第一章 绪论
第一节 研究背景和意义
近年来，随着互联网和移动通信技术的高速发展，智能手机在国内的推广程度越来越高。在这样的趋势下，具有天然网络属性的金融和互联网的联系逐渐密切起来，很自然的形成了一种新兴的金融模式——互联网金融模式。互联网对于大数据分析，资源共享方面有重要作用，而金融则是起到资源的优化配置作用，这二者的结合成为互联网金融模式1。互联网理财是当今互联网金融的主要模式之一，截至 2017 年 6 月，我国购买互联网理财产品的网民规模达到 1.26 亿，较 2016 年底增加用户 2724 万人，网民使用率从 13.5%升至 16.8%。在众多的理财产品中，结构性理财产品是运用金融工程技术、将存款、零息债券等固定收益产品与金融衍生品组合在一起而形成的一种新型金融产品。根据实际情况来看，结构性理财产品主要发行人是传统商业银行和新兴的互联网金融平台。这几年比较热门的互联网理财平台如京东金融，人人贷，陆金所，宜人贷等在 P2P 产品遇冷后也推出相关结构性理财产品。然而，这些产品的投资标的和收益结构的披露程度相当低，部分产品甚至缺少产品说明书，这不仅使得投资者对风险暴露感到困惑，更让人对机构的风险管理能力产生怀疑。而传统的银行在互联网金融大背景下纷纷推出互联网结构性理财产品，与上述机构相比，这类产品的风险披露程度较高，使得研究者能够对银行推出的互联网结构性理财产品进行风险度量的建模。在互联网结构性理财产品的四大模式中，P2P 债券组合加股权模式曾经红极一时。然而随着近几年 P2P 平台负责人携款跑路频繁发生。据统计，截至 2015 年底P2P 网络贷款平台出现跑路或提现困难的公司多达 677 家。在信用风险时间频发的环境中，消费者的投资选择面对两难境地：较高收益的理财产品往往伴随着较高的本金损失风险，而较低风险的理财产品则无法获得高于市场平均回报的收益。换句话说，在市场走强的时候消费者希望产品带来较高收益，而在市场表现不佳时希望产品至少能够偿还本金。这样的产品需求和结构性理财产品的特征是一致的。
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第二节 研究现状综述
结构性理财产品实质上归属于金融衍生品范畴,前期国外对结构性理财产品的研究主要体现在产品的设计、定价及收益的实证研究。Shefrin 和 Statman 第一次运用行为金融方面的理论对创新型结构性产品的设计进行了研究。Chance 和Broughton（1988）研究了国外早期的结构性产品 MICD(Market Index Certificates ofDeposit)的定价问题。结果表明，该产品属于折价发行，其实际定价低于理论价格。Wallmeier 和 Diethelm 对 MBRCs 第一次采用实证研究的方法,得出 MBRCs 的市场价格比其理论价格高 3.4%~6%之多，同时市场价格的偏高和利息的变动是一致的结论。Baule 等用随机波动利率模型，针对德国一种具有向下敲出条款的红利证券进行了研究，并得出实际价格高于理论价格的结论，他认为红利证券的定价考虑到了波动率变动对产品价格的影响。Peeraparp 和 Sattayatham（2013）将随机利率和随机波动率以及跳过程结合来刻画股价过程，运用傅里叶变换和风险中性定价得到欧式期权定价公式。由于结构性理财产品引入我国的时间比较晚，所以国内学者对结构性财产品的研究大多集中于产品的介绍、定价及风险提示。王光明（2005）首先阐述了结构性理财产品的定义、分类和特点，进而介绍了结构性理财产品的设计结构，肯定了在未来结构性理财产品有着广阔的市场。郑振龙、康朝锋（2005）研究了利率挂钩的结构性理财产品的定价问题,指出大部分银行发行的结构性理财产品的实际价格都高于其理论价格，原因可能是银行低估了结构性理财产品的风险。施炎飞、戴志敏（2006）研究了利率挂钩型结构性理财产品发行银行所遭受的风险，提出对利率挂钩型产品进行分类研究，根据和挂钩标的方向的不同分为正向，负向和区间挂钩型结构性产品，并运用布莱克斯科尔斯期权定价模型分析了不同产品中期权部分的定价问题。陈博（2008）通过比较不同类型结构性理财产品的优劣,运用期权定价方法对各类产品进行实证分析，通过比较期权定价方法得出的产品嘉禾和产品说明书上的公开价格的差异，分析评价不同产品的优劣。廖埼（2009）选取的产品是光大银行“同升十五号”人民币挂钩 A 股的结构性理财产品，分别运用二叉树模型和蒙特卡洛方法来对产品进行定价，比较产品公开价格和模型计算的价格，发现市场上部分结构性理财产品的价格高于理论价格即溢价发行，结论认为发行方须在产品发行后做好风险管控。
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第二章 互联网环境下金融产品风险介绍
第一节 互联网金融产品风险的分类
互联网金融是相对于传统金融的一个概念。一般认为，传统金融对于普通民众的覆盖率不高，不能很好的满足广泛投资者的金融需求，由于硬件和模型的原因金融效率也不令人满意。互联网金融的崛起提高了金融服务市场的竞争度，提高了资源跨期配置的效率，有效的降低了金融服务的成本，因此在这些方面具有传统金融不具备的优势。但互联网金融的发展也带来了一系列的问题，互联网金融依托线上服务的业务模式在金融领域是全新的，目前的相关政策法规还不完善，有些机构趁机钻漏洞，打法律的“擦边球”，造成了一系列的风险事件。截至 2016年 1 月底，P2P 模式的平台总数约有 3917 家，在这其中，含有跑路，兑付困难等问题的平台达到 1351 家，问题平台的占比高达 34.5%。显而易见，对互联网金融的监管空白不利于宏观金融的稳定，互联网金融的监管制度和风险管理制度的改革迫在眉睫。商业银行等金融机构最关注的风险是传统金融风险，金融机构在市场中扮演的角色一般都是债权人，它们所担心的风险源自于掌握借款人的信用信息不足。在传统金融时代，市场上主要的大型金融机构一般都有国家和政府为其信用背书，存款人无需担心资金安全。但是在互联网金融时代，信息不对称的现象开始加剧。对于金融产品消费者，即传统意义上的存款人来说，互联网金融平台的技术复杂，运行模式多样，运行主题在地理上分散化，很难去深入了解平台的资金使用情况和信用状况，风险积聚。相反，对于传统金融机构和互联网金融平台来说，在互联网环境下数据信息处理的便捷可以降低运行成本，高效的了解用户信息，风险反而降低了。因此，深入分析互联网金融环境下的风险类型，对于完善监管体系推，防范金融风险有重要的作用。政策法规的制定者和执行者也可以参考分类来进行决策和管理相关风险。互联网金融风险主要包括交易风险、监管风险、政策法律风险、技术风险、认知风险等类型。其中交易风险包含了产品的市场风险和信用风险。不仅仅是互联网金融平台或产品消费者会受到风险影响，传统金融机构和实体经济也会受到相关风险的传染。
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第二节 互联网环境下信用风险
在金融市场中，信用风险又称为违约风险，一般是指债务人在合同规定的期限内没有履行合同规定的义务而造成债权人利益损失的可能性。从过去经典视角来说，只有在违约发生时才会确认交易双方违约造成的损失。但是随着金融市场的发展，交易品种的多元化和风险特点的复杂化以及风险控制方法的逐渐成熟，上述的违约概念已经不能够充分有效的满足如今复杂市场的信用风险管理需求和金融机构管理风险的要求。主要原因是商业银行的信贷业务在过去都用比较传统的信用风险概念，这些贷款资产的特点是流动性差，大部分资产不像有价证券一样不在公开二级市场上交易。因此银行主要采用历史成本法对贷款成本进行价值估算，而不是采用逐日盯市的方法。在这样的情况下，只有当债务人实实在在的违约，即没有按时还本付息之后，银行才会在财务报表上确认应收款项未能按时收回；而在这之前，银行无法实时监控交易对手的还款能力，因此也无法每日对贷款资产进行估值。然而随着市场的发展，如今的投资管理趋势认为交易对手的信用风险即违约可能性和资产头寸的价值变化有必然联系。例如，某些导致债务人信用评级降低的事件——盈利水平降低，重大负面事件等。另一方面，随着风险测度方法的改进，类似贷款资产这样弱流动性的资产价值评估也越来越方便准确，这使得金融机构的风险管理迈入新的阶段。除了传统的贷款资产之外，一些信用产品的市场价格，比如一些利率衍生品价格，往往会实时影响持有人手中资产组合的价值，而不是尽在违约发生时的价格。
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第三章 资产价格的 Merton 跳扩散模型......19
第一节 Merton 跳扩散模型的基本结构.....19
第二节 风险中性方法下的期权定价..........21
第四章 基于跳跃扩散过程的结构性理财产品风险度量..............29
第一节 蒙特卡洛模拟技术....29
第二节 Delta-Gamma 近似方法.......30
第五章 模型实证研究....36
第一节 样本数据的选取........36
第二节 目标产品收益率的分解.......36
第三节 信用风险因子的估计...........37
第四节 数值方法和解析方法下的 VaR.....42
第五章 模型实证研究
第一节 样本数据的选取
本文选用的是工商银行挂钩沪深 300 指数的结构性理财产品“HSCS91”（股指挂钩类的结构性产品也是目前市场上最常见的结构性理财产品类型），其收益率可分解为不同头寸的牛市价差期权与零息债
