论文英文标题为Mark to Market Value at Risk，发表在Journal of Econometrics上。该期刊是计量经济学的顶级学术期刊，旨在作为理论和应用计量经济学重要的新研究的发表阵地。
2008年的金融海啸到来时，业界和学界都发现此前备受推崇的VaR（风险价值模型）低估了市场中的风险。时隔10余年，我们是否有更好的方法，从而降低系统性金融风险？
北京大学光华管理学院金融学系副教授王志诚与合作者，针对资本充足率的风险计算，找到了一种更为合理的评估方法。研究者们对国际流行的风险度量指标“在险价值”（value at risk）进行完善，提出MMVaR（Mark to market value at risk）的风险度量指标，对风险的估计提高了大概20%-30%之间，与巴塞尔协议III对巴塞尔协议II通过经验对资本充足率的提升比例相近。并且巴塞尔协议给出的是“一刀切”的方式，MMVaR是根据具体的资产进行调整，更具有合理性，同时该文也为巴塞尔协议III提供了理论支持。
论文英文标题为Mark to Market Value at Risk，发表在Journal of Econometrics上。该期刊是计量经济学的顶级学术期刊，旨在作为理论和应用计量经济学重要的新研究的发表阵地。
01
主要成果：解决风险度量不足的问题
这篇文章的最主要发现是完善了VaR风险度量不足的问题，对资本充足率的风险计算找到了一种合适的方法。对金融系统的风险承担能力进行监管，是保证金融系统安全的重要任务。从国际金融监管的角度看，巴塞尔银行监管的重要手段就是提出对金融机构资本充足率的最低要求。这个问题从1988年推出的第一个协议到目前为止还在不停的完善中；关于资本充足率计算最核心的问题就是风险度量的问题。
1988年第一版协议使用的是等价贷款的方式，当1994年提出VaR风险度量方法之后，资本充足率的模型计算就一直延用这一新方法。但2008年的金融海啸到来时，业界和学界都发现VaR方法低估了市场中的风险，随后推出了很多对VaR改造和调整的风险度量方法。王志诚教授和合作者们的这一方法也是对VaR方法进行完善和修正的方法，这个方法也可以叫做广义VaR方法，实际上VaR方法就是MMVaR的一种特殊情形，当只有一个清算时期的时候，二者是完全相同的，在一些特殊的条件下，也会出现二者相等的情形。这篇文章也对巴塞尔协议III对风险要求资本充足率的提升找到一个理论支持。
02
研究创新：从清算时点角度解释问题
这个问题最早发现大概是2002年左右，当时王志诚教授正在准备给中国建行做股票质押贷款的质押率分析时，采用VaR方法来计算考虑风险的安全质押价值，进行模拟贷款的时候，发现结果总是高比例的超过了设定质押线，即假设的是1%的置信水平，但模拟的结果出现了超过限额的比例高达2%-3%，当时使用的期限是半年，120个交易日。认真检查之后发现：贷款机构是比较强势的，在质押期间的任何时候当质押股票的价值达到平仓限时，可以进行平仓，而不是VaR方法所设定的持有到期末看是否需要平仓。从实证的角度当时就已经知道如何处理这个问题，但模型的理论框架和VaR与MMVaR之间的关系需要进一步的论证。
这篇文章在研究视角方法的创新是从清算时点的角度来解释这个问题，使得这个研究内容与业界的实践有比较直观的对照，也便于理解。在研究方法上和模型方面的创新是在VaR模型的假设方面，跳出了传统的统计数据处理方法主要依赖于同分布的假设，MMVaR方法是在不同分布的框架下构建模型，在统计和数据处理方面，引入了直接使用事件的交集和并集来研究，可以不依赖于分布。
其实，在2008年发现VaR风险度量低估之后，学界提出了CVaR和ES等一些新的风险度量，但都存在太过保守的问题，在这篇文章中对此也进行了对比。这篇文章提出的方法，通过使用国际主要国家的相关市场数据进行对比后发现，当存在20-60个清算时点的时候，MMVaR方法对风险的估计提高了大概20%-30%之间，与巴塞尔协议III对巴塞尔协议II通过经验对资本充足率的提升比例相近。但巴塞尔协议给出的是“一刀切”的方式，MMVaR是根据具体的资产进行调整，更具有合理性。
03
研究挑战：如何将理论方法与假设解释清楚
在研究中，研究者还对MMVaR对VaR的变化率在不同国家之间的差异进行了分析，发现MMVaR在经济相对发达国家（或比较成熟市场）的变化率大于发展中国家（或不成熟市场），这也是2008年金融海啸暴露的问题：风险准备不足的是发达国家，特别是那些使用模型化方法的大型金融机构反而在金融冲击到了的时候危机更重。在巴塞尔协议III中也由此而限制了对模型的使用范围，甚至是设定了模型方法计算结果与标准化的差额比例限制。
尽管有诸多创新，但是成文过程并非易事。王志诚教授介绍，这篇文章写作过程中最大的挑战是如何把这个比较理论的方法和相关假设比较直观的解释清楚。他原来一直是准备从美式期权和欧式期权的关系来类比，大概在2015年的时候突然想到了清算时点的概念，就是在中间存在清算的问题，从这个角度出发，就可以通过清算时点的多少而延伸需要进行风险度量的期间长度和对应到实际的业务场景，解释也就容易了，与现实的对应也容易了，就不用理论化的极限形式，离散化的处理与现实贴近，容易说明问题。
风险度量可以说是各种金融分析和研究的基础，基本上相当于金融研究的基础构件，MMVaR提出了一种改进和完善VaR的风险度量，原来的很多基于VaR解决的问题都可以考虑再使用MMVaR方法来再探索，包括投资组合的选择，投资策略的调整，在不同的资产类别，不同的市场如何使用这一方法进行改造。这篇文章只考虑了市场风险的问题，VaR也被应用到了信用风险和其他风险类别，王志诚教授近期已经开始把这个方法引入信用风险领域，并有相关初步结果。VaR是基于短期的风险度量，只考虑一个观测周期。而在实际应用中，涉及风险度量的方面，所有在考虑问题的周期内存在多个观测或清算时点的风险度量问题都可以进行探索，使用MMVaR就会帮助实现修正。
王志诚，现任北京大学光华管理学院金融系副教授，“北大光华？百行征信？腾云天下”三方联合征信数据分析与应用实验室主任，他曾任北京大学金融数学与金融工程研究中心讲师。目前他的研究领域主要在金融计量模型，风险管理和公司财务，教授的课程有金融时间序列分析、金融计量经济学、金融风险管理和公司财务。他的学术研究成果发表在Journal of Econometrics，Journal of Banking & Finance，《管理世界》，《金融研究》等国内外顶级期刊上。
