复杂的财务建模提供了新的风险管理技术

When he’s not teaching and writing textbooks, Yale University finance professor Frank Fabozzi spends his working hours vetting academic papers. But the editor of theJournal of Portfolio Management曾经有设计成为下一个罗伯特鲁列姆。当他退休时，Fabozzi曾梦想着捏造着惊悚片 - 关于恐怖主义者，他通过同时暗杀每个主要金融公司的风险管理人员，计划粉碎资本主义。“现在我不确定这一点是有意义的，”他在他的狂欢的高等教台说。“鉴于我们所看到的风险管理系统，我不知道他们被摧毁了什么。”

发生了什么是银行，资产经理和对冲基金在最后秋天的崩溃中蓬乱地搞砸了。Fabozzi惩罚他们让星星贸易商和投资组合经理猖獗，因为那些强有力的类型正在制作这么多的钱。“如果您有由Albert Einstein开发的风险管理系统，我不在乎，”他说。“你仍然需要能够告诉那些寻求侵犯该系统的人，”不懂“”

但即使他们在比赛中，Fabozzi说，一些风险管理系统在面对极端事件时脱毛。在60年来最糟糕的金融危机之前粉碎了全球市场，他试图发出警报。2005年，Fabozzi共同撰写了一本关于脂肪尾的危险的书 - 阐述了摘要标准风险模型的戏剧性价格变化。但他说，没有人注意。

当灾难袭击2008年时，高级管理人员试图通过将其标记为10,000年的事件，通过完全不可预测的事件融合来避免自己。是的，去年异常严重，但全球金融危机不是一些独角兽的野兽。事实上，他们每隔几年都会出现。这意味着接下来的不可预见的事件 - 或“黑天鹅”，使用纳西姆Taleb推广的术语 - 可能已经倾向于纽约证券交易所。

如果投资公司再也不想抓住脚踝裤子，他们又一次地重新思考风险。迫使他们与其他人的钱少的机会只是一个潜在的解决方案。风险管理人员也可能需要更好的工具，特别是如果他们的数学模型无法判断策略何时过于拥挤。寻找答案，一些非常聪明的人正在设计采取人类行为的新风险模型 - 即恐惧和贪婪 - 考虑。但要使这些Gizmos工作，EGGHEADS希望来自银行和对冲基金的更好数据 - 只有监管机构可以授予的愿望。

毫无疑问，一些常用的风险控制方法是DUD。询问风险专业去年出现了出现问题，他会告诉您许多CEO和CFOS信任咳出电脑的单个数字。请享受风险 - 请。又称var，这种普遍存在的指标旨在预测今天给定的投资组合可能会减少多少，使用最近的历史作为指导。我们看到了为美国国际集团和雷曼兄弟持有的方式有多好。

如果人类的行为是问题，那么风险上的队长可能需要特殊权力。拒绝高效市场假设的一件事 - 珍惜但越来越聪明的声音信仰，投资者是理性和价格告诉你你需要知道的一切。对于立法者来说，他令人愤慨地讲述所谓的奖金文化，这给金融机构带来了令人信服的理由，以免吹嘘自己。亚慱体育app怎么下载尽管如此，建立一个风险仪器的风险仪器，这是一种风险仪器，这些风险仪器在2008年的大灾变背后的强大情绪中的因素。

但后者正是一些尖端的学者和风险专家已经开始做的事情。本集团认为，普遍的物理法律可能会管理行星和质子的运动，但他们并不擅长解释不可预测的市场方式。抵消物理学对金融建模的强大影响，这些风险先驱已转向像认知科学，复杂性理论和进化生物学的领域，答案。

Among them is Damian Handzy, chairman and CEO of Berkeley Heights, New Jersey–based risk consulting firm Investor Analytics. His beef with current risk management tools is that they explain how, but not why, markets tank. The former nuclear physicist wants to find root causes, the way geologists got the jump on earthquakes in the 1960s by mapping the planet’s tectonic plates. "We need a plate tectonics equivalent for the market," Handzy says.

加入他的追求是马萨诸塞州科技科学学会和德鲁罗。在金融工程圈中，许多道路返回到Lo，一个多产作家和似乎一下子的演讲者。教授和对冲基金经理长期以来，市场效率低下，甚至不断发展。

在新的墨西哥沙漠中，另一个罗司员J. Doyne Farmer，拥有类似的观点。农民于20世纪70年代，农民在Santa Fe Institute的物理学家转型贸易商转型学术上学术，是在20世纪70年代提前提高混乱理论。今天，他正在建立由合成买家和卖家居住的模拟市场，希望这些基于代理的模型将展示系统性风险的危机。

但即使这样的实验产生了实际结果，也有科学的限制。在纽约对冲基金公司D.E.Shaw＆Co.，首席风险官Peter Bernard强调了判断的重要性。通常，从无上出现在风险报告中的数字和风险造成的大量损失，他警告：“在风险管理中 - 我们当然在这里做到这一点 - 一个花了很多时间想象世界可能发生的事情然后想到什么这会对你的投资组合做。“

In his tell-all 2006 book,贸易商，枪支和金钱：在令人眼花缭乱的衍生品世界中已知和未知，Satyajit das详细介绍了制作和销售金融产品的鞋子。澳大利亚的悉尼顾问同样对风险管理同样划伤。“如果持有的宇宙的一个不可改变的法律，那就是人们必须冒险赚钱，所以为什么你会控制风险吗？”他问。“我总是和银行的人一起开玩笑，如果他们正确地进行压力测试和风险管理他们的投资组合，他们就不会把钱从财政部中取出。”

Before becoming a derivatives and risk management specialist in 1994, Das worked for several banks, including Merrill Lynch & Co. He describes risk modeling as a fig leaf behind which senior managers hide. With sophisticated-looking systems in place to wow their clients, firms are free to roll the dice. When this gambling backfires, the CEO blames a rogue trader or an act of God.

“我真正不喜欢这个整个过程是潜在的知识不诚实，”DAS说。"I’d be very happy if people said, ‘We’re in this to rip off corporates, we’re in this to rip off regulators, we’re in this to rip off investors, and we’re going to do it with a lot of nice science.’"

DAS表示，当他开始职业生涯时，风险管理的职业并不存在于1977年。那是因为没有人习惯担心风险 - 直到两项活动都是为了让他们关心而担心。在布雷顿森林固定汇率系统于1971年倒塌后，首先是放松管制。随着70年代的佩戴，公司变得更加暴露于金融上涨和下降。然后在20世纪80年代初，衍生品市场发现它的步幅。“银行正试图弄清楚如何使用这些乐器，”DAS说。“所以它几乎就像提供的辛苦巧合。”

Since then, a jungle of accounting and other infrastructure has grown up around the derivatives business, Das adds. Accounting standards are no match for modern financial instruments, so the rules get more and more esoteric.

每隔七到十年，DAS解释说，市场崩溃落下了风险危机。1998年，它是长期的资本管理，格林威治，基于康涅狄格州的对冲基金，其突然消亡威胁要拓展系统。由于投资者在这些灾难中失去了数十亿，因此随之而来的是，监管机构介入并改变规则。然后循环重复自己。

根据DAS的说法，最新危机的原因很简单。银行需要更高的回报，因为他们的投资者要求他们，因此他们在使用衍生品来创造风险时变得恰到好处。

金融机构使用一系列风险工具与将使博士的命名法没有腮红。除了VAR - 由纽约J.P.M Morgan＆Co.在20世纪80年代后期举行 - 有讽刺意味的是Monte Carlo仿真。风险管理人员通过搅拌了数千可能的场景来使用它来衡量var。然后有预期的尾部损失或ETL。ETL作为改进var，ETL据称占脂肪尾风险。另一种流行的风险技术是压力测试，其中机构揭示了他们的投资组合，以冲击历史和想象。

不是每个人都同意风险管理是关于防止损失。Gregg Berman是纽约咨询公司冒险集团的风险业务负责人，该公司于1998年从J.P. Morgan迅速旋转。他说，管理风险意味着理解您可能会在哪里丢失。“你想要的回报越多，这些损失必须是，”贝尔曼辩称。“当你认为你应该和你应该的情况下，你在赔钱吗？”

风险媒体提供工具，以帮助客户了解他们的投资组合如何在不同的市场状况中表现如何。其产品包括压力测试库。在经常压力测试中，经理挑选一个真实的噩梦，如1994年墨西哥比索危机，并认为它对他的投资组合做了什么。贝尔曼说，反向压力测试相反。经理决定它可能会丢失多少，并看到可能导致发生的事情 - 然后判断出这些事件是否会传输。

Berman说，在2008年的2008年后，更多的客户正在建立自己的压力测试，以利用风险媒体库作为指导。“每个人的投资组合都不同，你真正需要做的是创造对您的投资策略，时间地平线和投资组合的特定的压力测试。”

AIG似乎已经采取了Berman的建议 - 至少是关于放置赌注的一部分。保险巨头于2008年完成，最大的季度失去所有时间 - 令人惊叹的617亿美元 - 大多是由于对抵押贷款支持证券的糟糕投资。带来了帮助清理这种有毒混乱是纽约的Blackrock，它将成为全球最大的货币经理，完成本季度巴克莱全球投资者的收购。去年12月，纽约美联储银行轻拍Blackrock，以管理AIG的抵押资产210亿美元。

Bennett Golub，Blackrock的首席风险官员不会归咎于2008年发生的事情的风险管理系统。他说，人们选择忽视这些系统告诉他们的内容。“我也认为很多专业风险管理人员很好地了解他们的模型的局限性，”Golub补充道。“在他们可能已经下降的地方可能需要一些风险管理者，而是比他们更有效地倡导和沟通。”

By all accounts, the Santa Fe Institute’s Farmer is an eclectic genius. Born in Houston, he grew up in Silver City, New Mexico. In 1981 he received his Ph.D. in physics from the University of California, Santa Cruz. As a graduate student, Farmer was one of the first academics to explore chaos theory.

混沌理论有很多祖先，其中包括晚期麻省理工学院气体学家Edward Lorenz。虽然在20世纪60年代开发了天气模式的计算机模拟时，Lorenz提出了蝴蝶效果 - 蝴蝶效果 - 昆虫殴打其翅膀的想法可能导致或阻止世界各地的龙卷风。换句话说，像地球大气一样的非线性系统中的微小变化可能导致不可预测和疯狂地不同的结果。

57岁的农民花了20世纪80年代作为洛斯阿拉姆斯国家实验室的理论物理学家，他创立了复杂的系统集团。经常描述在混乱边缘存在，复杂的系统创建自己的顺序并适应改变条件 - 没有领导者或中央命令。两种例子是蜜蜂和城市。

农民对混乱和复杂性理论的兴趣将他加入了时间系列预测，使用数学模型来基于过去的模型来预测事件的实践。1991年，他和同胞物理学家诺曼帕尔德和詹姆斯麦吉尔推出了预测公司。农民读取的Santa Fe型数量贸易集团的首席科学家，广泛阅读。他说，他遇到的许多思想和技巧并没有做出很多，以提高他公司的交易绩效。“制造市场的真实故事表现了他们与生物学和生态和进化中的事物相同的方式，这只是没有体现在金融文学中。”

看到机会，农民十年前回到了实验室。今天，他的大兴趣是他称之为社会演变的量化理论。市场是理想的科目 - 一个复杂的环境，人们留下他们决定的记录。

农夫和他的同事们构建了一个简单的再次t-based model for assessing systemic risk when firms are leveraging. In the 2008 crisis, he says, nobody considered how the various pieces of the system fit together. Combined with leverage, that oversight triggered a cascading failure when so many investors in the same strategy tried to sell at once — the so-called crowded-trade phenomenon.

农民的仿真包括购买低价的价值投资者;和噪音交易者，谁只有一些资产价值的想法。还有银行向资金提供资金，以便他们可以利用他们的投资。通常情况下，当价格上涨时，资金正在购买，从而稳定市场。但是，当它们完全杠杆和价格下降时，银行会拨打保证金。因此，资金被迫销售，诱导脂肪尾，因为它放大了价格波动。

“我们实际上得到了更极端的事件，崩溃变得更有可能，许多其他行为看起来像你在真正的市场中看到的那样，”农民说。

农民相信基于代理的模型，就像他的两个用途一样。第一个是为了竞争优势。如果市场参与者了解系统如何运作，他们可能能够将其行为预测到进行定向下注的程度。

第二次潜在用途是用于风险管理。农民认为他的模拟可以展示银行，他们在错误的时刻拨打了保证金，而且通过这样做挑衅崩溃。“这可能是解决方案是为了监管机构来改变关于这种东西如何完成的规则​​，所以你不会在同一时间销售每个人，”他补充道。

Building risk models that truly reflect market behavior is an arduous task, says Edgar Peters. Co-director of global macro at Pasadena, California–based investment firm First Quadrant, Peters has applied chaos and complexity to finance since the late 1980s. He says most risk management is tied to Newtonian physics. It assumes that markets run like a Swiss timepiece, when they actually resemble the weather. Peters wants people to think of the marketplace as having seasons of high and low volatility. It needs complexity and uncertainty to create opportunity, and every so often, things tip over into chaos.

根据彼得斯，美国市场周期，平均每年约四年。使用混沌理论开发的模型比估算风险更好，因为它使用了十个整个周期，他说：“要做出统计上大量的风险分析，你基本需要40年的数据。”

但彼得斯说这些模型是不受欢迎的，因为数学是如此困难，而且因为他们不会给予帕特答案。相反，建模一个稳定的市场环境并没有真正存在的是所有的愤怒。彼得人希望改变。“在科技泡沫爆发之后，经过长期的资本管理和信贷危机，每个人都终于醒来了这一事实，这就是事情的真实方式，”他说。“这不好，它不干净，这是一团糟。并始终处理它会变得混乱。”

MIT'S Andrew Lo于1999年在1999年举行了初学者，在华盛顿家庭度假。罗一直在努力实现他在高校学习的许多金融模型并没有与实际市场事件的诡计。在华盛顿，他访问了史密森尼国家空中航空博物馆和国家动物园。在动物园里，Lo观看了一些被笼子的黑猩猩在彼此的境内战斗，而一群儿童被争夺更好的观点。“在那一刻，我想到了那一刻，我们像那个笼子另一侧的动物那样，”召回了他的博士学位的人。24岁哈佛大学经济学。

由于物理学家和生物学家对世界的解释之间的对比，他也被击中。"We have to recognize that financial markets are quite a bit more complex than the static physicist’s view that we’ve been working under for the last several years," says Lo, 49, Harris & Harris Group professor of finance at the MIT Sloan School of Management. "Once we start thinking about markets as an organic entity that changes and responds to many kinds of stimulus, then we will have a much more sophisticated view of how to measure risks."

解开市场效率的普遍理论。但如果他是对的，他想知道，为什么这么难钱赚钱？他的答案是自适应市场假设。“市场并不高效，但它们具有竞争力和高度适应性，”罗解释了1999年关于与农民的进化和高效市场的纸张。“除非你能在一段时间内拥有竞争优势，否则你将无法生存。”

相信市场是一种不断发展的生态系统，LO想要解码驱动它的行为。麻省理工学院金融工程实验室主任正试图衡量流动资金风险，他说这可能是所有金融危机的最大问题。“突破是试图了解人类行为如何触发这些类型的事件，”他说。“流动性风险和展出风险是飞行到质量或飞行安全的表现。”

罗指出，恐惧比贪婪要强烈 - 一个不平衡，当投资者螺栓的出口时，这种不平衡揭示了自己。他的前同事伯纳德的D.E.肖是拥挤交易的老兵。Bernard在J.P. Morgan在1994年共同创建了固定收入的套利商店新债券交易之前花了15年。从2000年到2004年，他是风险困难的首席财务官。担任基于Massachusetts的对冲基金公司的罗马普里奇群体总统之后，伯纳德加入了现在的280亿美元的资产D.E.肖于2006年。

Back in 1998, New Bond got caught in the LTCM downdraft, along with D.E. Shaw. For Bernard, the experience was a visceral lesson. Although financial crises are tricky to forecast, he says, it’s crucial to recognize when a market mechanism is under stress: "It doesn’t necessarily tell us how the crisis is going to occur or what is going to precipitate it, but it does allow us to refine how we are managing specific exposures."

在接下来的几年里，LO预计会看到更多的危机交易产生了更多的危机。他说，部分解决方案是开发适应市场动态的模型。"Until we are able to improve our infrastructure — financial models as well as computer systems to handle financial transactions — we’re going to see more potential for dislocation as investors swing from one favored asset class to another and as they react to fear and greed in human ways."

然后，不是每个人都相信模特。首席代表是Nassim Taleb，畅销书作者黑天鹅：高度不可能的影响。Taleb说最新的危机对他的想法提出了预测事件的可能性是不可能的。他解释说，金融模型炫耀样本 - 当他们从内置的时期内喂食数据时。

在纽约大学的理工学院风险工程教授的Taleb敦促投资者和监管机构学习通过建立一个黑人卫生世界而学习不确定性。他的处方包括限制金融机构的规模和禁止复杂衍生物。

就TaleB而言，在20世纪70年代，在Black-Scholes选项定价模型进入时尚之前，贸易商比赛。“模特中断了学徒流程，老仔教导了一个新的学徒启发式学，”他说。“通过试图形式化东西，他们杀了整个学习过程，这就是我们爆炸的原因。”

花了21年与非线性动力学合作作为交易者，Taleb是基于代理的模拟，因为变量的最小变化可能导致大大不同的结果。“你不能用它做预测的事情，因为自由度脱落的程度膨胀，”他说。

至少，应该仔细驱动模型。Vineer Bhansali是一名常务董事，加利福尼亚州的太平洋投资管理有限公司的纽波特海滩投资组合管理分析负责人，他说，通过培训，将物理学的数学应用于融资意味着制作仅在理想下保持真实的假设市场条件。模型的创建者知道这 - 并警告用户。“但是当交易者与它交易时，他不关心警告，”Bhansali说。“我认为这是最大的危险。”

对于Bhansali风险管理，通过确定有吸引力的购买机会，这是一种在时间上产生多余回报的方法。PIMCO截至9月份的资产管理费用，使用称为尾风险的技术在许多产品中，包括1860亿美元的总回报基金。抗灾难性损失的保险政策，该战略包括跨市场的宏观套期，从股票到货币利率的一切。

但是Bhansali说，公司不愿意购买尾保险，部分原因是他们无法看到未来的入场。“出于某种原因，在投资中，我们始终认为我们在预测中具有很高的确定性。我们没有。”

困难的问题一直呼吁投资者分析的Damian Handzy。这就是为什么新泽西州本地人获得了博士学位。密歇根州立大学的核物理学。在20世纪90年代初，Handzy发现自己在他的母校国家超导回旋历级实验室推动粒子。他的专长：了解某些核反应中的质子之间的关系。

追逐更大的智力挑战，Handzy转为融资。He spent four years as a Wall Street technology, management and risk consultant with Deloitte & Touche before co-founding Investor Analytics in 1999. "You often hear, ‘This isn’t rocket science,’" says the 41-year-old Handzy. "And I agree — it’s not. It’s harder."

关于常用风险工具的手柄越多，他的问题就越多。他向自己询问为什么人们坚持特殊的信仰，即使证据否则也会告诉他们。这促使他研究认知科学和行为经济学。他发现人类在理解概率上是糟糕的，因为该技能没有进化的目的。“在风险管理方面，这导致了一些非常糟糕的事情，”他说。

The other focus of Handzy’s study of risk is complexity, which he says ties in neatly with volatility. The traditional belief is that volatility exists because markets are "looking for the right price." When they find that price in an efficient market where information flows quickly, volatility will drop to zero. But Handzy points to the currency market, which trades in every country and is entirely electronic — but is also highly volatile.

Handzy说，复杂性来自相反方向的波动性，其公司最近开发出一个风险分析软件套件，与麻省理工学院的LO。复杂的过程，进化需要波动，使其可以执行自然选择。Handzy表示同样的市场，他认为是一个复杂的自适应系统。

“波动性是市场如何尝试新事物，这种均衡价格的概念是一种完全谬论，”他解释道。“市场不知道石油是否应该是30美元的桶或170美元的桶 - 它会改变其思想。”

将数学和物理学呼叫风险管理的基础，Handzy认为最好的结果将来自认知，行为和复杂性研究中的折叠。在寻找风险市场的信号中，目标是理解为什么这样的变化发生，他争辩：“如果你没有那种因果关系，你没有机会做任何预测的机会。”

尽管如此，请将各种科学混合在一起进入新的风险混合物具有有限的价值。D.E.Shaw的Bernard喜欢阅读基于代理的模型和复杂性，并且他认为金融算法具有预测的权力 - 只要有人监督它们即可。但是，Bernard说：“数学模型不可避免地依赖过去的事件。而依赖过去不是保护自己未来问题的方法。”

Still, the Santa Fe Institute’s Farmer is pressing ahead with his agent simulations of systemic risk. But creating a picture of what’s really happening hinges on securing better data — quarterly derivatives positions, for instance. "Even private players would have a significant incentive because it would help them do their risk management better," Farmer says. "It might even help them make better profits."

罗希望公司向风险官员提供更多权限并将其赔偿与企业长寿和稳定联系起来。如果他有自己的方式，来自银行到对冲基金的每个人都将通过美联储董事会或国家全身风险监管机构投降有关金融交易的信息。“他们可以在机密，无名字，聚合的基础上进行，使对冲基金没有放弃他们宝贵的秘密，”罗加尔。

对于Richard Bookstaber，纽约萨洛蒙兄弟的前风险管理头部，关键是找到具有永恒和普遍的风险的组成部分。他说，了解反复流动性危机的唯一方法是通过收集坚定的水平，位置和利用数据。

To make his point, Bookstaber compares the market to a darkened theater. For all anyone sitting there knows, the joint could be empty or packed to the gills. And looking at how people entered and exited it over the past year tells nothing about what they’ll do if a fire breaks out. "If that happens, it’s a different world," Bookstaber says. "And right now, we don’t model that world."

询问他和他的研究人员从解释为什么市场做他们所做的事情，Handzy不会冒名命名约会。但他说，除非他们抓住机会，否则不会发生这种情况。“如果事实证明它不起作用，那就是现实，”他补充道。“但我们知道目前的理想化不起作用，所以我们需要看一些拥有更多承诺的东西。”