金融风险管理系统与高性能计算
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ｂ ｅ ｉｔｏ ｕ ｅ ． ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｎ
Ｋ ｙ ｏｄ： ｎｉ ｒｋ ｎｇｍ ｎ ｈ ｈｐｒ ｒ ａｃ ｃｍ ｕｎ， ｒ ａｏ ｓｓ ｍ ｐｒｌｌ ｐｔｇ ｅｗ ｒｓｆ ａｃ ｌ ｍ ａｅ ｅｔ ｉ －ｅ ｏｍ ｎｅ ｐｔｇｉ ｏｍ ｔｎ ｔ ， ｌ ｃｍ ｕｉ ｉ ｎ ａｉ ａ ｓ ， ｇ ｆ ｏ ｉ ｎ ｆ ｉ ｙｅ ａ ｅ ｏ ａ ｎ
点。２ ０ 年６ ０ ４ 月正式公布的巴 新资本协议， 塞尔
允许银行采用内部的定量模型计量金融风险。中 国银监会于２ ０ 年初发布了 《 ０４ 金融机构衍生产品 交易业务管理暂行办法》，并于２ ０ 年３ 日 ０ ４ 月１ 起 正式实施，将建立完善的金融风险识别、评估、 监测、控制机制 ，依法接受监管和对外披露信 息，作为金融机构从事衍生产品交易业务的市场 准入条件和标准。今年初中国银监会又发布了 《 商业银行市场风险管理指引》，并于今年３ 日 月１
的功能还不能胜任实时处理的缺点 ，减少了应用 ＶＲ ａ 模型系统的成本，降低了应用风险管理定量
（ ）分别从第ｉ 个从计算节点接收Ｍ合价值 ２
的计算结果；
（）根据组合价值变化分布的模拟结果， ３ 计 算出特定置信度下的Ｖ Ｒ ａ． 第ｉ 个从计算节点： （）从主计算节点接收参数； １
模型系统的门槛，使广大的发展中国家和中小银 行也能与发达国家和大银行处于平等的地位 ，是 一种具有广泛应用价值的关键技术， 值得投入力 量进一步进行研究开发，并设计开发基于此计算
平台的金融风险定量管理信息系统。
参考文献 ［ 王春峰，金融市场风险管理，天津：天津大学出 １ ］ 版社， ０１ ２００ ［ Ｂ ｔｒ ． ｕ 等译，风险值概论， ２ ｕｅＣ著，Ｙ Ｙｎ ］ ｌ， ａ 上海：上海财经大学出 版社， ０２ ２００ ［ 周大庆等， ３ ］ 风险管理前沿— 风险价值理论与应用，北京：中国人民 大学出 版社，２０年。 ０４ ［ Ａ ａｔＧａ ａ ｌＩ ｒ ｕｔｎ ａｅＣ ｍ ｕｎ， ｏｄ ｔ ｎＢ ｉ ｇＣ ｉ Ｍａｈ ｅ ｓ２０． ４ ｎｎ ｒ ｅａ： ｄｃｏ Ｐｒｌ ｏ ｐｔ ｇＳｃｎ Ｅｉ ， ｉ ： ａ ｃｉ Ｐｅｓ ０３ ］ ｈ ｍ ｔ ｎ ｏ ｉ ａ ｌｌ ． ｔ ｉ ｅ ｄｉ ｅ ｎ ｈ ｏ ｊ ｎ ｎ ｒ ， ［ 都志辉， ５ ］ 高性能计算并行编程技术一ＭＰ并行程序设 Ｉ 计，北京：清华大学出 版社，２００ ０１ ［ 元如林， ６ ］ 金融风险管理定量模型及其分布式并行计算， 《 第八届全国并行计算大会论文集》，大连理工大学出版
集、通信密集、实时性等特点，高性能计算必不 可少，具体的解决方案可以有以下几种：购置超 级计算机、利用公共计算网格 （ 或公共计算平 台，如上海超级计算中心）、用多台微机或服务 器通过网络互联组建专门的机群系统和利用现有 的计算机建立企业内部网格等。超级计算机的计 算能力非常强大，但购置费用也非常高。利用公 共计算网格的超级计算机可充分享受其强大的计 算能力，而且只需支付少量的费用。组建专门的 机群系统可获得与超级计算机相近的计算能力， 而购置费用大大降低。建立企业内部网格则可充 分利用现有的计算机，可进一步降低费用。 使用和研究风险管理信息系统的机构主要 有：金融企业的管理部门、金融企业的内设研究 机构、金融监管部门、独立的研究机构 （ 包括高 等院校的研究机构）和管理咨询公司等，不同的 机构会根据自己的情况选择不同的方案。
起实施 ，该指引鼓励业务复杂程度和市场风险水 平较高的商业银行逐步开发和使用内部模型计量 风险价值（ａｕ ａ Ｒｓ ， ） Ｖ ｌｅ ｉ Ｖ Ｒ ，对所承担的市场 ｔ ｋ ａ 风险水平进行量化估计。
Ｒｓ Ｍｅ ｉ ， ｉ ｋ ｔ ｃ 并由此开创了金融企业计算机应 ｒｓ 用从一般前台事务处理系统到后台决策支持系统 的新阶段。１９ 年Ｊ Ｐ Ｍｏｇｎ公司又推出了 ９ ７ ． ｒａ ． 信用 风险量化管理软件系统— Ｃ ｅｉ ｔｃ， ｒｄｔ ｒ ｓ Ｍｅ ｉ 瑞士信贷银行随后也推出了Ｃ ｅ ｉ ｉｓ 系统， ｒｄｔ ｃ ＋ ｒ
节点 ；
（）通过计算机模拟市场因子未来的各种可 ２ 能的变化情形，即得到未来市场因子的各种可能 的取值； （）对未来市场因子的每一种可能的取值， ３ 利用资产定价公式或其它方法计算组合的价值及 其变化； （）将计算出的组合的价值结果传给主计算 ４
节点。
由多台微机组成具有超级计算能力的机群， 采用分布式并行计算技术，很好地克服了蒙特卡 罗模拟法的计算量大、计算时间长，一般的微机
较适合在 由多台微机通过网络互联而建立并行计
２２ ８
２０高性能计算应用大会 ０５
算环境中进行计算。
我们建立了由多台微机组成 的交换速度 为每秒 ｌ ｏ ｏ ｍ的局域网，服务器的操作系统是 Ｗｉｄｗ ０ ０ ｓｒｅ，微机的操作系统是 ｎ ｏ ｓ ０ ｅｖｒ ２ Ｗｉｄｗ ２ ０ ｐｏ ｓｉ ａ 分布式并行编程 ｎ ｏ ｓ ０ ｆ ｓ ｎ ｌ ０ ｒｅ ｏ ，
风险管理是我国金融行业普遍存在的薄弱环 节，也是提高金融企业核心竟争力，应对国际竞
争的必要工具。建立金融风险管理系统将成为各 金融企业的必然选择。
银行资产的总的市场风险特征有全面与深入的了 解，帮助金融企业对资产组合进行动态优化，帮 助银行上层领导发现不同类型的资产与业务之间 的对冲机会 ，在业务方 向问题上做出准确的决
定量模型和技术 ，这些产品、模型和技术被人们 视为 “ 金融领域的高科技”。金融风险的定量建
科学计算
是从金融电子化到金融信息化、从金融网络化到 金融智能化的标志之一。 风险管理信息系统与一般的业务处理信息系 统的不同之处主要是数据密集和计算密集，同时 在大数据量和大计算量的情况下还要求实时性 （ 一般计算时间不要超过两小时）。 金融风险管理信息系统是一个由数据库、 模型库、方法库及其管理系统组成的决策支持系 统。智能化的决策支持系统还包括知识库。 它的数据库或数据仓库包含有金融企业的 全部业务数据，要有强大的数据载入工具，支持 将各类资产数据统一输入到风险管理数据模型。 模型库包括各种风险定量测量模型和风险管理模 型，如Ｖ Ｒ ａ 模型，压力测试模型和基于风险调整 的绩效评价模型、金融衍生产品的定价模型、神 经 网络模型等。方法库包括各种计算技术和方 法，如数据挖掘技术、各种统计技术、Ｖ Ｒ ａ 的计 算方法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等。 现代金融风险管理高度依赖定量建模技术来 描述金融市场的行为，即要建立金融市场模型。 数据资料是建模 的基础 ，整个过程依赖于数据的 质量和充足性。 金融风险管理系统的实现是数据与模型交互 推动的过程。首先要在大致的定量模型与管理模 型基础上引入数据，进行计算，得到初步结果， 然后在得到的初步结果的基础上进一步完善模 型，如此循环，使系统在人的参与下，不断改进 完善 ，也就是说，它应当具有一定的学习能力 ， 能够进行不断的自我完善。 金融风险管理信息系统的数据管理和实时 计算能力十分重要。比如，Ｖ Ｒ ａ 的计算是金融风 险管理信息系统最重要的核心技术之一。计算 ＶＲ ａ 主要有参数方法、历史模拟法和蒙特卡罗模 拟法。此外，绝大多数金融衍生产品的定价也需 要采用数值分析技术 ，主要有网格分析法、有限 差分法和蒙特卡罗模拟法。蒙特卡罗模拟法具有 高度的灵活性，能解释各种风险，包括波动性风 险和信用风险，很多银行机构，例如银行信托公
软件环境是Ｍ ＩＨ ．ｆ Ｗｉ ｏ ｓ 编程语 Ｐ １ ５ ｎ ｗ ， Ｃ ． ｏ ２ ｒ ｄ 言是 Ｃ ．， 进行并 Ｖ ６ 作为 ０ 行计算的 实验平台。 在
该平台上可以实现蒙特卡罗模拟的并行计算。用 蒙特卡罗模拟法计算Ｖ Ｒ ａ 的分布式并行算法为： 主计算节点： （ ）选择市场因子的变化的随机过程和分 １ 布，估计其相应的参数，将参数传给第ｉ 个从计算
此外还有Ｋ 公 司开发 了Ｋ 风险定量模型及 ＭＶ ＭＶ 其风险管理信息系统、Ｍｃ ｉ ｇ ｅ 公司开发了 ｋｎ ｓｙ
Ｍ ｋｎ ｓｙ ｃ ｉｇｅ风险定量模型及其风险管理信息系统
等等。
金融风险管理信息系统是建立在数据大集
中基础上的全面统一的集中风险监控体系，可使 金融企业各部门各级有关人员能够从不同角度对
Ａ ｓ ａｔ Ｉｔｉｐｐｒｈ ｈ ｈｐｒ ｒ ａｃ ｃｍ ｕｎ ｉｆ ａｃ ｌ ｍ ｎｇｍ ｎ ｉ ｏｍ ｔｎ ｔ ｈｓ ｂｔ ｃ： ｈ ａｅ ｔ ｉ －ｅ ｏ ｎｅ ｐｔ ｇ ｎｎｉ ｒｋ ａｅ ｅｔ ｒ ａｏ ｓｓ ｍ ｒ ｎ ｓ ， ｇ ｆ ｍ ｅ ｏ ｉ ｎ ａ ｉ ａ ｉ ｓ ｎ ｆ ｉ ｙｅ ａ
计算网 格。 实力雄厚的独立研究机构和管理咨询公司可・ 能会选择组建专门的机群系统，或利用公共计算 网格 （ 使用公开数据或模拟数据）。实力一般的 （ 特别是有些非重点高等学校的研究机构）则只 能选择建立企业内部网 格来进行研究。
因此，组建具有超级计算机能力的专门的机
司、Ｂ Ｗ等都采用蒙特卡罗 Ｚ 模拟技术。 着计算 随
策。
金融风险管理信息系统
在现代金融理论基础上 ，金融工作者创造了
２金融风险管理信息系统的基本要求
我国金融企业已经完成了业务处理信息系统 建设而且基本完成了数据大集中，基本具备了充 分应用数据支持管理决策的条件，建立金融风险 管理信息系统将是金融信息化下一步的重点，也
许多新的 金融产品，同时也创立了不少风险管理
机功能的日益提升 ，这种方法越来越受到欢迎。 但是，蒙特卡罗模拟法的主要缺点是计算量大、 计算时间长，一般的微机的功能还不能胜任实时 处理的要求。对一些较大的金融机构的实时处理 需要强大的超级计算能力。
３金融风险管理系统中的高性能计算解决
方案
风 险管理信息系统具有数据密集、计算密
群系统或建立企业内部网格，将其作为一种廉价 的风险管理模型的计算平台，对广大的发展中国 家、中小银行、非重点高等学校的研究机构等均 具有十分重要的现实意义。 根据金融风险管理信息系统中计算问题的特 、 点，利用专门的机群系统或企业内部网格是切实 可行的。例如，计算Ｖ Ｒ ａ 的三种主要方法中的历 史模拟法和蒙特卡罗模拟法都可以通过大颗粒的 并行计算来实现。 并行粒度是指并行或分布式计 算程序包含的可以同时执行的独立部分的大小。 其大小可以由这些独立程序部分的执行时间来衡 量。一般来说，小粒度的并行计算需要密集的通 信，而大粒度的并行计算需要的通信量较少，比
金融企业的管理部门对本企业的业务数据、
采用的定量模型、使用的模型参数等都是非常重 要的商业秘密 ，一般不会提供给外人，保密是第 一位的。因此，大型金融机构可能会选择购置超 级计算机，而中小型金融机构可能会选择组建专
门的机群系统。 金融企业的内设研究机构在企业未建立风险 管理信息系统之前，可能会选择组建专门的机群 系统，或利用公共计算网格 （ 使用公开数据或模 拟数据）。 金融监管部门可购置超级计算机或利用公共
２０ ８
２０高性能计算应用大会 ０５
金融风险管理系统与高性能计算
wk.baidu.com元如林
（ 上海金融学院信息管理系、金融信息技术研究所， 上海，２ １ ０ ） ０２９
【 摘要】本文主要介绍高性能计算技术在金融风险管理系统中的应用。
关键词：金融风险管理， 高性能计算， 信息系统， 并行计算
模能力是衡量金融机构的核心竞争力的重要标志
之一 。
目前，金融市场风险的测量模型和技术主要
包括： 灵敏度分 波动 析、 性方法、 ａ （ａ ｅ Ｖ ＲＶ ｌ ａ ｕ ｔ
Ｒｓ ） ｉ 模型、压力测试和极值理论等，其中Ｖ Ｒ ｋ ａ模 型是目 前金融市场风险测量的主流方法。 基于Ｖ Ｒ ａ 模型， ． ｒａ 公司于１９ 年 Ｊ Ｐ Ｍｏｇｎ ． ９４ 推出了第一个市场风险量化管理软件系统一一
在市场经济体制下 ，金融企业面临的金融 风险主要包括 ：市场风险、信用风险、流动性风 险、操作风险和法律风险等。金融风险管理一般 指风险辨识、风险测量、风险控制和风险防范 ， 其中风险的测量是基础。随着资本市场 的全球 化，金融市场风险成为金融监管的重点。 我国利率、汇率市场化改革的步伐不断加 快 ，金融风 险定量模型成为金融企业关往 的焦
Ｋ ｙ ｏｄ： ｎｉ ｒｋ ｎｇｍ ｎ ｈ ｈｐｒ ｒ ａｃ ｃｍ ｕｎ， ｒ ａｏ ｓｓ ｍ ｐｒｌｌ ｐｔｇ ｅｗ ｒｓｆ ａｃ ｌ ｍ ａｅ ｅｔ ｉ －ｅ ｏｍ ｎｅ ｐｔｇｉ ｏｍ ｔｎ ｔ ， ｌ ｃｍ ｕｉ ｉ ｎ ａｉ ａ ｓ ， ｇ ｆ ｏ ｉ ｎ ｆ ｉ ｙｅ ａ ｅ ｏ ａ ｎ
点。２ ０ 年６ ０ ４ 月正式公布的巴 新资本协议， 塞尔
允许银行采用内部的定量模型计量金融风险。中 国银监会于２ ０ 年初发布了 《 ０４ 金融机构衍生产品 交易业务管理暂行办法》，并于２ ０ 年３ 日 ０ ４ 月１ 起 正式实施，将建立完善的金融风险识别、评估、 监测、控制机制 ，依法接受监管和对外披露信 息，作为金融机构从事衍生产品交易业务的市场 准入条件和标准。今年初中国银监会又发布了 《 商业银行市场风险管理指引》，并于今年３ 日 月１
的功能还不能胜任实时处理的缺点 ，减少了应用 ＶＲ ａ 模型系统的成本，降低了应用风险管理定量
（ ）分别从第ｉ 个从计算节点接收Ｍ合价值 ２
的计算结果；
（）根据组合价值变化分布的模拟结果， ３ 计 算出特定置信度下的Ｖ Ｒ ａ． 第ｉ 个从计算节点： （）从主计算节点接收参数； １
模型系统的门槛，使广大的发展中国家和中小银 行也能与发达国家和大银行处于平等的地位 ，是 一种具有广泛应用价值的关键技术， 值得投入力 量进一步进行研究开发，并设计开发基于此计算
平台的金融风险定量管理信息系统。
参考文献 ［ 王春峰，金融市场风险管理，天津：天津大学出 １ ］ 版社， ０１ ２００ ［ Ｂ ｔｒ ． ｕ 等译，风险值概论， ２ ｕｅＣ著，Ｙ Ｙｎ ］ ｌ， ａ 上海：上海财经大学出 版社， ０２ ２００ ［ 周大庆等， ３ ］ 风险管理前沿— 风险价值理论与应用，北京：中国人民 大学出 版社，２０年。 ０４ ［ Ａ ａｔＧａ ａ ｌＩ ｒ ｕｔｎ ａｅＣ ｍ ｕｎ， ｏｄ ｔ ｎＢ ｉ ｇＣ ｉ Ｍａｈ ｅ ｓ２０． ４ ｎｎ ｒ ｅａ： ｄｃｏ Ｐｒｌ ｏ ｐｔ ｇＳｃｎ Ｅｉ ， ｉ ： ａ ｃｉ Ｐｅｓ ０３ ］ ｈ ｍ ｔ ｎ ｏ ｉ ａ ｌｌ ． ｔ ｉ ｅ ｄｉ ｅ ｎ ｈ ｏ ｊ ｎ ｎ ｒ ， ［ 都志辉， ５ ］ 高性能计算并行编程技术一ＭＰ并行程序设 Ｉ 计，北京：清华大学出 版社，２００ ０１ ［ 元如林， ６ ］ 金融风险管理定量模型及其分布式并行计算， 《 第八届全国并行计算大会论文集》，大连理工大学出版
集、通信密集、实时性等特点，高性能计算必不 可少，具体的解决方案可以有以下几种：购置超 级计算机、利用公共计算网格 （ 或公共计算平 台，如上海超级计算中心）、用多台微机或服务 器通过网络互联组建专门的机群系统和利用现有 的计算机建立企业内部网格等。超级计算机的计 算能力非常强大，但购置费用也非常高。利用公 共计算网格的超级计算机可充分享受其强大的计 算能力，而且只需支付少量的费用。组建专门的 机群系统可获得与超级计算机相近的计算能力， 而购置费用大大降低。建立企业内部网格则可充 分利用现有的计算机，可进一步降低费用。 使用和研究风险管理信息系统的机构主要 有：金融企业的管理部门、金融企业的内设研究 机构、金融监管部门、独立的研究机构 （ 包括高 等院校的研究机构）和管理咨询公司等，不同的 机构会根据自己的情况选择不同的方案。
起实施 ，该指引鼓励业务复杂程度和市场风险水 平较高的商业银行逐步开发和使用内部模型计量 风险价值（ａｕ ａ Ｒｓ ， ） Ｖ ｌｅ ｉ Ｖ Ｒ ，对所承担的市场 ｔ ｋ ａ 风险水平进行量化估计。
Ｒｓ Ｍｅ ｉ ， ｉ ｋ ｔ ｃ 并由此开创了金融企业计算机应 ｒｓ 用从一般前台事务处理系统到后台决策支持系统 的新阶段。１９ 年Ｊ Ｐ Ｍｏｇｎ公司又推出了 ９ ７ ． ｒａ ． 信用 风险量化管理软件系统— Ｃ ｅｉ ｔｃ， ｒｄｔ ｒ ｓ Ｍｅ ｉ 瑞士信贷银行随后也推出了Ｃ ｅ ｉ ｉｓ 系统， ｒｄｔ ｃ ＋ ｒ
节点 ；
（）通过计算机模拟市场因子未来的各种可 ２ 能的变化情形，即得到未来市场因子的各种可能 的取值； （）对未来市场因子的每一种可能的取值， ３ 利用资产定价公式或其它方法计算组合的价值及 其变化； （）将计算出的组合的价值结果传给主计算 ４
节点。
由多台微机组成具有超级计算能力的机群， 采用分布式并行计算技术，很好地克服了蒙特卡 罗模拟法的计算量大、计算时间长，一般的微机
较适合在 由多台微机通过网络互联而建立并行计
２２ ８
２０高性能计算应用大会 ０５
算环境中进行计算。
我们建立了由多台微机组成 的交换速度 为每秒 ｌ ｏ ｏ ｍ的局域网，服务器的操作系统是 Ｗｉｄｗ ０ ０ ｓｒｅ，微机的操作系统是 ｎ ｏ ｓ ０ ｅｖｒ ２ Ｗｉｄｗ ２ ０ ｐｏ ｓｉ ａ 分布式并行编程 ｎ ｏ ｓ ０ ｆ ｓ ｎ ｌ ０ ｒｅ ｏ ，
风险管理是我国金融行业普遍存在的薄弱环 节，也是提高金融企业核心竟争力，应对国际竞
争的必要工具。建立金融风险管理系统将成为各 金融企业的必然选择。
银行资产的总的市场风险特征有全面与深入的了 解，帮助金融企业对资产组合进行动态优化，帮 助银行上层领导发现不同类型的资产与业务之间 的对冲机会 ，在业务方 向问题上做出准确的决
定量模型和技术 ，这些产品、模型和技术被人们 视为 “ 金融领域的高科技”。金融风险的定量建
科学计算
是从金融电子化到金融信息化、从金融网络化到 金融智能化的标志之一。 风险管理信息系统与一般的业务处理信息系 统的不同之处主要是数据密集和计算密集，同时 在大数据量和大计算量的情况下还要求实时性 （ 一般计算时间不要超过两小时）。 金融风险管理信息系统是一个由数据库、 模型库、方法库及其管理系统组成的决策支持系 统。智能化的决策支持系统还包括知识库。 它的数据库或数据仓库包含有金融企业的 全部业务数据，要有强大的数据载入工具，支持 将各类资产数据统一输入到风险管理数据模型。 模型库包括各种风险定量测量模型和风险管理模 型，如Ｖ Ｒ ａ 模型，压力测试模型和基于风险调整 的绩效评价模型、金融衍生产品的定价模型、神 经 网络模型等。方法库包括各种计算技术和方 法，如数据挖掘技术、各种统计技术、Ｖ Ｒ ａ 的计 算方法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等。 现代金融风险管理高度依赖定量建模技术来 描述金融市场的行为，即要建立金融市场模型。 数据资料是建模 的基础 ，整个过程依赖于数据的 质量和充足性。 金融风险管理系统的实现是数据与模型交互 推动的过程。首先要在大致的定量模型与管理模 型基础上引入数据，进行计算，得到初步结果， 然后在得到的初步结果的基础上进一步完善模 型，如此循环，使系统在人的参与下，不断改进 完善 ，也就是说，它应当具有一定的学习能力 ， 能够进行不断的自我完善。 金融风险管理信息系统的数据管理和实时 计算能力十分重要。比如，Ｖ Ｒ ａ 的计算是金融风 险管理信息系统最重要的核心技术之一。计算 ＶＲ ａ 主要有参数方法、历史模拟法和蒙特卡罗模 拟法。此外，绝大多数金融衍生产品的定价也需 要采用数值分析技术 ，主要有网格分析法、有限 差分法和蒙特卡罗模拟法。蒙特卡罗模拟法具有 高度的灵活性，能解释各种风险，包括波动性风 险和信用风险，很多银行机构，例如银行信托公
软件环境是Ｍ ＩＨ ．ｆ Ｗｉ ｏ ｓ 编程语 Ｐ １ ５ ｎ ｗ ， Ｃ ． ｏ ２ ｒ ｄ 言是 Ｃ ．， 进行并 Ｖ ６ 作为 ０ 行计算的 实验平台。 在
该平台上可以实现蒙特卡罗模拟的并行计算。用 蒙特卡罗模拟法计算Ｖ Ｒ ａ 的分布式并行算法为： 主计算节点： （ ）选择市场因子的变化的随机过程和分 １ 布，估计其相应的参数，将参数传给第ｉ 个从计算
此外还有Ｋ 公 司开发 了Ｋ 风险定量模型及 ＭＶ ＭＶ 其风险管理信息系统、Ｍｃ ｉ ｇ ｅ 公司开发了 ｋｎ ｓｙ
Ｍ ｋｎ ｓｙ ｃ ｉｇｅ风险定量模型及其风险管理信息系统
等等。
金融风险管理信息系统是建立在数据大集
中基础上的全面统一的集中风险监控体系，可使 金融企业各部门各级有关人员能够从不同角度对
Ａ ｓ ａｔ Ｉｔｉｐｐｒｈ ｈ ｈｐｒ ｒ ａｃ ｃｍ ｕｎ ｉｆ ａｃ ｌ ｍ ｎｇｍ ｎ ｉ ｏｍ ｔｎ ｔ ｈｓ ｂｔ ｃ： ｈ ａｅ ｔ ｉ －ｅ ｏ ｎｅ ｐｔ ｇ ｎｎｉ ｒｋ ａｅ ｅｔ ｒ ａｏ ｓｓ ｍ ｒ ｎ ｓ ， ｇ ｆ ｍ ｅ ｏ ｉ ｎ ａ ｉ ａ ｉ ｓ ｎ ｆ ｉ ｙｅ ａ
计算网 格。 实力雄厚的独立研究机构和管理咨询公司可・ 能会选择组建专门的机群系统，或利用公共计算 网格 （ 使用公开数据或模拟数据）。实力一般的 （ 特别是有些非重点高等学校的研究机构）则只 能选择建立企业内部网 格来进行研究。
因此，组建具有超级计算机能力的专门的机
司、Ｂ Ｗ等都采用蒙特卡罗 Ｚ 模拟技术。 着计算 随
策。
金融风险管理信息系统
在现代金融理论基础上 ，金融工作者创造了
２金融风险管理信息系统的基本要求
我国金融企业已经完成了业务处理信息系统 建设而且基本完成了数据大集中，基本具备了充 分应用数据支持管理决策的条件，建立金融风险 管理信息系统将是金融信息化下一步的重点，也
许多新的 金融产品，同时也创立了不少风险管理
机功能的日益提升 ，这种方法越来越受到欢迎。 但是，蒙特卡罗模拟法的主要缺点是计算量大、 计算时间长，一般的微机的功能还不能胜任实时 处理的要求。对一些较大的金融机构的实时处理 需要强大的超级计算能力。
３金融风险管理系统中的高性能计算解决
方案
风 险管理信息系统具有数据密集、计算密
群系统或建立企业内部网格，将其作为一种廉价 的风险管理模型的计算平台，对广大的发展中国 家、中小银行、非重点高等学校的研究机构等均 具有十分重要的现实意义。 根据金融风险管理信息系统中计算问题的特 、 点，利用专门的机群系统或企业内部网格是切实 可行的。例如，计算Ｖ Ｒ ａ 的三种主要方法中的历 史模拟法和蒙特卡罗模拟法都可以通过大颗粒的 并行计算来实现。 并行粒度是指并行或分布式计 算程序包含的可以同时执行的独立部分的大小。 其大小可以由这些独立程序部分的执行时间来衡 量。一般来说，小粒度的并行计算需要密集的通 信，而大粒度的并行计算需要的通信量较少，比
金融企业的管理部门对本企业的业务数据、
采用的定量模型、使用的模型参数等都是非常重 要的商业秘密 ，一般不会提供给外人，保密是第 一位的。因此，大型金融机构可能会选择购置超 级计算机，而中小型金融机构可能会选择组建专
门的机群系统。 金融企业的内设研究机构在企业未建立风险 管理信息系统之前，可能会选择组建专门的机群 系统，或利用公共计算网格 （ 使用公开数据或模 拟数据）。 金融监管部门可购置超级计算机或利用公共
２０ ８
２０高性能计算应用大会 ０５
金融风险管理系统与高性能计算
wk.baidu.com元如林
（ 上海金融学院信息管理系、金融信息技术研究所， 上海，２ １ ０ ） ０２９
【 摘要】本文主要介绍高性能计算技术在金融风险管理系统中的应用。
关键词：金融风险管理， 高性能计算， 信息系统， 并行计算
模能力是衡量金融机构的核心竞争力的重要标志
之一 。
目前，金融市场风险的测量模型和技术主要
包括： 灵敏度分 波动 析、 性方法、 ａ （ａ ｅ Ｖ ＲＶ ｌ ａ ｕ ｔ
Ｒｓ ） ｉ 模型、压力测试和极值理论等，其中Ｖ Ｒ ｋ ａ模 型是目 前金融市场风险测量的主流方法。 基于Ｖ Ｒ ａ 模型， ． ｒａ 公司于１９ 年 Ｊ Ｐ Ｍｏｇｎ ． ９４ 推出了第一个市场风险量化管理软件系统一一
在市场经济体制下 ，金融企业面临的金融 风险主要包括 ：市场风险、信用风险、流动性风 险、操作风险和法律风险等。金融风险管理一般 指风险辨识、风险测量、风险控制和风险防范 ， 其中风险的测量是基础。随着资本市场 的全球 化，金融市场风险成为金融监管的重点。 我国利率、汇率市场化改革的步伐不断加 快 ，金融风 险定量模型成为金融企业关往 的焦