Page 283 - 匯率衍生性金融商品

第十章 銀行操作衍生性金融商品的風險管理
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個 是 1 天 的時 間 區隔 ，當 然 1 天就 可能損 失 1 , 000 萬 損 失 的風險
高於 1 星 期有可能損 失 1 , 000 萬 美元 的風險。或是，在 相 同的

Va
R 金額與「時 間間 隔 」下，「 信 賴區 間 」 較 大的 銀 行 ( 譬 如
99 ％ 大於 95 ％ ) ，其風險 自然 較 「 信 賴區 間 」 較小 的 銀 行來得
小 ， 信 賴區 間 愈 大表 示 可能產生最大損 失 ( 風險 值) 的 機 率 (1 －

信 賴區 間 ) 愈 低 。 然 而，「時 間間 隔 」 太 長 ， 往往無 法 滿足 每
Va
的方
用每
風險的要求，因
銀
日
根據
式，而 掌 控 市場 國際清 算 銀 行的要求， 此 大部分 銀 行必須計 行 皆 採 算 每兩週 日 R 或 10 個
工作
失 金額。
日下， 天 之 99 ％ 信 賴區 間 的VaR ，也 就 是要計 算出 在 100 週 的交易
99
交易日的最大可能損
週 累積
Va
R 的計 算 方式有 三種 模型 : 一是 相關 係數 或 變異－共變異
7 8
矩陣 (variance-covariance matrix) 模型 ， 二 是 歷史 資料 模擬 ，
三 是 蒙地卡羅模擬 (Monte Carlo simulation) 。這 三種 模型 皆 需
要「時 間間 隔 」、「 信 賴區 間 」、及 歷史 價格資料。在 相關 係
數模型 下，部 位 價 值 的 變 動是結合 相關 的資產價格 變 動所 算
出 ，因 此 需要一 個相關 係數 的 矩陣 ； 歷史 資料 模擬 ，是以過 去
的 歷史 價格 變 動來計 算 部 位 價 值 的 變 動 ； 蒙地卡羅模擬 ，則是
9 這 三種 模型
算
部
值
變
動。
位
的
價
機
隨
以
本來計
樣
產生的價格
以何 者較優 ，並 無 定 論 ，完 全視 未 來的 市場 價格 變 動與 那 一 種
模型 所 模擬 的 未 來經 濟狀 況 較 能 吻 合而定。

7
請參閱 Morgan Guaranty Trust Comp any Global Research (1995) 。
8
請參閱 Kupiec (1995) 。
9
有關風險值的計算，另可參閱曾令寧、黃仁德 (2003) 。