场外衍生品模型验证与模型风险管理实践.docx

场外衍生品模型验证与模型风险管理实践一、引言随着期货和衍生品法的实施，场外衍生品业务逐渐成为证券及期货行业中业务创新亮点与业绩增长点。为满足客户定制化需求与体现场外衍生品交易商的差异化特色，衍生品经营机构开发的场外衍生品逐渐变得纷繁复杂，复杂的衍生产品对经营机构的产品设计、产品定价、交易对冲、风险管理等一系列配套流程提出更高的要求，贯穿这一系列流程中最基础、最核心的是衍生品定价，因此用于衍生品定价等相关模型需要衍生品经营机构格外重视其模型风险,正如2008年次贷危机中用于信用衍生品定价的模型中对违约相关性的假设与估计出现严重错误，在极端市场中导致模型失效，给交易商造成难以估计的巨额亏损。二、模型风险管理概述美联储和货币监理署于2011年4月联合发布模型风险管理的相关指引SR11-7号文模型风险监管指引(SRIl-YrSupervisoryGuidanceonModelRiskManagement),该指引明确了模型风险管理框架，包括模型风险管理定义、模型实施、模型验证以及模型风险管理的政策制度等内容，SR11-7号文重点在模型验证环节。欧洲央行于2017年2月发布内部模型针对性审查指引(GUidefortheTargetedReviewofInternalModels(TRIM),2017年至2023年经过多次修订，于2023年6月又发布最新版欧洲央行内部模型指引(ECBGuidetoInternalModels),该指引通过确保内部模型的可靠性和结果的可比性，为欧洲银行业创造了一个公平的竞争环境，但这并不排除银行仍需通过一系列措施来补足实施过程中的缺陷。在TRIM指引发布之前，欧洲央行在模型风险方面并未有过多要求，但这次指引的发布让我们认识到模型风险管理与资本成本之间有直接联系，如果模型被确认为无效，则相应的资本要求也会被提高。正如国内对其他风险类别的管理方式一样，模型风险管理也是自上而下监管驱动，尽管银行对模型风险管理有需求，但并不具备大规模、标准化的模型风险管理方法，而TRIM指引的实施作为欧洲银行的手段，则提升了管理者与投资者对银行模型的信心。另外，欧洲银行还通过推动模型风险管理向美国靠拢，采用类似美国对模型风险的标准化管理。欧洲央行的欧洲银行监督委员会也跟随美国的脚步推动了模型验证的发展，但其模型验证规划受到范围的制约并不如美国全面。SR11-7号文几乎可以直接作为银行模型风险管理的准则。它名称中有“SuperviseGuidance”,因此只能算是指引，并不是一个法律，各个银行不可能全面实施指引中所要求的监管，更多体现了监管机构所期望达到的一种标准。美联储和货币监理署于2011年发布的这部监管指引就像“葵花宝典”一样，涉及内容十分广泛，并非局限于某一领域或模型的某一个阶段，它构建了真正意义上的模型风险管理框架，内容包括模型风险的定义、来源、模型验证、相关政策等，此外英国监管局的压力测试的模型风险管理原理也试图与SRIl-7号文看齐。笔者将SR11-7号文中的重点内容进行翻译来阐述模型风险管理的基本框架。（一）模型以及模型风险的定义该指引所称的“模型”是指：通过一种量化方法、系统或方式,运用了统计学、经济学、金融理论或数量理论、技术及假设，加工输入数据，并产出量化估计。符合此种定义的模型可以用来分析商业战略，辅助商业决策，识别和量化风险，评估风险暴露、金融工具或头寸，执行压力测试，计算资本充足率，进行客户财富管理，评估是否超内部限额，维持银行常规内控机制，或满足财务披露或监管报告的要求及对外信息披露的需求。“模型”的定义还囊括了基于全部或部分专家经验的输入数据的定量算法，只要该定量算法最终输出的结果是可量化的。（二）模型风险的主要来源1、若模型本身存在重大错误，根据其设计目的和商业应用得出错误结论；2、在模型假设及其局限性不被完全了解的情况下，可能被错误运用或不当应用。（三）模型开发、实施和使用模型开发极其依赖于开发者的业务经验和专业判断，因此模型风险管理应当在合法合规的前提下根据模型使用者的实际情况和需求进行严格的模型开发和实施过程。完善的模型开发过程包括：1、清晰的设计目标，以保证模型满足开发目的；2、完善的设计、理论依据充足、合理的逻辑论证；3、稳健的模型方法论和运行机制；4、审慎的数据质量和相关性评估；5、完善的文档记录。所有的模型都存在一定的不确定性和不准确性，运用模型时需要考虑其潜在缺陷，可以采取以下措施：1、对模型结果进行有充分理由且审慎的经验调整；2、决策不单纯依赖于模型结果；3、运用多个模型结果综合决策。（四）模型验证模型验证是指论证模型如预期运行良好，符合设计目的和商业运用的一系列过程和活动。有效的模型验证能确保模型足够完善，识别模型的潜在局限性和背后的假设条件，评估模型可能的影响。验证的范围包括所有模型构成部分（包括：输入、运算、输出、报告），模型无论是内部自主开发还是从供应商或咨询公司采购或合作开发。模型验证应与模型开发及应用保持一定程度的独立性，一般要求模型验证人员由不对模型开发和应用负责的员工担任，以确保模型验证结果是客观公正。但实际上，一部分验证工作由模型开发人员和应用人员承担会更有效；因此这部分验证工作应当由独立第三方额外采取措施以审阅，从而保证验证的完备性。总体来说，模型验证过程的质量体现为客观、专业的人员作出批判性评述，以及针对识别的问题所采取的必要措施。模型验证是一个持续性过程，在模型投入正式使用过程中也需要持续监控模型的缺陷，以及识别是否产生新的问题。模型验证在经济运行和财务表现良好的时期是十分重要的，在这一阶段，对于风险和潜在损失的评估常常会过于乐观，现存的数据未能充分揭示承压环境下的可能表现。至少每年一次全面评估模型是否如预期运行以及当前的模型验证过程是否充足，若有必要可以提高模型评估的频率。模型验证的大体步骤包括：1、概念合理性评估：这部分包括评估模型设计和构造的质量、审阅建模文档、支撑模型使用方法论的实证经验、以及输入模型的变量。该步骤应确保模型设计和构建过程中的专家判断是有根据、经过细致推敲、与公开的研究报告和完善的行业习惯相一致。2、持续地模型监控：为了确保模型如预期被合理地实施与使用，评估因产品、风险暴露、商业活动、客户群体、市场环境等变化，综合考虑是否有必要调整、优化、校准、替换当前模型，以及需要验证模型在原有设计之外的情景下是否适用。在给定相同输入条件下，比较该模型与其它可选模型在输出结果上的差异情况。3、分析模型结果：该步骤包括比较模型结果与相应的实际情况。模型回溯测试是指在模型开发样本外时间段，以模型开发相同的预测时间周期或表现期，对模型输出结果和实际情况进行比较。以上三个关键步骤的验证结果，可能揭示模型开发过程中存在的重大错误或模型不准确的问题，或者其结果持续偏离事前确定的阈值。存在以上问题时，需要进行调整、校准或重新开发模型。但也存在因数据量不足或费用问题等诸多原因，无法验证模型潜在缺陷。在此情况下，除了考虑模型应用的合理性之外，应更加关注模型可能存在的缺陷，并在模型辅助决策时，要及时、充分地向高级管理层汇报模型可能存在的问题。高级管理层应确保采取必要措施以减少潜在的模型缺陷给金融机构造成不利影响，这些措施包括但不限于：对模型结果进行调整、约束模型使用范围、偏重于使用其它模型或方法辅助决策,以及其它补偿性措施。（五）管理、政策和内控建立和完善针对模型风险管理框架的管理机制是进行有效模型风险管理的重要基础。风险管理部门可以通过制定相关的风险管理制度、实施细则、内控指引来提升模型风险管理。模型开发及验证过程中的相关文档和验证步骤需要足够详细，以便相关人员能够理解该模型的运作机制并了解其局限性和关键假设。由董事会和高级管理层牵头建立一个全公司范围的模型风险管理框架。董事会应确保公司承担的模型风险处于其容忍范围内。公司的内部审计部门应当评估整体模型风险管理框架的有效性，包括该管理框架在单一模型层面和总体层面的模型风险管理能力。当公司与外部机构进行模型风险管理合作时，应该要求第三方交付清晰、详细的文档，确保得到公司管理层的广泛认可。公司应建立模型库，统一管理已投入使用的模型、正在开发的模型及终止使用的模型。三、场外衍生品相关模型验证场外衍生品业务涉及的相关模型包含：奇异期权及结构化产品定价模型、波动率模型、VaR模型、压力测试、保证金算法等。场外衍生品业务部门作为模型开发部门是模型风险管理的第一道防线；风险管理部门作为模型风险管理的第二道防线，为模型风险治理与独立验证的部门，其职责包括：建立全面模型风险管理框架，制定相关实施细则，对模型进行独立验证等；稽核或内部审计部门作为模型风险管理的第三道防线，按照公司模型风险管理相关内控制度检查业务部门及风险管理部门是否按照内控要求落实模型风险管理。衍生产品定价模型基于的相关理论包括但不限于：一是无套利定价原理：在一个有效市场中，任何一类金融资产定价是基于该资产不存在套利机会。如果金融资产的定价不合理，则市场上必然会出现针对该资产进行的套利行为，而套利行为的出现又会促使该资产的价格趋于合理，并最终使套利机会消失。二是复制原理：期权到期的行权为一笔现金流，可以通过买卖市场中的标的资产来复制出该笔现金流，即通过构造一个投资组合来模拟期权的收益变动，不论标的资产价格上涨或下跌，投资组合的到期收益与期权的到期收益完全相同，构建该投资组合的成本即为期权价格。三是风险中性原理：在市场不存在任何套利可能性的条件下，衍生产品的价格依赖于可交易的标的资产，该衍生产品的价格与投资者的风险态度无关，投资者对待风险的态度是中性的，对持有标的资产的预期收益率等于无风险利率。在风险中性理论下，将期望值用无风险利率折现，即可求出期权价格。在场外衍生品中，一些复杂的奇异期权或结构化产品很少有解析解，通常需要用数值方法来求近似解，因此衍生产品定价模型在模型验证环节用到的相关方法包括但不限于：一是复制法：对于一些复杂的结构化产品，可以根据该结构化产品的具体特征，用相对简单的香草期权或常见的奇异期权来复制或近似复制该结构化产品在不同情形下的损益。通过间接计算这些简单的香草期权或常见的奇异期权的组合价值来得到该结构化产品的理论价值。二是蒙特卡罗模拟法：通过模拟很多条（通常为几万至几十万）标的资产价格路径，计算期权在不同路径下的损益情况（特别针对路径依赖的奇异期权）并按照无风险利率进行贴现，最后计算不同路径下的损益贴现值的算术平均值即为该期权的理论价格。三是有限差分法：有限差分法是一种微分方程（常微分或者偏微分）数值方法，是通过有限差分来近似导数，从而寻求微分方程的近似解，由于奇异期权的价值至少和标的资产价格以及时间这两个变量有关，因此该奇异期权对应的随机微分方程含有偏导数从而是偏微分方程。上述三种方法各自有其优缺点：复制法仅针对能用简单香草期权或常见奇异期权进行复制的结构化产品，很多更加复杂的结构化产品很难找到合适的复制策略；蒙特卡洛模拟法与有限差分法是衍生产品定价中两类主要的方法,关于蒙特卡罗模拟法,某种意义上是一种“万金油”的方法，其对模型的数学理解要求相对于其他方法而言要低很多，只要能够对最基础资产的分布进行模拟，基本上就可以处理任意复杂的衍生品定价；然而对于有限差分法等方法，其推导和求解都非常复杂，但其计算速度相对蒙特卡罗模拟法要更快；由于蒙特卡罗模拟法的性能相对而言不是最优，计算结果收敛的速度与模拟的路径数的平方根成正比，往往需要大量的计算才能够得到比较准确的结果,通常还需要采用一些方差缩减技巧（如对偶变量法等）。场外衍生品部门需要建立模型清单及模型说明文档，风险管理部门根据模型清单以及模型说明文档独立编写场外衍生品模型验证文档，并定期将模型验证文档汇编成册，对相关代码以及模型说明等内容进行定期维护更新。四、模型风险管理实践