金额风险管理论文.doc
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1、精品文档就在这里-各类专业好文档,值得你下载,教育,管理,论文,制度,方案手册,应有尽有- 从光大816事件看一魔鬼交易员事件一览 2009年2月,温总理在英国剑桥大学演讲时说了一些耐人寻味的话:“道德缺失是导致金融危机的一个深层次原因。一些人见利忘义,损害公众利益,丧失了道德底线。”道德,作为一个哲学概念,跨越了经济学、社会学、伦理学等多个学科的研究领域,而这一话题在当下频频被热议,就是由于它从多层面对整个社会造成巨大冲击。在各行各业中,往往是从事金融工作的人可以游走在道德的边缘,特别是在金融创新的领域。而从事这些工作的人往往或因为人性的贪婪,偏执,自满等弱点给自己的人生和所在的公司带来惨痛
2、的代价。 莎士比亚说:“金钱是最有魅力的魔鬼,而交易员,是离魔鬼最近的人。” 当我们回顾证券市场上那些曾经叱咤风云的明星交易员,如:法国兴业银行前交易员凯维埃尔,英国巴林银行交易员尼古拉斯利森,中航油领军人物陈久霖,日本大和银行井口俊英,我们无一例外的会发现 他们的作案动机、手法、事发的原因,惊人的类似:都是渴望获得成就的普通人;都无法正视自己的失利,被“总能赢回来”的赌徒心理驱动,不择手段违规交易,或是虚拟造账户,或是盗用账户,不断追加赌码,大大超过公司规定的持仓上限;结果由于误判形势,愈陷愈深;都为金融机构带来了巨额损失,最终受到了惩罚,或是被逐出金融圈,或是锒铛入狱。 当然明星交易员的压
3、力也很大。交易员这个行业中不可能有常胜将军;维持“明星业绩”非常困难。许多交易员都会为了创造交易神话,不顾一切地造假。从人性来看,人都会有一个特定的临界点,达到这个点之后,非理性的选择实际上变成了合理选择。比如,某个交易员损失了资金,于是开始进行风险越来越高的投机。他意识到,自己的饭碗或将不保,甚至会被逮捕。而对于这名交易员而言,损失10亿美元或20亿美元的惩罚并无区别。一旦突破了临界点,为了让自己脱身,交易员只有两个选择:要么加倍豪赌,要么束手就擒。这样看来,无论他怎么做其实都是合理的。尽管公司依然有大量资金面临风险,但对于交易员而言,现在他已经没什么可输的了。在危机状态下,人们想到的首先是
4、自保,而不是公共利益。 二.光大816事件中的交易及公司管理团队 而光大816事件的发生的原因以及事件发生后公司高管们的应对举措再一次向我们揭示了金融从业人员的职业操守和社会责任的重要性。当触及到光大816事件的深层次原因时,我们会发现:负责公司自营业务也就是这次事件的主要操作者的策略投资部门完全独立于其他部门,其风险甚至未置于公司风控系统监控下,因此在交易发生时,多级风控体系都未发生作用。 而在交易员级的风险控制中,开盘限额、止损限额两种风控都没发挥作用。当我们去追问为什么应当发挥风险控制作用的交易员,部门,公司为什么不能发挥原有的作用时。我们得到的却是一个令人瞠目结舌的答案:原来光大证券经
5、营一直重盈利而轻风控,其量化交易2012年已经成为公司新的盈利增长点,累计实现收入1.24亿元,为上年的33倍。自营业务是公司利润的重要来源,负责自营的策略投资部人员很多是有着海外投行经验的精英,不管是出于主观原因还是客观因素,公司给了这个部门相当大的自由度。策略投资部成为光大内的独立王国,从技术到风控都没有纳入公司的统一体系,由副总直接管辖,权限过大。据有业内人士估计,为了提高交易速度,策略投资部很可能把系统设计里的风控关给撤了,因而出现各环节风控全部“被失效”。这样的答案就让人能够理解光大证券的层层风控为什么会全部失效。所以说每一个“魔鬼交易员”的背后,都有一个热爱投机的公司。魔鬼交易员们
6、,绝不是一个人在战斗。而在乌龙指事件发生之后,相关人员的危机应对能力不足,社会责任感缺失也加剧了此次事件的影响:如董秘的信息披露乌龙,对媒体舆论的引导不力,监管部门的回应不及时等。 在事发当时,光大董秘梅键对市场大幅波动的原因并不知情。但梅键身为上市公司履行信息披露义务的直接负责人员,又是证券公司的从业人员,在相关信息尚未披露、市场猜测众多的情况下,在尚未立即协调公司内外依法履行信息披露义务的情况下,未做任何核实即以个人猜测对外发表言论,并被媒体纷纷转载。梅键的轻率言论加剧了市场波动,对投资者造成了严重误导。在8月16日乌龙指事件发生后光大证券停牌前,梅键面对记者关于乌龙指的询问,第一时间的反
7、应是“不可能吧,你会相信吗?”这个表态一度引发业界质疑,指其是内幕信息知情者,并违反了信息披露规则。如果将证券市场上发生的这些事件视为一个契机,那么它就是人们认识和克服市场经济的缺陷的发现机制、反省机制和纠错机制,它能促使人们审视当代社会的经济增长模式 社会发展模式和流行的道德价值观念。并且对于金融体系尚不发达的我国来说,更应敲响道德的警钟、早作准备。三 量化投资是否是816事件主因?量化投资就是借助现代统计学、数学的方法,从海量历史数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略,并纪律严明地按照这些策略所构建的数量化模型来指导投资,力求取得稳定的、可持续的、高于平均的超额回报。量化投资属主动
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