风险管理 第15.1章 市场风险-模型构建法
风险模型建模方法
风险模型建模方法随着社会的发展和经济的不断变化，风险管理在各个领域中变得日益重要。
风险模型是一种用于评估和管理风险的工具，通过建立数学模型来预测和量化风险，帮助决策者做出明智的决策。
本文将介绍几种常用的风险模型建模方法。
一、统计模型统计模型是最常见的风险模型建模方法之一。
它基于大量的历史数据，通过统计分析和概率推断来评估风险。
统计模型通常使用概率分布函数来描述风险的可能性和影响程度。
例如，正态分布模型可以用于评估金融市场的波动性风险，泊松分布模型可以用于评估事故发生的概率。
二、时间序列模型时间序列模型是一种用于分析和预测时间序列数据的方法。
它可以用于预测未来的风险情况。
时间序列模型基于过去的数据，通过寻找数据中的趋势、周期性和季节性等规律来预测未来的风险。
例如，ARIMA模型可以用于预测股票价格的变动，以及其他经济指标的变化。
三、蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的方法，用于模拟和评估风险。
它通过生成大量的随机样本来模拟不确定性，从而评估风险的可能性和影响程度。
蒙特卡洛模拟可以用于评估金融投资的风险、工程项目的风险以及其他需要考虑不确定性的决策情境。
四、决策树模型决策树模型是一种用于决策分析的方法，可以用于评估和管理风险。
它通过将决策问题分解为一系列的决策和事件节点，构建一个树状结构来描述决策的过程。
决策树模型可以考虑不同决策和事件的可能性和影响程度，帮助决策者选择最优的决策方案。
五、灰色系统模型灰色系统模型是一种用于处理缺乏完整信息的问题的方法，可以用于评估和管理风险。
它通过建立灰色关联度模型来分析和预测风险的发展趋势。
灰色系统模型可以用于评估经济指标的发展趋势、环境污染的扩散趋势等。
以上介绍了几种常用的风险模型建模方法，每种方法都有其适用的领域和限制。
在实际应用中，可以根据具体的问题和数据情况选择合适的方法进行建模。
需要注意的是，风险模型只是一种工具，最终的决策还需要综合考虑其他因素，包括经验判断、专家意见和管理决策等。
银行行业中的风险管理模型构建方法
银行行业中的风险管理模型构建方法在现代金融市场中，银行是最主要的金融机构之一，其在经济发展和金融稳定中扮演着重要角色。
然而，由于金融业务的特殊性，银行面临着各种各样的风险，如信用风险、市场风险、流动性风险等。
为了更好地管理这些风险，银行采用了风险管理模型，以帮助其识别、度量和控制风险。
在银行行业中，风险管理模型的构建是至关重要的。
它是银行风险管理的基础，通过对风险进行量化和分析，帮助银行作出合理的风险决策，以降低风险带来的损失和影响。
下面将介绍一些常见的银行风险管理模型构建方法。
首先，值得关注的是信用风险管理模型。
信用风险是银行面临的最主要的风险之一，也是最常见的风险类型。
为了对信用风险进行有效管理，银行通常会构建信用评级模型。
这种模型能够对借款人的信用状况进行评估和量化，以确定其违约风险。
银行可以根据信用评级模型的结果，制定相应的信贷政策和措施，减少可能的信用损失。
其次，在银行行业中，市场风险也是一种不可忽视的风险类型。
市场风险是指由于市场价格波动而导致的资产损失风险。
为了管理市场风险，银行通常会采用价值-at-风险（VaR）模型。
这种模型能够通过对市场变动的历史数据进行分析和模拟，估计可能的损失水平。
银行可以根据VaR模型的结果，制定适当的投资策略和对冲措施，降低市场风险带来的损失。
此外，流动性风险也是银行面临的重要风险之一。
流动性风险是指银行无法及时按照合约承担责任或满足支付义务的风险。
为了管理流动性风险，银行会构建流动性应激测试模型。
这种模型能够评估银行在面临各种应激情景下的资金流出水平，并制定相应的流动性管理计划。
通过流动性应激测试模型，银行可以更好地预测和应对流动性风险。
最后，操作风险也是银行风险管理中不可或缺的一部分。
操作风险是由于内部操作失误或不当行为而导致的风险。
为了管理操作风险，银行通常会构建风险事件模型。
这种模型能够对操作风险事件进行分类、量化和分析，帮助银行识别操作风险的来源和影响。
金融风险控制中的模型建立与分析
金融风险控制中的模型建立与分析金融风险控制是金融机构和市场参与者必须面临和处理的重要问题。
为了更好地理解和应对这些风险，建立模型并进行风险分析是至关重要的。
本文将探讨金融风险控制中的模型建立与分析的相关内容。
一、模型建立在金融风险控制中，构建适当的模型是理解和量化风险的关键。
模型能够帮助我们分析金融市场和金融工具中存在的各种风险，并提供决策支持。
以下是几种常见的金融风险模型。
1. 市场风险模型：市场风险是金融机构面临的最主要风险之一，包括股票、债券、货币和商品市场等方面的风险。
市场风险模型常用的方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和风险价值方法等。
2. 信用风险模型：信用风险是指借款人或发行人无法按时偿还债务或履行合同义务的风险。
建立信用风险模型可以帮助金融机构评估借款人的信用价值和违约概率。
一些常用的信用风险模型包括随机违约模型和结构性违约模型等。
3. 操作风险模型：操作风险是由内部过程、系统或人为错误引起的风险。
这些错误可能导致金融机构遭受损失，影响其正常运营。
操作风险模型的建立可以帮助机构评估和管理这些风险。
常用的操作风险模型包括损失分布法、事件树分析法和风险指标法等。
二、模型分析建立模型只是金融风险控制的第一步，对模型进行分析能够更好地理解和解释风险的本质。
以下是一些常用的模型分析方法。
1. 敏感度分析：通过改变模型中的关键参数，观察风险指标的变化情况，以评估风险敏感程度。
例如，对市场风险模型，可以通过调整股票市场波动率来观察投资组合价值的变化情况。
2. 度量方法：度量方法可以帮助我们量化风险的大小和潜在影响。
例如，在市场风险模型中，可以使用风险价值方法来度量可能的最大损失。
3. 模型比较：在金融风险控制中，常常会用到多个模型来评估和管理风险。
通过比较不同模型的结果，可以了解它们在不同情况下的优劣势，从而更好地选择合适的模型。
4. 历史回测：通过使用过去的数据来测试模型的预测准确性和效果。
金融市场风险管理的模型构建与优化
金融市场风险管理的模型构建与优化金融市场风险管理是金融机构和投资者保护自身利益的重要环节。
为了更好地识别、评估和管理风险，金融市场利用各种模型进行风险管理。
本文将探讨金融市场风险管理的模型构建和优化方法，以提高风险管理的效果和准确性。
首先，金融市场风险管理的模型构建要建立在充分了解金融市场特点和风险类型的基础上。
不同的金融市场具有不同的特点，例如房地产市场和股票市场的风险因素有所不同。
因此，模型构建需要根据不同市场的特点进行定制化设计，以更好地适应风险管理的需求。
其次，模型构建需要考虑到金融市场的复杂性和不确定性。
金融市场受到众多因素的影响，包括经济变化、政策调整、市场心理等等。
为了更准确地评估风险，模型应该能够考虑到这些因素，并对其进行分析和预测。
例如，可以使用基于历史数据的统计模型来评估和预测市场波动性，以及基于宏观经济指标的经济周期模型来预测市场的整体趋势。
第三，模型构建需要使用有效的风险指标。
风险指标是衡量风险的重要工具，能够帮助金融机构和投资者更好地理解和管理风险。
常用的风险指标包括价值-at-风险(VaR)、条件价值-at-风险 (CVaR)、夏普比率等。
这些指标能够提供关于市场波动性、损失潜力和回报与风险之间的关系等方面的信息，帮助金融机构和投资者做出更明智的决策。
此外，在模型构建过程中，金融市场需要关注合理的模型假设和参数估计。
金融市场模型常常涉及一些统计和经济假设，例如资产价格服从正态分布、市场是有效的等等。
这些假设对于模型的准确性至关重要，因此需要基于充分的研究和分析来确定和验证这些假设。
同时，参数估计也要准确可靠，可以使用历史数据或者其他方法来估计模型参数。
最后，模型构建后需要进行优化。
金融市场风险管理模型应该不断地进行监控和调整，以适应市场的变化和风险的演变。
例如，可以通过模型的回测和验证来评估模型的准确性和有效性，并根据需要对模型进行修正。
此外，还可以通过模型的参数调整和验证，进一步提高模型的效果。
金融风险管理中的模型构建与评估方法
金融风险管理中的模型构建与评估方法金融风险管理是金融机构必不可少的一个重要环节，它旨在识别、评估和管理金融机构面临的各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
其中，模型构建与评估方法在金融风险管理中起着至关重要的作用。
本文将介绍金融风险管理中常用的模型构建与评估方法，并探讨其应用和局限性。
一、模型构建方法1. 统计模型方法统计模型方法是金融风险管理中最常用的一种方法。
这种方法通过对历史数据进行分析和建模，来预测未来可能发生的风险事件。
典型的统计模型方法有线性回归、时间序列分析、概率模型等。
这些模型能够识别风险的潜在关联和趋势，并提供一定程度的预测能力，对金融机构的风险管理提供有力支持。
2. 基于模拟方法基于模拟方法是一种通过模拟大量随机事件来评估风险的方法。
常见的基于模拟方法有蒙特卡洛模拟和历史模拟。
蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的方法，通过生成大量随机样本，模拟金融市场的发展，并评估不同风险事件发生的概率。
历史模拟则是基于历史数据的方法，通过对历史数据的统计分析，模拟未来的风险情景。
这些方法能够更全面地考虑各种不确定因素对风险的影响，提供更准确的风险评估结果。
3. 基于风险度量方法基于风险度量方法是一种通过量化风险的大小来评估和管理风险的方法。
常用的基于风险度量方法有价值-at-风险方法、风险价值方法和条件风险价值方法。
这些方法通过将不同风险事件转化为单一的风险度量，来比较和评估不同的风险。
这种方法能够提供简洁明了的风险评估结果，辅助金融机构做出决策。
二、模型评估方法1. 后验样本测试后验样本测试是一种常用的模型评估方法，它通过将模型应用于历史数据的未来部分，来评估模型对未来风险的预测能力。
这种方法能够验证模型对历史数据的拟合度和稳定性，并评估模型在未来环境下的预测准确性。
后验样本测试可以帮助金融机构了解模型的优势和不足，并优化模型以提高预测能力。
2. 风险评估结果比对风险评估结果比对是一种通过将模型的评估结果与实际发生的风险事件进行对比，来评估模型的准确性和可靠性。
市场风险：模型构建法
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14
涉及4个投资的例子
1天 99% VaR
等权重 $217,757
EWMA : l=0.94 $471,025
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15
在2008年9月方差和相关系数均有 所上升
波动率 (% 每天)
等权重 EWMA
DJIA 1.11 2.19
FTSE 1.42 3.21
CAC 1.40 3.09
Nikkei 1.38 1.59
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4
微软的例子（续）
我们往往需要假定在展望期上，市场价格 变化的期望值为0（这一假设虽然不是绝对 正确，但无论如何是一个合理假设，市场 变量在一个较小区间内价格 变化的期望值 相对较小）
假定价格的变化服从正态分布
由于 N(–2.33)=0.01, 可得 VaR 为
2.33 632,456 $1,473,621
0.113
0.409
0.342 1
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对于利率变量的处理
久期法: P 与 y 之间的线性关系，但是假 设利率曲线平行移动
现金流映射: 变量是10个不同期限零息债券 主成分分析法: 2 或 3 独立的移动
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对于利率变量的处理:现金流映射
我们往往将以下期限的零息债券的价格作为市场 的初始变量 (1 月、3月、6月、1年、2年、5年、 7年、10年及30年)
进行方差匹配
0.00162 0.0012 2 0.0022(1 )2 2 0.7 0.001 0.002 (1 )
求得 =0.074
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21
例（续）
因此，0.8年价值为997 662美元的零息 债券被价值为
997662 0.320337 $319589 的6个月期零息债券及价值为
市场风险内部模型法讲义
市场风险内部模型法讲义市场风险内部模型法基于统计模型和历史数据，通过模拟和预测未来市场动态来评估投资组合的市场风险。
下面是一个简要的讲义，介绍市场风险内部模型法的主要步骤和注意事项。
1. 数据收集和处理：- 收集和整理历史市场数据，包括股票、债券、商品等资产的价格数据。
- 对数据进行处理，例如计算收益率和波动率等指标。
这些指标将用于之后的模型计算和分析。
2. 建立模型：- 选择合适的模型来描述和预测市场的行为。
常用的模型包括随机游走模型、ARCH/GARCH模型等。
- 根据历史数据拟合模型的参数，并进行模型检验和验证，确保模型的适用性和准确性。
3. 预测未来市场波动：- 利用已建立的模型，通过模拟和预测未来市场的波动性。
可以使用Monte Carlo模拟等方法来生成未来的价格路径。
- 根据模拟结果，计算投资组合在不同市场条件下的价值变动和风险指标，如价值at risk （VaR）和条件价值at risk（CVaR）等。
4. 风险评估和管理：- 根据预测结果，评估投资组合的市场风险水平和敏感性。
了解投资组合在不同市场情景下的表现，并制定相应的风险控制策略。
- 根据风险评估结果，进行投资决策和资产配置。
通过调整不同资产的权重和组合结构，降低投资组合的市场风险。
注意事项：- 在建立模型和进行预测时，需要注意模型的适应性和可靠性。
选择合适的模型和参数是关键，需要进行充分的模型验证和回测。
- 在模拟市场波动和预测未来时，需要考虑不同市场情景下的变化。
传统的历史数据和模型拟合可能无法完全描述未来的市场动态。
- 风险评估和管理是一个动态的过程，需要定期跟踪和调整投资组合的风险控制策略。
及时根据市场情况进行调整和优化。
通过市场风险内部模型法，投资管理者可以更好地了解和管理投资组合的市场风险。
合理的风险评估和管理策略将有助于保护投资组合的价值，并提供更好的投资回报。
市场风险内部模型法是一种基于统计模型和历史数据的方法，用于评估和管理投资组合中的市场风险。
金融行业中的风险管理模型构建方法
金融行业中的风险管理模型构建方法随着金融市场的发展和全球经济的不断变化，风险管理成为金融机构的重要任务之一。
为了能够有效地管理风险，金融机构需要构建科学合理的风险管理模型。
本文将介绍金融行业中常用的风险管理模型构建方法，并讨论其优缺点。
1. 历史模拟法历史模拟法是一种简单直接的风险管理模型构建方法。
该方法基于过去一段时间的历史数据，通过统计分析得出风险价值和风险分布情况。
这种方法的优点在于简单易用，不需要对概率分布进行假设，能够较好地反映实际市场情况。
然而，历史模拟法忽略了市场的非线性特性和结构性变化，可能低估极端风险。
2. 方差-协方差方法方差-协方差方法是金融行业中常见的风险管理模型构建方法之一。
该方法基于投资组合的方差和协方差矩阵，通过计算资产组合的风险价值，从而评估投资组合的风险水平。
方差-协方差方法具有简单易懂、计算方便等优点，但它需要对资产收益率进行正态分布假设，忽略了市场的非正态特性和尾部风险。
3. 基于模型的方法基于模型的方法是一种通过建立数学模型来描述资产价格和市场波动性的风险管理模型构建方法。
例如，基于Black-Scholes模型的期权定价模型可以用于评估期权的风险价值；基于VAR模型的价差风险模型可以用于评估利率和信用风险。
这种方法的优点在于能够较准确地估计风险价值，并可以灵活地应用于不同类型的金融产品和市场。
然而，基于模型的方法依赖于对市场动态的理解和模型参数的选择，容易受到模型风险的影响。
4. 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机数生成的风险管理模型构建方法。
该方法通过随机生成符合特定概率分布的风险因素，模拟资产价格和市场波动性的变动情况，从而评估投资组合的风险价值。
蒙特卡洛模拟法能够较好地考虑市场的非线性特性和结构性变化，适用于评估复杂金融产品和市场的风险。
然而，这种方法计算量较大，对计算资源要求较高。
5. 基于风险因子的方法基于风险因子的方法是一种通过识别和分析影响投资风险的关键因素，构建风险管理模型的方法。
市场风险内部模型法
市场风险内部模型法《市场风险内部模型法》市场风险是金融机构所面临的一种重要风险，不可避免地影响着其经营活动和财务状况。
为了准确测量和管理市场风险，金融机构采用了各种评估方法和模型。
其中一种常用的方法是市场风险内部模型法。
市场风险内部模型法是指金融机构根据自身的交易情况和资产组合，建立起适合其市场风险的内部模型。
这种模型能够根据历史数据和假设的市场条件，预测未来的市场风险和可能的损失。
通过建立内部模型，金融机构能够更好地理解和量化自身所面临的市场风险，从而制定合适的风险管理策略。
市场风险内部模型法通常包括以下几个步骤：首先，金融机构需要收集和整理相关的市场数据和信息，包括各种金融工具的价格、交易量、波动率等。
这些数据将作为构建模型的基础。
接下来，金融机构会根据其交易情况和资产组合的特点，选择合适的模型类型。
常用的市场风险模型包括历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法等。
不同的模型类型有不同的适用场景和假设。
在建立模型时，金融机构需要对已有数据进行预处理和参数估计。
这涉及到数据的去噪、平滑和分析。
同时，根据模型的特点，金融机构还需要根据历史数据对未来市场条件进行假设。
建立好模型后，金融机构会根据模型进行市场风险的测量和评估。
根据模型的结果，金融机构可以估计未来的市场风险和可能的损失，从而为风险管理决策提供有力依据。
最后，金融机构需要对内部模型进行验证和校准。
这意味着与实际情况进行对比，检验模型的准确性和可靠性，并根据验证结果对模型进行修正和改进。
市场风险内部模型法作为一种定量评估方法，能够提供更加客观和准确的市场风险测量结果。
然而，这种方法也存在一定的局限性，如对历史数据的依赖性和模型假设的不确定性等。
因此，金融机构在采用市场风险内部模型法时，需要谨慎选择模型类型和参考数据，并结合其他风险管理方法进行综合评估。
总之，《市场风险内部模型法》是金融机构用于测量和管理市场风险的一种重要方法。
通过建立适合自身情况的内部模型，金融机构能够更好地理解和量化市场风险，为风险管理提供科学依据。
金融风险管理中的模型构建与优化
金融风险管理中的模型构建与优化一、引言金融风险管理是各类金融机构必须要面对和解决的问题之一。
在金融市场不断变化和经济环境不确定的情况下，金融风险管理成为越来越复杂和重要的问题。
金融风险管理中的模型构建与优化可以帮助金融机构更好地应对市场风险、信用风险、操作风险等各种风险。
二、金融风险管理中的模型构建1.市场风险模型构建市场风险是指由于市场价格波动导致的损失或者风险。
市场风险模型可以依据金融市场的历史数据和实际情况来制定。
市场风险模型一般采用价值变动风险、利率风险、汇率风险等简单的计算方法来研究。
2.信用风险模型构建信用风险是指由于金融机构的交易对手无法按照合约要求履行义务而导致的损失或者风险。
信用风险模型可通过信用评估模型和信用风险量化模型来构建。
信用评估模型主要考虑借款人的信用记录、资产负债状况等因素，进行信用评分；信用风险量化模型则通过交易的风险评估和信用风险测量等方法来评价借款人的信用风险。
3.操作风险模型构建操作风险是指由于内部流程、系统或人为失误等问题而导致的损失或风险。
操作风险模型可以采用事件概率分布模型、损失分布模型等方式来构建。
操作风险模型需要对业务流程、人为行为等方面进行监管和风险度量。
三、金融风险管理中的模型优化1.模型参数的优化模型参数的优化可以通过调整参数值的方式来提高模型的预测精度和稳定性。
例如，在市场风险模型中，可以通过对历史数据进行筛选和剔除异常值等操作来提高模型的准确性。
2.模型组合的优化在多个模型的情况下，模型组合可以通过加权平均、使用复合模型等方式来优化模型效果。
例如，市场风险模型的组合模型可通过将不同的市场风险计算方法相结合，以得到更加真实和准确的风险预测结果。
3.模型评估的优化模型评估可以通过统计分析和数理优化等方式来进一步提高风险管理模型的预测精度和效率。
例如，在信用风险模型中，可以通过信用风险之间的差异性和相关性等因素，通过统计分析来评估模型效果。
四、结论金融风险管理中的模型构建与优化是金融机构所必需的技术手段之一。
金融行业中的风险管理模型的建立方法
金融行业中的风险管理模型的建立方法在金融行业中，风险管理是一项关键任务。
金融机构面临着各种各样的风险，包括市场风险、信用风险、操作风险等。
为了有效地管理这些风险，金融机构需要建立可靠的风险管理模型。
本文将介绍几种常见的金融行业中风险管理模型的建立方法。
首先，金融机构可以采用定量方法建立风险管理模型。
这种方法使用数学和统计工具来量化和评估风险。
通过收集和分析大量的数据，金融机构可以建立预测模型，以便更好地预测未来的风险。
例如，对于市场风险，金融机构可以使用历史数据和数学模型来计算风险价值，评估资产在给定时间内的潜在损失。
对于信用风险，金融机构可以使用信用评级模型来评估借款人的信用风险水平。
定量方法能够提供客观而准确的风险评估，帮助金融机构更好地理解和管理风险。
其次，金融机构还可以采用定性方法建立风险管理模型。
这种方法主要依赖专家判断和经验。
通过专家分析和个案研究，金融机构可以建立一个风险评估框架。
定性方法重点考虑风险的潜在影响，并根据专家的经验和判断确定风险管理策略。
例如，金融机构可以通过定性分析的方式评估操作风险，考虑一系列因素包括人为错误、技术故障和内部控制缺陷等。
定性方法可以帮助金融机构更好地识别潜在风险，并采取相应的措施来降低风险发生的可能性。
此外，金融机构还可以使用模糊逻辑方法建立风险管理模型。
模糊逻辑是一种能够处理不确定性和模糊性问题的数学工具。
在风险管理中，不确定性是一个常见的问题。
金融机构面临着来自外部环境和内部控制的各种不确定性。
模糊逻辑方法可以帮助金融机构处理这些不确定性，更好地管理风险。
例如，金融机构可以使用模糊逻辑方法来评估市场风险，根据模糊集合和隶属度函数来描述市场的不确定性。
模糊逻辑方法可以提供一种更灵活和适应性强的风险管理模型。
最后，金融机构还可以采用系统动力学方法建立风险管理模型。
系统动力学是一种通过建立和模拟系统的动态变化来理解和研究系统行为的方法。
在金融行业中，金融机构面临着复杂和相互关联的风险。
建立高效的市场风险管理体系框架流程与工具
建立高效的市场风险管理体系框架流程与工具建立高效的市场风险管理体系：框架、流程与工具市场风险管理是金融机构在不断变化的市场环境中保持稳定发展的关键本文将详细阐述建立高效市场风险管理体系所需的框架、流程与工具，以帮助金融机构更好地应对市场风险一、市场风险管理体系框架市场风险管理体系框架主要包括以下几个部分：1.1 风险管理策略风险管理策略是整个市场风险管理体系的核心，主要包括风险承受能力、风险偏好和风险管理目标金融机构应明确自身的风险承受能力，设定合理的 risk appetite 和 risk limit，以确保风险管理策略与业务发展目标相一致1.2 风险识别与评估风险识别与评估是市场风险管理的第一步，主要包括对市场风险的类型、来源和影响进行识别，以及对风险的可能性和损失程度进行评估金融机构应建立完善的风险识别与评估体系，包括定性和定量分析方法，以及定期进行风险评估，确保及时发现并应对潜在的市场风险1.3 风险控制与缓解风险控制与缓解是在识别和评估风险的基础上，采取相应的措施对风险进行控制和缓解金融机构应根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施，包括风险分散、风险对冲、风险转移等，以确保风险在可接受的范围内1.4 风险监测与报告风险监测与报告是对市场风险管理体系的运行效果进行监测和评估，以及对风险管理情况进行报告金融机构应建立完善的风险监测与报告机制，确保风险管理信息的准确、及时和透明1.5 内部控制与审计内部控制与审计是确保市场风险管理体系有效运行的重要保障金融机构应建立完善的内部控制制度，明确风险管理职责和权限，加强对风险管理过程的监督和检查同时，金融机构还应定期进行内部审计，确保市场风险管理体系的合规性和有效性二、市场风险管理流程市场风险管理流程主要包括以下几个环节：2.1 风险识别风险识别是市场风险管理的基础，主要包括对市场风险的类型、来源和影响进行识别金融机构应建立完善的风险识别机制，包括定性和定量分析方法，以及定期进行风险识别，确保及时发现并应对潜在的市场风险2.2 风险评估风险评估是对市场风险的可能性和损失程度进行评估金融机构应建立完善的风险评估体系，包括定性和定量分析方法，以及定期进行风险评估，确保及时发现并应对潜在的市场风险2.3 风险应对风险应对是在识别和评估风险的基础上，采取相应的措施对风险进行控制和缓解金融机构应根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施，包括风险分散、风险对冲、风险转移等，以确保风险在可接受的范围内2.4 风险监测与报告风险监测与报告是对市场风险管理体系的运行效果进行监测和评估，以及对风险管理情况进行报告金融机构应建立完善的风险监测与报告机制，确保风险管理信息的准确、及时和透明三、市场风险管理工具市场风险管理工具主要包括以下几种：3.1 风险分散风险分散是通过将资产分散投资于不同类型的资产或市场，以降低市场风险的影响金融机构可以通过投资组合的多样化，实现风险分散的效果3.2 风险对冲风险对冲是通过采用金融衍生品等工具，对冲市场风险金融机构可以利用期货、期权、掉期等金融衍生品，对冲市场风险3.3 风险转移风险转移是通过购买保险等手段，将市场风险转移给其他机构或个人金融机构可以通过购买信用保险、市场保险等保险产品，实现风险转移的效果四、总结建立高效的市场风险管理体系是金融机构应对市场风险的关键金融机构应根据自身的业务特点和风险承受能力，建立完善的市场风险管理体系，包括风险管理策略、风险识别与评估、风险控制与缓解、风险监测与报告、内部控制与审计等环节，以及采用风险分散、风险对冲、风险转移等工具，确保在不断变化的市场环境中保持稳定发展构建先进的市场风险管理框架：策略、流程与工具随着金融市场的日益复杂多变，有效管理市场风险对金融机构的生存与发展至关重要本篇文章主要目的是探讨构建先进的市场风险管理框架所需的策略、流程与工具，以帮助金融机构更好地应对市场风险一、市场风险管理框架策略市场风险管理框架策略是确保金融机构在市场波动中保持稳健的关键主要包括以下几个方面：1.1 风险管理目标与原则明确市场风险管理的目标与原则是制定有效风险管理策略的基础金融机构应设定与自身业务发展战略相一致的市场风险管理目标，并遵循风险规避、风险分散、风险对冲和风险转移等原则，确保风险管理策略的科学性和有效性1.2 风险承受能力与偏好金融机构应根据自身的资本实力、业务特点和市场环境，合理确定市场风险承受能力和风险偏好明确风险承受水平和风险偏好有助于金融机构在投资决策中遵循风险管理原则，实现风险与收益的平衡二、市场风险管理流程构建高效的市场风险管理流程是确保金融机构在市场风险中保持稳健的关键主要包括以下几个环节：2.1 风险识别与分析风险识别与分析是市场风险管理的首要环节，主要包括对市场风险的类型、来源和影响进行识别和分析金融机构应建立完善的风险识别与分析体系，包括定性和定量分析方法，以及定期进行风险识别与分析，确保及时发现并应对潜在的市场风险2.2 风险评估与量化风险评估与量化是对市场风险的可能性和损失程度进行评估和量化金融机构应建立完善的风险评估与量化体系，包括采用概率论、统计学等方法对市场风险进行量化分析，以及定期进行风险评估，确保及时发现并应对潜在的市场风险2.3 风险应对与缓解风险应对与缓解是在识别和评估风险的基础上，采取相应的措施对风险进行控制和缓解金融机构应根据风险评估结果，制定相应的风险控制措施，包括风险分散、风险对冲、风险转移等，以确保风险在可接受的范围内2.4 风险监测与报告风险监测与报告是对市场风险管理体系的运行效果进行监测和评估，以及对风险管理情况进行报告金融机构应建立完善的风险监测与报告机制，确保风险管理信息的准确、及时和透明三、市场风险管理工具市场风险管理工具是金融机构在市场风险管理过程中采取的具体手段主要包括以下几种：3.1 金融衍生品金融衍生品是金融机构常用的市场风险管理工具，包括期货、期权、掉期等通过金融衍生品，金融机构可以实现风险对冲和风险转移的目的3.2 投资组合管理投资组合管理是通过优化资产配置，实现风险分散和收益最大化的市场风险管理手段金融机构应根据自身的风险承受能力和业务发展需求，合理配置资产，实现投资组合的优化3.3 风险转移保险风险转移保险是金融机构将市场风险转移给其他机构或个人的有效手段通过购买信用保险、市场保险等保险产品，金融机构可以将市场风险转嫁给保险公司四、总结构建先进的市场风险管理框架是金融机构应对市场风险的核心金融机构应根据自身的业务特点和风险承受能力，制定有效的市场风险管理策略，包括风险管理目标与原则、风险承受能力与偏好；建立完善的市场风险管理流程，包括风险识别与分析、风险评估与量化、风险应对与缓解、风险监测与报告；并采用金融衍生品、投资组合管理和风险转移保险等工具，实现市场风险的有效管理通过以上措施，金融机构将能够在复杂多变的市场环境中保持稳健发展应用场合1. 金融机构的战略规划与决策金融机构在制定战略规划和进行决策时，需要对市场风险进行全面的评估和管理此时，市场风险管理框架可以作为决策支持和参考，帮助金融机构在投资、融资和资产配置等方面做出更为合理和稳健的选择2. 金融机构的风险评估与报告金融机构需要定期进行风险评估，并向内部管理层、监管机构和投资者报告风险状况此时，市场风险管理框架可以作为风险评估和报告的基础，确保风险信息的准确性和透明度3. 金融机构的内部控制与审计金融机构需要建立完善的内部控制制度和审计机制，以确保市场风险管理体系的有效运行此时，市场风险管理框架可以作为内部控制和审计的参考，帮助金融机构检查和评估市场风险管理的合规性和有效性4. 金融机构的培训与教育金融机构需要对员工进行市场风险管理的培训和教育，以提高员工的风险管理意识和能力此时，市场风险管理框架可以作为培训和教育的内容，帮助员工了解市场风险管理的基本原理和方法注意事项1. 确保风险管理策略与业务目标一致在应用市场风险管理框架时，金融机构需要确保风险管理策略与自身的业务发展目标相一致只有这样，才能确保风险管理的效果与业务发展相互促进2. 建立完善的风险识别与评估体系市场风险管理的关键在于及时发现和评估风险金融机构需要建立完善的风险识别与评估体系，包括定性和定量分析方法，并定期进行风险识别与评估，确保及时发现并应对潜在的市场风险3. 采用多样化的风险管理工具市场风险管理需要采取多种工具和方法，以实现风险的分散、对冲和转移金融机构应根据自身的风险承受能力和业务需求，选择合适的工具和方法，实现市场风险的有效管理4. 加强风险监测与报告市场风险管理需要对风险管理体系的运行效果进行持续的监测和评估金融机构应建立完善的风险监测与报告机制，确保风险管理信息的准确、及时和透明5. 注重内部控制与审计市场风险管理需要建立完善的内部控制与审计机制，以确保风险管理体系的有效运行金融机构应注重内部控制与审计，加强对风险管理过程的监督和检查6. 提高员工的风险管理能力市场风险管理需要员工具备一定的风险管理意识和能力金融机构应加强员工的培训和教育，提高员工对市场风险管理的理解和掌握程度7. 遵循相关法律法规和监管要求市场风险管理需要遵循相关法律法规和监管要求，以确保风险管理的合规性金融机构应密切关注法律法规和监管要求的变化，及时调整和改进市场风险管理体系8. 保持灵活性和适应性市场风险管理需要具备灵活性和适应性，以应对不断变化的市场环境金融机构应定期审查和更新市场风险管理体系，确保其能够适应新的市场环境和挑战。
风险管理模型的构建方法与应用实践研究
风险管理模型的构建方法与应用实践研究在当今全球经济不断变化的背景下，风险管理成为了企业管理和决策制定中的重要环节。
风险的存在可能对企业的经营和财务状况产生严重影响，为此，构建一个科学有效的风险管理模型至关重要。
本文将探讨风险管理模型的构建方法以及其在实践中的应用。
一、风险管理模型的构建方法风险管理模型的构建过程涉及到多个方面，包括风险识别、风险评估、风险监控以及风险应对等环节。
首先，风险识别是构建风险管理模型的第一步。
企业需要确定可能面临的各类风险，并对其进行分类和归纳。
常用的风险分类包括战略风险、市场风险、操作风险、法律风险等。
通过整理现有的风险资料和经验，并结合专家的建议，企业可以识别出与其业务相关的风险。
其次，风险评估是构建风险管理模型的关键一环。
风险评估包括对已经识别的风险进行概率分析和影响分析，以确定其对企业经营活动的潜在威胁程度。
在概率分析中，企业可以借助历史数据，通过统计学方法计算出风险事件发生的概率。
在影响分析中，企业需要综合考虑风险事件对财务、声誉、市场份额等方面的潜在影响程度。
然后，风险监控是风险管理模型的实施和落地的重要环节。
企业需要建立一套有效的风险监控机制，及时发现和跟踪风险的变化。
常见的风险监控方法包括定期巡检、异常数据分析、舆情监控等，通过这些手段，企业可以在风险发生之前就做好充分准备。
最后，风险应对是风险管理模型的最终环节。
企业需要制定相应的风险应对策略，包括风险规避、风险转移、风险减轻等。
需要注意的是，风险应对需要根据风险的特性和企业自身实际情况制定，不能一刀切。
二、风险管理模型的应用实践风险管理模型的应用实践需要紧密结合企业的经营活动和特定环境来进行。
首先，风险管理模型可以应用于企业的战略决策。
战略决策的一个重要目标就是要最大程度地降低风险对企业的影响。
通过建立风险管理模型，企业可以在制定战略时考虑各类风险因素，选择最佳的战略路径。
其次，风险管理模型可以应用于企业的项目管理。
风险管理模型的建立与评估
风险管理模型的建立与评估风险管理一直是企业经营中不可避免的部分，而建立有效的风险管理模型可以帮助企业更好地评估和控制风险。
在本文中，我们将探讨如何建立和评估风险管理模型，以及如何应用它们来帮助企业应对不同的风险。
一、风险管理模型建立风险管理模型是一种系统思维的方法，它帮助企业在未来的经营过程中识别、评估和控制不确定性所带来的挑战。
在建立风险管理模型之前，需要了解企业的核心业务和市场环境，以便更好地估计和预测未来可能出现的风险。
首先，需要明确风险管理的目标和范围。
风险管理的目标通常是保护企业的利益和资产，而范围则涵盖了风险的类别、等级和频率等因素。
这些信息需要通过与企业经营高层和相关部门的讨论和协调来收集和整理。
其次，需要识别和评估潜在的风险因素。
这些因素可能包括市场风险、经济风险、财务风险、合规风险和技术风险等。
通过对风险因素进行分析和评估，可以确定风险的类型、概率、影响范围和后果等。
最后，需要制定适当的风险管理策略和控制措施。
这些措施可能包括建立风险管理体系、制定风险管理政策、培训和教育管理人员、设置监督和审计程序等。
在制定这些策略和措施时，要考虑未来可能出现的风险因素，并根据风险的等级和频率加以应对。
二、风险管理模型评估风险管理模型评估是检查和调整风险管理模型的过程，以确保其有效性和适应性。
评估应该是一个定期进行的过程，通过对风险管理过程的监视和反馈来提高风险管理的效率和效果。
首先，需要评估风险管理的实施情况和目标的实现情况。
这可以通过对关键性风险案例的分析和归纳来实现。
对于评估结果不理想的案例，需要对其进行再评估和再纠正。
其次，需要评估风险管理策略和控制措施的有效性。
这可以通过对过去的经验和历史数据的回顾和分析来实现。
通过分析过去的案例和数据，可以找到风险管理策略和措施中的弱点和缺陷，并进行改进和完善。
最后，需要评估风险管理模型的适应性和灵活性。
这可以通过对未来可能出现的新风险因素的分析和预测来实现。
风险预测模型的构建方法设备终端及存储介质
风险预测模型的构建方法设备终端及存储介质近年来，随着社会的不断发展和科技的快速进步，风险预测模型的构建方法备受关注。
风险预测模型可以帮助企业、金融机构等预先识别潜在的风险，并采取相应的措施来降低风险对业务和资产的影响。
本文将介绍一些常见的风险预测模型构建方法以及相关的设备终端和存储介质。
一、风险预测模型构建方法1. 统计分析法统计分析法是一种常见的风险预测模型构建方法。
它通过分析历史数据和相关指标，运用统计学的方法来推断未来可能发生的风险。
统计分析法可以利用各种统计学模型，如回归分析、时间序列分析等，来构建风险预测模型。
这些模型可以根据历史数据的特征来预测未来风险的可能性和影响程度，从而提供决策依据。
2. 机器学习方法机器学习方法是近年来风险预测领域的热门方法。
通过对大量的历史数据进行分析和训练，机器学习模型可以从中学习到数据的模式和规律，进而预测未来的风险。
常用的机器学习方法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些方法可以通过大规模计算和优化算法来构建复杂的风险预测模型，并能够适应多变的市场环境。
3. 复杂网络方法复杂网络方法是一种基于网络理论的风险预测模型构建方法。
它将风险系统抽象为一个复杂网络，分析网络的拓扑结构和信息传播规律，从而得出风险的概率分布和传播路径。
复杂网络方法可以综合考虑各种因素和变量之间的相互关系，对风险进行全面的分析和预测，有助于发现隐藏的潜在风险。
二、设备终端1. 云计算设备云计算设备是一种灵活、可扩展的设备终端，可以提供大规模计算和存储资源。
在风险预测模型的构建过程中，云计算设备可以提供强大的计算能力，帮助处理大规模的数据和算法计算。
同时，云计算设备还可以提供高可用性和可靠性的服务，保证风险预测模型的稳定运行。
2. 移动终端移动终端如手机、平板电脑等在风险预测模型的构建中发挥着重要作用。
移动终端可以实时采集和传输各种数据，如用户行为数据、环境数据等，为风险预测提供实时的输入。
风险管理评估模型构建及其应用
风险管理评估模型构建及其应用风险管理评估是企业在制定战略决策和运营计划时必不可少的一项工作。
通过构建风险管理评估模型，企业可以对各种潜在风险进行分析和评估，并制定相应的风险应对策略，以减少损失并提高业绩。
本文将探讨风险管理评估模型的构建方法以及其在实际应用中的意义。
一、风险管理评估模型的构建方法风险管理评估模型的构建一般包括以下几个步骤：1. 识别和分类风险：首先，企业需要识别与其业务相关的各种潜在风险，并对其进行分类。
常见的风险类别包括市场风险、财务风险、操作风险等。
2. 评估风险的可能性和影响：在确定潜在风险后，需要评估其发生的可能性和对企业的影响程度。
这可以通过统计分析、风险量化模型等方法来进行。
3. 制定风险应对策略：根据风险的可能性和影响程度，企业可以制定相应的风险应对策略。
这些策略可以包括风险规避、风险转移、风险减轻等。
4. 监测和更新：企业应定期监测和更新风险管理评估模型，以反映实际风险状况的变化，并根据需要调整风险应对策略。
二、风险管理评估模型的应用意义风险管理评估模型的应用对企业具有重要意义，主要体现在以下几个方面：1. 提升决策质量：通过风险管理评估模型，企业可以更全面地了解潜在风险，准确评估其可能性和影响程度。
这样，在制定战略决策和运营计划时，企业可以更加科学和合理地考虑风险因素，从而提升决策的质量。
2. 降低损失风险：风险管理评估模型可以帮助企业识别和评估各种潜在风险，并制定相应的风险应对策略。
这样，企业在面临风险时可以采取相应的预防和控制措施，降低潜在损失的风险。
3. 提高竞争力：风险管理评估模型不仅可以帮助企业应对潜在风险，还可以为企业提供市场信息和竞争对手的动态状况分析。
这样，企业可以及时调整战略和运营计划，提高对市场变化的应变能力，从而增强竞争力。
4. 促进持续改进：通过定期监测和更新风险管理评估模型，企业可以及时了解实际风险状况的变化，并根据需要调整风险应对策略。
市场风险内部模型法讲义
$-
-50
0
$(500)
50
100 150 200 250
产品A 产品B 产品C
损益 ($mm) 产品 A 产品 B 产品 C
余额 7,983.00 5,432.00 3,850.00
$(1,000) 收益率变化 (%)
-200 $ 671 $ 272 $ 92
-100 $ 359 $ 152 $ 52
4
巴塞尔委员会相关文献综述
一个完全版：2006年6月，《international convergence of capital measurement and capital standards: a revised framework comprehensive version 》,但是没有中译本， 也没有公开出版。 修订版：2009年1月，巴塞尔委员会发布《新 资本协议市场风险修订案》（征求意见稿）。
-50 $ 200 $ 81 $ 29
Yield Changes
0
50
$-
$ (220)
$-
$ (86)
$-
$ (29)
100 $ (431) $ (167) $ (55)
200 $ (838) $ (320) $ (103)
18
市场风险计量 – 风险价值
风险价值是在给定的置信水平下和一定的持有期内， 估算最大损失的一种统计方法。
理论损益 = 开盘头寸 x 当日市场变化 实际损益 = 理论损益 + 预期外损益（如每日叙做交易产生的费用和损益）
27
市场风险计量 – 事后检验
以下是每日风险价值与每日实际损益的比较举例：
市场风险计量 – 风险价值
风险价值的优势
风险管理体系及措施
暗挖隧道施工、始发井施工、明挖基坑施工、盾构机掘进上软下硬隧道、盾构机通过地表有高大建造物地段、桩基托换施工等地段时，为避免施工中发生意外安全事故，保护盾构机安全和地面建造、建造物及地下管线安全；根据此地段地质情况和地面周围环境情况，努力为整个地段施工提供更好更安全的作业环境；保证各种应急反应资源处于良好的备战状态；在紧急情况发生时，保证应急反应行动按计划有序地进行；防止因应急反应行动组织不力或者现场救援工作的无序和混乱而延误事故的应急救援，有效地避免或者降低人员伤亡和财产损失；努力实现应急反应行动的快速、有序、高效；充分体现应急救援的“应急精神”。
项目经理为风险管理小组组长，各工区项目经理为副组长，各部门主要管理人员为组员的风险管理小组，对工程风险进行分类分析，包括对风险的辩识、风险的评估及采取风险的控制、规避措施。
风险管理组织保证体系如图 15-1 所示。
图 15-1 风险管理组织保证体系本项目包括 7 站 8 区间、停出场及进入场线，工程规模大、建设周期长、复杂且施 工难度较大，可能存在的风险因素主要有工程管理风险、设备物资风险、资金风险、设 计风险、施工风险和自然风险等。
根据本工程情况，风险分为签约履约阶段、竣工验收 及交付阶段。
签约履约阶段是风险比较集中的阶段，它包括以下几种情况： (1)施工方案引起的风险施工方案的决策和制定是引起工程风险的一个很重要的因素， 施工方案决策的正确 与否直接关系到工程能否顺利的实施。
施工风险风险 评估应急 处理风险 消除风险 规避 风险 转化其它风险设计风险风险管理小组组长:项目经理风险管理小组副组长:工区项目经理安全质量 环 保 部物资设备 管 理 部计划合同部工程管 理 部财务管理部综合办公室试验 室应对措施：在进行工程施工方案的决策时，谨慎、精密考虑。
在重慷慨案的决策上举行专家论证制度，在一些中小型方案的决策上召集项目部及工区项目部技术人员举行讨论制度，群体决策，使方案尽量科学、合理，可操作。
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y0 )
.....
扫描 Cornish Fisher 展开
扫描例 13-2
模型的应用
股票的组合 期权组合 债券的组合 远期外汇合同 利率互换
13.8 蒙特卡罗模拟
可通过以下步骤用该模拟计算交易组合的VaR值：
(1)利用当前市场变量对交易组合进行定价； (2)从xi 服从的多元正态分布中进行一次抽样； (3)用xi 的抽样计算出在交易日末的市场变量； (4)利用新产生的市场变量对交易组合重新定价；
相应的在险价值是：
13.1.1 两个资产的情形
考虑这样一个包含1000万元微软股票和500万AT&T 公司的组合，并设定其收益的相关系数是0.3。那 么其标准差可以有下式给出：
15.4 . 对利率变量的处理
债券组合价格变化： P P(y y) - P(y) -D*(y) P( y) y 其中D* (y)是组合的修正久期，y是收益率变化量
f '' ( x0 ) h2 ... 2!
f (n) (x0 ) hn .... n!
二元函数：f ( x0 h, y0 k)
f ( x0, y0 ) (h x k y ) f ( x0, y0 )
21! h
x
k
y
2
f
( x0 ,
y0 )
...
n1! h
x
k
y
n
f
( x0 ,
P '(S )S
P
''(S
2!
)(S
)2
...
P
(n )(S n!
)(S
)n
....
P '(S )S
S
P '(S )
S S
S (S ) x
15.6 线性模型与期权产品
S1是第1种股票价格，P1(S 1 )是该股票的期权价格 Sn是第n种股票的价格，Pn(S n )是该股票的期权价格 某交易组合总价格：P(S1, S n ) P1(S1) ... Pn(S n ) P P(S1 S1, ,S n S1) P(S1, ,S n ) [P1(S1 S1) ... Pn(S n S1)] [P1(S1) ... Pn(S n )]
(5)估算P；
(6)重复第2到第5步，可计算P的概率分布。
P概率分布的某个分位数就是我们所要求的VaR值
13.8 蒙特卡罗模拟
【例】用上述方法计算出ΔP的5000个不同抽样，1天 展望期99%VaR对应于抽样数值从大到小排序中的第 50名；10天展望期95%VaR为排序中的第250名。N天 展望期的VaR也可得到。
假设Δx服从多元正态 可以利用上式计算ΔP的标准差，从而计算VaR
线性模型的缺点
S表示某股票的价格，P(S )是该股票的期权价格
P P(S S ) P(S )
P '(S )S
P
''(S
2!
)(S
)2
...
P
(n )(S n!
)(S
)n
....
P;(S )
S S
S (S ) x
13.9 对非正态分布的假设
P '(S )S
1 2
P
''(S
)(S
)2
S
(S )
S S
1 2
S2
(S
)(
S S
)2
S
(S )
x
1 S2
2
(S )(x )2.......(15
7)
从而，如果假设x ~ N(0, 2 ),则有
扫描
扫描
泰勒级数展开
Taylor展开式：
一元函数：f ( x0 h)
f (x0)
f '(x0)
基本方法
除历史模拟法外，另一种计算市场风险的方法：
对市场变量的联合分布做出一定的假设，并用历史 数据估计模型参数。
称这种方法为模型构建法或者方差－协方差法。
以微软为例子的分析 假定我们拥有微软公司$1000万的股份，其每天的 波动率是2%（相应的年数据是32%）
我们令N=10，X=99，该组合价值每天变化的 标准差是$200,000，那么相应的10天的该数据 是：
缺点：近似比较粗糙，只考虑一阶导数。
P P(S S ) P(S )
P '(S )S
1 2
P
''(S
)(S
)2
(S ) S
1 2
(S
)
(S
)2
(1)(S ) 0时，P的期望为正；
(2)(S ) 0时，P的期望为负
15.7 二次模型
S表示某股票的价格，P(S )是该股票的期权价格
P P(S S ) P(S )
我们往往将以下期限的零息债券的价格作为市场的初始变量。 1月、3月、6月、1年、2年、5年、7年、10年及30年。 在计算VaR时，任意一种产品的现金流都要被映射 到以上列出的标准期限上。
15.6 线性模型与期权产品
S表示某股票的价格，P(S )是该股票的期权价格
P(S S ) P(S )
[P1(S1 S1) P1(S1)] ... [Pn(S n S n ) Pn(S n )]
S
1P1'(S
1
)
S 1 S1
S nPn'(S n
)
S n Sn
S11(S1)x1 S nn(S n )xn ................(15.5)
1x1 n xn .........................(15.6)
金融风险管理
第15章市场风险：模型构建法
本章主要内容
市场风险度量基本方法（方差协方差方法）
两个资产的情形 风险分散的收益 组合资产的情形 相关矩阵和协方差矩阵 几何加权移动平均方法（EWMA）
主成分分析方法利
现金流映射 率变化的处理
线性模型与期权产品 二次模型 蒙特卡罗模拟 模型构建法与历史模拟法的比较
【注】该方法缺点是计算速度慢。一种加速的方法 是用式(13.8)描述ΔP与Δx的关系，直接由第2步跳到 第5步，即可避免交易组合定价过程。该技巧被称为 局部模拟方法
加速计算的方法--局部模拟法
利用P，xi各自近似的delta/gamma 以及两
者之间的相关系数来估算组合价值的变化量 。
这种方法同样可以用来加速历史模拟法的 计算速度。
200 ,000 10 $ 632 ,456
我们假定该组合价值变化的期望值是0（这在 短期内通常是成立的），并假定其符合正态 分布。
那么因为N(–2.33)=0.01，所以展望期为10天 99%置信度下的VaR是
以AT&T(美国电信公司)为例子的分析： 假定我们拥有该公司$500万的股票，其日波 动率是1%（相应的年波动率是16%），那么 对于10天该数据是