chan的整体用户素养已经下降到不适合进行严肃认真的特雷吉耶县了吗？楼下的句“内都是娃儿玩玩的”就把 JP Morgan 的信用风险部门的呕心沥血直接甩了，热心人质问其原因，结果来句“天机不可外泄”，擦！
无话可说了，作为两个研究信用风险的从业人员人士，阿穆县啃一下拦路虎。
==========聊著结束，节录开始==========
关于 VaR 的争论，一直都存在。
不少股权金融界的影视明星抨击过 VaR 的使用，Charlie Munger 算是他们中最知名的的一位。其他的专门针对编写专文的包括知名的 Trader 和信用风险研究专家 Nassim Taleb （对，是这个写两本叫做 Black Swan 的书的作者）和 David Einhorn （这位做股权投资的都晓得吧）
David 在 GARP 的周刊（是这个发 FRM 牌匾的组织的周刊）登出了一则专文【1】，写他是如何看空英国商业银行业的，其中对 VaR 的抨击很妥当（果然，好的股权投资者都是优秀的风险控制副经理）：
你的最轻能经济损失是 XX 一百万刀，但无法回答你，在那1%或 5% 的情况下（装一点的说，是 black swan event 发生的情况下）你的最轻经济损失是多少，在顽固情况下，你的经济损失最轻是 VaR 所统计数据的数，最轻，不晓得，也许是两个无底洞。用统计数据的名词说，是让风险控制副经理把目光集中在这些处在分布接近中央的可以管理的常规性信用风险，而忽视了前部信用风险。
由于VaR 无法较好的测度前部信用风险，所以在这些用 VaR 去来衡量信用风险并约束交易商的商业银行里面，交易商会意欲避免出现这个市场监管分项（game the system），去股权投资这些信用风险极低但一信用风险经济损失巨大的股权投资良机（take excessive but remote risks），这也是为什么大商业银行会再次出现大的 trading loss 的其原因之一。这里有两个小范例，是开两个针对抛银币的棋局，盘口是 1：127，赌银币不可能7次都再次出现反面。从机率上说，这个赌很安全，再次出现 7 次反面的机率只有1/128，相等于 0.78%。也是说，在 99% 的情况下，这个赌是挣钱的，这个股权投资良机的 VaR 值是0，因为在 99% 的情况下你是下注的，但你输一场，你亏损是你平时赚的127倍，一般来说的金融机构都有很高的资金成本，再次出现一场，就会破产。第二个重要的问题，是 VaR 是给老总请示和市场监管层看的，市场监管机构一般来说不是专门针对的信用风险专家，他们没有对 VaR 的体认，容易让老总和市场监管层高估信用风险（have a false sense of security）。在英国 SEC 经常被揶揄为 toothless 的市场监管机构，是因为在大投行业务的市场监管上，SEC 屡次妥协。VaR 值作为 SEC 认可的信用风险市场监管披露方式，不出意外是投行业务游说的结果。按照 SEC 2004年通过的条例【2】，大投行业务可以选择用自己的一套方法去管理信用风险，只要他们愿意向 SEC 做更多披露，SEC 并不具备审查投行业务日益复杂的资产负债表的能力，所以，基本上是你报两个 VaR 我就认为你没问题了。在中国，大家都晓得，报数会有水分的。在英国也一样。对于肥尾信用风险，两个非常好的注脚是：人性无法用正态分布模型解释。在面对信用风险的时候，天生本性和后天教育教导我们，需要避险！两个知名的交易商法则是，不要抄底，十抄九死。（英国人也有类似说法，dont catch a falling knife.）所以，在信用风险来临的时候，大家会一窝蜂冲向出口，在市场狂热的时候，大家会羊群一样跟进。装一点的话说，这叫反身性。人性决定了前部信用风险高于正态分布预测的那么低。所以，用正态分布算出来的 VaR 会高估信用风险。Taleb 为了肥尾信用风险写了整整两本书，有空大家看看吧。
Derivatives Strategy发布了两个 Nassim Taleb 与 Philippe Jorion 的关于 VaR 的争论【3】。我引用一下他关于 VaR 的抨击，由于过于 technical，需要达人指点：
At an econometric level, the problem of VAR is whether the (properly integrated) processes we observe are (weakly) stationary. If they are weakly stationary, then ergodic theory states that we can estimateparameterswith a confidence level in some proportion to the sample size. Assuming “stationarity,” for higher dimensional processes like a vector of uncorrelated securities returns, and for Markov switching distributions with strongasymmetry, we may need centuries, sometimes hundreds of centuries of data. （这么多数据基本是不可能完成的任务，即使英国也没有那么多数据，只能靠bootstrapping，这个大家都晓得了，误差很大的。）（关于 VaR ，还有两个重要的问题是 VaR shock，这个是两个 negative feedback loop，这里先记下，有空补充）
不过呢， 个人认为 VaR 存在的价值是给我们两个比较简单的、量化的信用风险测度分项，尽管有诸多缺点。人有两个优点，是可以进化，我们可以吸取2008年的教训，在现在这个模型的基础上改进。不过这是在商业银行工作的前辈们的任务了。
以上，欢迎拍砖。
【1】
Private Profits and Socialized Riskby David Einhorn
【2】Alternative Net Capital Requirements for Broker-Dealers That Are Part of Consolidated Supervised Entities，SEC：
http://www.sec.gov/rules/final/34-49830.pdf【3】
Derivatives Strategy
