文档介绍：情景分析和压力测试
产生分析情景
计算风险价值最为流行的方法是历史模拟法。历史模拟法的一个关键假设是：历史在某种意义上是对将来的一个指导，即假设由过去几年数据得出的市场变量的实证概率分布，是对明天市场变化的一个指导。
如果某种事件在数据所覆盖的时间内没有发生，那么在基本VaR计算中，这一事件不会对计算出的VaR有任何影响。不幸的是，市场变量并非静态，有时市场波动率很高，有时很低，进而有了历史模拟法的推广，如极值理论。
VaR计算方法的本质是回望型的，那些将来可能会发生，但又不能在历史数据中体现的情形是不能在VaR中体现出来的，压力测试就是为了克服VaR度量中的这一弱点。
压力测试包括检测金融机构的产品组合在极端市场条件下的表现。这种测试共有两步：
第1步是产生合理的极端市场变化情景；
第2步是在不同情景下对产品组合进行定价。有时在压力测试中考虑的极端市场变化是以标准差来定义的。如果每天的变化服从正态分布，那么5个标准差所对应的事件将会每7000年才发生一次，但在实际中，每10年发生一两次5个标准差的市场变动并非罕见。
对单一变量进行压力测试
一种方法是采用假定某一变量有很大变化而其他变量保持不变的情景，对于这种情形，有时会考虑下面的例子：
收益率曲线平行100基点。
假定某资产的隐含波动率由当前水平上下波动20％。
股指上下波动10％。
一个主要货币的汇率上下变动6％。
一个非主要货币的汇率上下波动变动20％。
一般情况下，市场变量一个微小变化所产生的影响可由Delta来描述，市场变量一个较大变化所产生的影响可由Delta及Gamma组合来描述。在以上所描述的情景中，市场变化量太大，就不能再用希腊值来估计产品组合价值的变化。
涉及多个变量的情景
通常当一个市场变量有剧烈变化时，其他变量也有所变化，这一现象导致金融机构开始研发涉及多个变量同时变化的情景。一种流行的做法是采用市场变量在历史上曾出现过的极端变化情景。
有些市场情景对应于一天市场变化的幅度，而其他情景，尤其是涉及信用及流动性的变量，其变化对应于若干天，若干个星期甚至若干个月。在情景中考虑市场变量的波动率十分重要。一般来讲，当利率及汇率有剧烈变动时，其隐含波动率以及其他波动率也会增加。有些情景往往会涉及商品价格的剧烈变化。有些情景也许会涉及择优而栖现象以及随之而来的流动性枯竭，从而使信用溢差增大。
由管理人员所产生的情景
历史交易市场绝对不会一成不变地重复自身，部分原因是因为交易员熟知过去的危机，并引以为鉴来避免重复以前的错误。美国房屋市场导致了2007年开始的金融危机，将来的信用危机不太可能仍是由于按揭信用审批制度的松懈而触发，但无论如何，今后仍有可能会有信用危机的产生。
从多个方面来看，压力测试中最有用的情景是由公司高管提出的。公司高管可以综合他们对市场、全球政治、经济环境以及当前全球市场的不定性来产生合理但会造成巨大损失的情景，有时管理人员产生的某些情景会是基于历史事件，但这些事件往往是对当前金融及经济条件进行调节。
一种产生压力测试的方法是由一个高管所组成的委员会定期集会，并通过头脑风暴的方式来回答以下简单问题：“市场会出现什么预想不到的情景？”Clemens及Winkler对这种委员会的最佳构成进行了研究，他们的结论是：
委员会应由3-5个成员来构成
委员会成员的背景应各不相同
委员会成员之间应有一个健康的交流渠道
为了产生好的情景，一个重要的前提是委员会成员必须从他们的日常工作中抽出身来，从而对全局提出合理看法。
公司高管及董事会都要懂得压力测试的重要性，做到这一点十分重要。公司高管与董事会成员要以压力测试为依据来做出战略决策。由公司高管来提出分析情景的一大好处是，这一做法很容易使得高管认识到压力测试的重要性，而由公司中层管理人员所产生的情景往往不会得到高管的关注。
如果压力测试只是仅仅涉及少数市场变量，一种进行压力测试的方法是将没有被检验的周边变量的变化设为0。另一种进行压力测试方法是首先假定被测试的关键变量产生了剧烈变动，然后将周边变量对被测试的关键变量进行回归，这种回归可以预测周边变量的变化程度与被预测的关键变量变化程度的关系，最后将这些预测用于压力测试。这种压力测试方法被称为条件压力测试，最初由Kupiec提出。Kim和Finger进一步讲这一想法推广到所谓的“断箭”压力测试方法中，在分析中，他们假设关键变量与周边变量之间的相关性是，而不是以过去的平均值为基准的。
完善压力测试情景
管理人员应该仔细检测压力测试情景，并要确认是否所有的不利情景均已被考虑，这些情景不但要包括市场变量对金融机构自身产品组合的即时效应，同时还要考虑市场变量对其他众多金融机构的冲击效应，这些冲击对所有金融机构的效应往往类似