金比例的办法，改以风险测量为基础，随时灵活地设置各期货合约的保证金水平。 目前，各个期货品种的基准保证金都是在期货合约里规定的，按照合约金额的百分比计算。但在日常交易中，交易所根据市场波动情况，经常调整保证金百分比。据笔者从三家交易所结算部了解到的数据，2004年7月23日交易所在对其会员结算时采用的保证金比例如下： 铜——所有合约都是5％；铝——所有合约都是5％；天然橡胶——除了RU0408为20％，RU0409为10％以外，所有合约都是7％；大豆——所有合约都是7％；豆粕——所有合约都是7％；小麦——所有合约都是7％。 在表1的基础上，按照相应的保证金水平向上取整的原则，可以设定各个期货品种的初始保证金比例如表2所示。 表2 国内各个商品期货品种的风险价值及相应的保证金水平 品种 上海铜 上海铝 上海天胶 大连大豆 大连豆粕 郑州小麦 多头VaR 46229 34532 86908 57159 55125 45300 保证金 5％ 4％ 9％ 6％ 6％ 5％ 空头VaR 53379 33671 71491 50837 63766 44406 保证金 6％ 4％ 8％ 6％ 7％ 5％ 注：1假设头寸金额100万元。2VaR单位为元。 在该表中多空头的保证金是不同的。但在交易所的管理实践中，由于要体现公正性，不应该对多空双方区别对待。所以，我们在两者之中选择较大的作为实际应用的标准，并将它和现行的水平对比如下： 表3 保证金水平对照 品种 上海铜 上海铝 上海天胶 大连大豆 大连豆粕 郑州小麦 表2水平 6％ 4％ 9％ 6％ 7％ 5％ 现行水平 5％ 5％ 7％ 7％ 7％ 7％ 两相比较，互有高低，但整体上看前者要低一些。也就是说，在现有的市场条
件下，以VaR方法测量风险为基础设置保证金，不仅很容易随时调整，而且会降低各期货合约的保证金水平。 第二，交易所应该从会员持仓整体的角度评估风险，从而确定保证金水平，而这正好是VaR方法的优势。 根据来自官方网站的资料，伦敦期货市场的核心结算所 Limited 就是以会员持有的全部头寸按照一套规则来综合计算其保证金。比如，有一套系统London SPAN 就用来计算 LIFFE, IPE, LME and RepoClear交易的期货的保证金。London SPAN 能够考虑到相关合约之间风险互相抵消这一因素。另一套系统称为PAIRS (Portfolio Approach to Interest Rate Scenarios)，计算在 SwapClear 和LIFFE Offsetting Instruments 交易的期货保证金。保证金水平一季度调整一次，在特殊情况下也可以随时调整。 本文已经说明用VaR方法来评估期货组合的风险比较容易实现，而且有很好的效果，能够在保证安全的前提下大幅度降低保证金水平，从而降低期货市场的交易成本。 第三，交易所还应该考虑对不同的会员和不同的交易收取不同的保证金。 如果引入VaR方法，那么只要对不同的会员，根据其资信设置不同的置信度，就可以得到不同的保证金水平。对不同的交易(套期保值/套利/投机)也可以如此设置。 交易所率先应用VaR必将引导国内期货市场保证金体系的变革，从而整体提高国内期货品种的竞争力。像铜、铝、天然橡胶、大豆、豆粕、棉花、小麦、玉米、燃料油等品种，国内现货市场在全球市场中都占据了重要的地位。通过改善风险管理，降低交易成本来进一步增强国内期货市场的竞争力，有助于我国期货市场取得国际定价中心的地位。 2期货公司应用VaR方法。 从理论上说，期货经纪公司和期货交易所一样可以用VaR测量客户持仓风险，并在此基础上设定保证金水平，改进风险管理，提高客户资金使用效率，提高客户忠诚度，使风险管理成为公司新的竞争力。 对期货经纪公司而言，用历史模拟法计算VaR的方法比较容易向客户解释也比较容易被高层管理者所接受，同时成本较低，具有较高的实用性。 笔者调查了两家期货经纪公司在2004年7月23日对客户结算时的保证金比例，其中A公司位于内地，S公司位于沿海地区。我们将它和交易所现行的保证金水平以及表2的保证金水平并列如下表所示： 表4 A公司和S公司及交易所的保证金水平对比 保证金（％） 大连大豆 大连豆粕 上海铜 上海铝 上海天胶 郑州小麦 A公司 12 12 10 10 12 10 S公司 8 8 6 6 9 7 交易所 7 7 5 5 7 7 表2 6 7 6 4 9 5 同样在国内期货市场，既然S公司的保证金水平可以大大地低于A公司，说明A期货公司在风险管理水平上有很大的提高余地。 但期货公司降低保证金水平是有一定限制的。《最高人民法院关于审理期货纠纷案件若干问题的规定》（2003年7月1日开始实施）第三十一条规定，“审查期货公司或者客户是否透支交易，应当以期货交易所规定的保证金比例为标准。”也就是说，在当前的法规下，期货公司的保证金水平如果低于交易所规定的标准就有法律风险。因此，从上表的最后两行中取较大的保证金水平来作为期货公司的保证金水平在目前是比较可取的，笔者称之为“谨慎水平”。可以看到，这个水平比目前S公司的标准还要低一些。
表5 VaR方法结合实际情况得出的保证金水平 保证金（％） 大连大豆 大连豆粕 上海铜 上海铝 上海天胶 郑州小麦 谨慎水平 7 7 6 5 9 7 由于计算出来的维持保证金数值远低于现行的标准，在目前的法律环境和交易所风险管理体系下，经纪公司还不能采用VaR方法来计算客户期货组合头寸的维持保证金。所以，要完全引入风险价值方法来改善风险管理，还必须从国家监管法规和各交易所风险管理体系开始调整，这需要一个过程。但市场发展的规律是风险管理模式要适应降低交易成本的要求。 对A公司来说，目前可行的改善方案是将初始保证金降低到表5中的“谨慎水平”，对持仓组合的保证金仍然按照简单累加的方法处理。 但是，经纪公司目前可以完全按照本文所总结的方法计算客户账户的风险价值，作为风险管理工作的参考，或者作为一项信息服务给客户提供参考。 在完全应用VaR方法的条件成熟以后，在用VaR评测风险的基础上，可以与不同的客户约定不同的风险控制条件，设置不同的置信度，采用不同的保证金水平。对资信状况较好的客户，置信度可以设得较低，这样计算出的保证金水平就会比较低。这样的保证金制度有利于吸引优质客户。 期货经纪公司在完全引入VaR方法以后，留给风险总监的灵活空间就很小了。如果客户不能及时追加保证金，他必须及时、果断地采取强行平仓的措施。为了实现这一点，应该由计算机设备来自动执行强行平仓。 国内期货市场2004年推出了三个新品种，今后可能有更多的新品种推出。如何把这些新品种的保证金比例设置也纳入到VaR体系之中呢？关键问题是，对新品种来说，没有历史市场价格数据可供计算。笔者认为，如果国外有可以借鉴的同类市场，则应该借鉴国外市场，比如上海燃料油期货就可以借鉴新加坡市场，郑州棉花可以借鉴纽约的棉花期货市场，大连玉米可以借鉴芝加哥的玉米期货市场。如果不容易借鉴国外市场，则应该以安全第一为原则，设定比较高的VaR和初始保证金水平。在组合情况下，可以仍采用简单累加的办法。 3交易商应用VaR方法。 交易商可以用VaR方法来评估自己的持仓风险，作为资金管理的依据。对期货投资者来说，确定买卖方向固然是最重要的，但资金管理也是公认的重要因素。资金管理得好，可以在安全的前提下提高资金使用效率，降低交易成本，提高投资收益率。 风险价值可以提示目前市场上的风险是不是过大，有助于投资人决定是否要进场操作：如果风险价值比平日大，则表示当日进场所承担的机会成本将会较大；反之，如果风险价值比平日小，则表示当日进场所承担的机会成本较小。风险价值可以提示已经持有的头寸的投资者所承担的风险是否已经超过可忍受的限度。要提醒投资人的是，风险价值只是一个将风险量化的方法，并不是绝对的。因此，风险价值必须每日作一次新的记录并长期观察，才能比较风险价值是否出现较大的变化。 另外，VaR方法的特点是将不同的头寸放在一起评估，比较合适投资者进行组合投资时衡量风险。前新加坡巴林银行期货交易负责人尼克•里森，在那场震惊世界的金融灾难中的期货组合风险为VaR的应用提供了一个生动的例子。用VaR方法测量就可以发现，他所持有的组合的风险价值非常大，隐藏着巨大的风险。然而，由于采用了不适当的风险测量方法，在巴林银行的官方报告中，其组合的风险竟为0。假如里森是买进160亿美元的日本10年期国债期货，那么组合的风险价值就小得多，巴林银行可能就不会遇到流动性严重不足的状况。 从上面的例子，我们也可以引申出另一个观点，那就是，投资机构可以用VaR来评价交易员的业绩。在投资机构的经理看来，收益水平当然是衡量交易员业绩的重要因素，但另一方面，如果再加上每个交易员的投资头寸的风险价值记录，那么
评价就会更完整。如果甲乙两个交易员在收益水平上表现相当，但甲交易员头寸的风险价值记录较高，而乙交易员的头寸始终保持较低的风险价值，那么乙交易员就更应该受到奖赏。因为，如果甲交易员的风格不改进的话，可能有一天它会给机构带来较大的损失；而乙交易员就是一个既高效，又稳健的交易员。 值得一提的是，在交易商应用时，可能更多地用到相对VaR的概念。 在计算相对VaR时，要多考虑一个期望回报率。最简单的方法是以历史平均回报率估算期望回报率 ，当然也有一些比较复杂的模型，比如ARIMA模型，可以用来计算期望回报率。 结论与展望 作为风险管理体系中最基础、最核心的部分，国内期货市场的保证金制度应该继续完善。应该以市场风险测量为基础来确定保证金水平，使其既具有安全性又具有市场竞争力。这是国内期货市场发展的必然要求，也是应对来自国际期货市场竞争的要求。 VaR方法是一种目前被研究和被应用较多的风险测量方法，其概念与期货交易保证金的概念有很紧密的联系。VaR方法非常适合于运用在期货市场风险管理上，尤其是用于保证金水平设置。期货市场流动性大、价格数据多的特点为运用VaR方法提供了方便。 计算VaR有三种方法，分别是历史模拟法、分析方法、蒙特卡罗模拟法。本论文通过实例分析总结出的国内期货市场VaR计算方法是：持有期三个交易日，置信度99％，用1000个收益率历史数据，用历史模拟法来计算。在组合的情况下，可以采取一些简化措施。以上方法可以用EXCEL作为数据处理和计算的工具，所以比较容易实现，可以每天计算。在必要的情况下，还可以比较容易地对该方法加以改进。 从长远来看，引入科学的风险测量工具是风险管理工作的发展趋势。如果在国内期货市场引入VaR方法来作为风险管理的基本工具，将使得保证金水平的设置更加灵活合理，有利于降低交易成本，提高市场竞争力。交易所率先引入VaR方法是关键，而且有实施的条件。在目前的制度环境下，期货经纪公司还不能完全引入VaR方法，但可以利用它改善风险管理工作，还可以利用它为交易商提供风险管理方面的咨询和服务。对交易商来说，VaR方法也是非常有意义的管理工具。 如果用VaR方法作为参照，目前国内期货市场的保证金水平偏高，有改善的必要。国内期货行业应该也可以应用VaR方法来提升竞争力，尤其是期货交易所。VaR方法的应用比较简单、有效，可以成为行业标准，并以此为基础促进期货市场结算平台的整合，最终目的是建立一个更加安全、高效的期货市场。 期货公司可以为客户提供风险价值方面的服务和咨询。比如，为客户提供各个期货合约的风险价值，为客户的当前持仓计算风险价值，为客户提供成分VaR、边际VaR和增量VaR信息。 要推出上述服务，必须开发出计算机辅助软件。由于VaR应用越来越受到重视，目前国内有很多证券公司和基金公司都不惜代价引进或开发出了VaR应用系统。在目前期货品种还比较少的情况下，期货公司可以根据本论文总结的方法采取自己开发的形式来完成VaR应用系统，其成本比较低。笔者相信，随着期货市场的发展，期货市场风险管理的重要性和难度将越来越大，对期货公司内部管理标准化、技术化的要求也越来越高，VaR应用系统也必将列入期货公司的预算中。
