风险管理精要_百度百科
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收藏 查看&风险管理精要本词条缺少概述、名片图，补充相关内容使词条更完整，还能快速升级，赶紧来吧！作&&&&者（美）克劳伊，（美）加莱，（美）马克出版时间
开本： 16开
定价: 49.00元
本书从基本概念和要素入手，涉及到风险管理的方方面面，可以说是一本“关于风险管理的百科全书”。然而这本书又不是晦涩的，摒弃了满纸的数学符号和公式，迈克尔·克劳伊、丹·加莱、罗伯特·马克三位全球知名风险管理领域的专家用通俗易懂的语言阐述了有关方法论和最新进展，为读者提供了全面而又新颖的金融风险管理视角。大量鲜活的案例使抽象的理论变得生动起来，也帮助读者有更深刻和全面的理解。更为可贵的是，这本书不像某些外文译著一样天马行空，它紧紧围绕风险管理这个主线，首先面向银行和公司两个对象，阐述了各自风险管理的特点、要素和具体步骤。接着，在介绍了风险和收益等相关理论知识后，它又具体剖析了市场风险、信用风险和操作风险三类最重要的风险，做到有的放矢，重点突出，有利于读者掌握风险管理的核心和要点。这样的总体框架以及每个章节在结构安排上的独具匠心，都使读者能迅速把握其脉络，了然于心。以上的这些特点，使这本书对更多的人群都有着指导和借鉴意义，无论作为初学者的入门指南还是资深业者的案头工具，它都具备可取之处。
作为“金融发展与创新译丛”中第一本已经面市的重点图书，本书也已被“国际风险管理师协会（PRMIA）中国认证中心”指定为中文“国际风险管理师（APRM）”的考试教材，通过考试后的学员，将获得由PRMIA签发的中英文版APRM证书，全球范围认可。
危机过后，挑战与机遇并存，如何迎接挑战、把握机遇成为每个金融从业人员的当务之急，而风险管理也以其日益凸显的重要地位被越来越多的人接受和重视。
第1章 风险管理概述
什么是风险？
风险与回报的冲突
为风险命名的危险
数值也有危险
风险管理师的工作
风险管理学习曲线
过去、未来——以及本书的使命
附录 风险敞口的类型
流动性风险
法律和监管风险
第2章 公司风险管理概述
为何在理论上不应管理风险呢？
实践中管理风险的若干个理由
对冲经营风险与对冲财务报表风险
第3章 银行及其监管者——风险管理的实验室？
银行监管和风险管理
标准化银行资本管理的动力
1988年巴塞尔协议
银行市场风险敞口以及1996年市场风险修正案
30人小组（G一30）的政策建议
1996年市场风险修正案（“国际清算银行1998”）
为什么1988年巴塞尔协议需要修订？
巴塞尔II——银行业的变革？
第二个支柱：监管者的审查程序
第三个支柱：市场自律
第4章 公司治理与风险管理
背景——公司治理和风险管理
真实的风险治理
委员会和风险限额——纵览
重要的新机制——风险顾问的角色变迁
风险管理委员会的特殊角色
实践中的角色和职责
限额和限额标准政策
风险监控标准
审计部门的作用
结论：迈向成功的步骤
第5章 风险与收益理论简介
哈里·马科维茨与投资组合选择
资本资产定价模型（CAPM）
如何对期权定价
莫迪利安尼和米勒（M&M）
第6章 利率风险及运用衍生品的风险对冲
利率风险是怎样产生的？
债券价格和到期收益率
风险因子敏感性方法
金融工具组合
对冲利率风险的工具
第7章 从在险价值到压力测试
名义金额法
衡量衍生品价格敏感性
在险价值的定义
实践中如何使用VaR限制风险？
如何确定分布以计算vaR？
压力测试与情境分析
重要风险总结——VaR与压力测试
第8章 资产负债管理
利率风险与流动性风险
久期缺口分析
流动性风险测度
资金转移定价
第9章 信用评分和零售信用风险管理
零售信用风险的本质
信用评分——成本、一致性和更好的信用决策
信用评分模型都有哪些类型？
从信用评分可接受的最低分数到违约率和损失率
度量和监测评分卡的表现
从违约风险到客户价值
新监管方法
证券化和消费者风险转移
风险基础定价
战术零售和战略零售要考虑的问题
第10章 商业信用风险和个人信用评级
债务信用评级和转移
内部风险评级介绍
财务评估（步骤1）
债务人违约评级（ODR）的调整因素
第11章 度量信用风险的新方法
建立信用模型为何非常重要？又为何如此困难？
什么会影响组合中的信用风险水平？
组合的信用风险评估——概述
CreditMetrics和信用转移法
或有债权及信用风险度量中的结构性方法
信用组合估值
度量信用风险的保险精算法和简化法
混合结构模型
第12章 转移信用风险的新方法及其意义
为什么新的银行技术和工具极具革命性？
信用市场推动银行改革
银行信用职能是如何改变的？
贷款组合管理
信用衍生品——综述
信用衍生品在最终使用者中的应用
信用衍生品的种类
第13章 操作风险
银行操作风险管理的8大要素
如何对操作损失进行定义和分类
哪种操作风险会影响操作风险资本？
操作风险的VaR
主要风险驱动因素的作用
缓释操作风险
对操作风险进行投保
第14章 模型风险
模型风险问题有多广泛？
我们怎样才能减少模型风险？
第15章 风险资本分配与风险调整绩效度量
风险资本服务于什么目的？
风险资本的新应用
后记 风险管理趋势
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β也称为贝塔系数（Beta coefficient），是一种风险，用来衡量个别或股票相对于整个的价格波动情况。β是一种评估证券的工具，用以度量一种证券或一个投资相对总体市场的波动性，在、等投资术语中常见。外文名Beta coefficient也&&&&称贝塔系数衡&&&&量股市的价格波动情况应&&&&用股票、基金
贝塔是统计学上的概念，它所反映的是某一相对于的表现情况。其越大，显示其收益变化幅度相对于的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值，则显示其变化的方向与的变化方向相反；大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。由于我们投资于投资的目的是为了取得专家理财的服务,以取得优于于的表现情况，这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。在计算贝塔时,除了的表现数据外,还需要有作为反映表现的指标。β系数根据投资理论，全体市场本身的β为1，若投资组合的波动大于全体市场的，则β大于1。反之，若投资组合的波动小于全体市场的，则β系数就小于1。β越大之证券，通常是性较强的证券。以为例，通常以标准普尔五百企业指数(S&P 500)代表，贝塔为1。一个共同的贝塔如果是1.10，表示其波动是的1.10 倍，亦即上涨时比市场表现优10%，而下跌时则更差10%;若贝他系数为0．5，则波动情况只及一半。β= 0.5 为低风险，β= l. 0 表示为平均风险股票，而β= 2. 0 → 高风险股票，大多数股票的β介于0.5到l.5间 。[1]
贝塔衡量相对于业绩评价基准收益的总体波动性，是一个相对指标。 β 越高，意味着相对于业绩评价基准的波动性越大。 β 大于 1 ，则的波动性大于业绩评价基准的波动性。反之亦然。
如果 β 为 1 ，则市场上涨 10 %，上涨 10 %；市场下滑 10 %，股票相应下滑 10 %。如果 β 为 1.1, 市场上涨 10 %时，上涨 11%, ；市场下滑 10 %时，下滑 11% 。如果 β 为 0.9, 市场上涨 10 %时，上涨 9% ；市场下滑 10 %时，股票下滑 9% 。
Beta起源于（CAPM模型），它的真实含义就是特定资产（或）的度量。
β系数的取法所谓，是指资产受宏观经济、市场情绪等整体性因素影响而发生的价格波动，换句话说，就是与之间的连动性，系统风险比例越高，连动性越强。
与相对的就是个别风险，即由公司自身因素所导致的价格波动。
总风险=+个别风险
而Beta则体现了特定资产的价格对整体的敏感性，即，价值变动1个百分点，该资产的价值变动了几个百分点——或者用更通俗的说法：上涨1个百分点，该的价格变动了几个百分点。
用公式表示就是：
实际中，一般用单个股票资产的历史对同期指数（）收益率进行回归，回归就是Beta系数。β系数（注：杠杆主要用于计量）
单项资产用β来计量，通过以整个市场作为参照物，用单项资产的与整个市场的平均风险收益率作比较，即：
β计算公式?其中Cov(ra,rm)是证券 a 的收益与市场收益的；
?是市场收益的。
因为：Cov(ra,rm) = ρamσaσm
所以公式也可以写成：
β计算公式其中ρam为证券a与市场的；σa为证券a的；σm为市场的标准差。
据此公式，贝塔并不代表价格波动与总体市场波动的直接联系。
不能绝对地说，β越大，证券价格波动（σa）相对于总体市场波动（σm）越大；同样，β越小，也不完全代表σa相对于σm越小。
甚至即使β = 0也不能代表证券无风险，而有可能是证券价格波动与市场价格波动无关（ρam= 0），但是可以确定，如果证券无风险（σa），β一定为零。
注意：掌握β值的含义
◆ β=1，表示该单项资产的与平均呈同比例变化，其风险情况与市场的风险情况一致；
◆ β&1，说明该单项资产的高于平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场的风险；
◆ β&1，说明该单项资产的风险收益率小于平均风险收益率，则该单项资产的风险程度小于整个市场的风险。
小结：1）β值是衡量，2）β计算的两种方式。公式为：
其中Cov(ra,rm)是证券 a 的收益与市场收益的协；是市场收益的方差。
Cov(ra,rm) = ρamσaσm
所以公式也可以写成：
其中ρam为证券 a 与市场的；σa为证券 a 的；σm为市场的标准差。
贝塔利用回归的方法计算: 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。
贝塔高于1即证券价格比总体市场更波动。
贝塔低于1即证券价格的波动性比市场为低。
如果β = 0表示没有风险，β = 0.5表示其风险仅为市场的一半，β = 1表示风险与相同，β = 2表示其风险是市场的2倍。一般的说，Beta的用途有以下几个：
1）计算，做出（只有高于资本成本的项目才应投资）；
2）计算，制定业绩考核及激励标准；
3）计算，进行资产（Beta是模型的基础）；
4）确定单个资产或组合的，用于的投资管理，特别是股指期货或其他金融衍生品的避险（或）。
投资组合的β系数对Beta第四种用途的讨论将是本文的重点。
Beta有一个非常好的线性性质，即，的Beta就等于单个资产的Beta按其在组合中的权重进行加权求和的结果。
5） 贝塔在证券市场上的应用
贝塔系数反映了对市场（或）变化的敏感性，也就是个股与大盘的相关性或通俗说的“”。可根据市场走势预测选择不同的贝塔的证券从而获得额 外收益，特别适合作使用。当有很大把握预测到一个大或某个不涨阶段的到来时，应该选择那些高贝塔的证券，它将成倍地放大市场，为你带来高额的收益；相反在一个熊市到来或大盘某个下跌阶段到来时，你应该调整以抵御，避免损失，办法是选择那些低贝塔系数的证券。
为避免，可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔的证券进行。比如：一支贝塔为1.3，说明当涨1%时，它可能涨1.3%，反之亦然；但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时，说明当大盘涨1%时，它可能跌1.3%，同理，大盘如果跌1%，它有可能涨1.3%。β是度量某种（类）的变动受市场上所有资产价格平均变动影响程度的指标，是采用收益法评估时的一个关键的企业系数。评估人员有必要对影响β的各种因素进行分析，以恰当确定评估对象的。
涉及β系数
确定β系数的模型有两种形式。一种是CAPM模型（资本资产定价模型,也称证券市场线模型，security market line）：E（Ri）= Rf+βi（Rm-Rf） 其中：E（Ri）= 资产i的期望收益率
另一种是市场模型：E（Ri）=αi+βiRm
这两个模型都是单变量线性模型，都可用最小二乘法确定模型中的参数。在这两个模型中，β都是模型的斜率。当αi = Rf（1-βi）时，这两个模型是可以互相转换的。
但是，这两个模型的假设前提、变量所采用的数据和应用条件都不相同。从理论上说， CAPM模型是建立在一系列严格的假设前提下的均衡模型。其假设前提是完备的市场、信息无成本、资产可分割、厌恶风险、投资者对收益具有共同期望、投资者按无风险自由借贷等。即CAPM模型是描述市场处于均衡状态下的资产E（Ri）与补偿（Rm-Rf）的关系。而市场模型是描述资产与市场之间的关系。市场模型体现的是资产的与市场期望收益率之间的关系，而不论该市场是否处于均衡状态。其中的β体现的是市场的变动对资产期望收益率变动影响的程度。
采用CAPM模型确定β，必然要涉及，从而引起了对该模型的争议。（Black，1972）在《限制借贷条件下的资本市场均衡》一文中指出：由于通货膨胀的存在，真正的是不存在的。因此认为，CAPM模型的基础本身就存在问题。但CAPM模型还是普遍地得到了应用。在，CAPM模型中的采用的是长期。
证券对β系数的影响
市场Rm通常采用证券市场的某一指数的收益率。目前，我国的证券有多种，包括上证、、、、上证A股指数与B股指数、上证180指数、与B股指数和新上证综合指数等。各指数所代表的证券及编制的方法都是有区别的。评估人员应掌握各种指数的基本信息和编制方法，分析证券指数的编制方法是否对所评估企业的产生影响。
以下分别以宝钢股份（600019）与桂林旅游（000978）两只来说明不同条件对β确定的影响。首先以宝钢股份日至日的月底的变动情况分别对上证、沪深300对应的月底收盘价的变动情况进行回归，得出宝钢股份在这段时间两种指数情况下的β：
分别采用两种指数回归得出β分别为0.9，还比较接近。
下面是以桂林旅游日至日的月底的变动情况分别对上证、沪深300、深证、对应的月底收盘价的变动情况进行回归。
根据得出的回归方程可知（以深证成份指数和的为市场的回归分析图与回归方程略），以上证综合指数、沪深300指数、深证成份指数和深证综合指数的作为市场时，桂林旅游的β分别为0.1、0.8。
桂林旅游是深市上市的，不包含在上证、沪深300指数和深证成份指数的样本中，仅是中的样本。在的变动率作为市场时的β深证成份指数的变动率作为市场收益率时的β系数相差了17.29个百分点。所以说,在选用不同的证券指数的代表市场收益率时,将会对所计算出来的β有很大影响。
计算中影响
中的β应该是能代表未来的β系数。但我们计算β通常只能利用历史数据，但所采用历史数据的时段是长一些还是短一些好呢？采用数据的时段越长，β系数的将能得到改善，其稳定性可能会提高，但时段过长，由于企业经营的变化、市场的变化、技术的更新、竞争力的变迁、企业间的兼并与收购行为以及证券市场特征的变化等都有可能影响β系数的计算结果。一般认为，最佳的计算时段为4-6年。下面以上证的收益率作为市场，得出桂林旅游在不同时段下的β如下：
可见，桂林旅游β计算的时段不同，差异很大。
计算时段的影响
的单位时段可以按日、按周、按月计算。计算单位时段长短不同，可能会对β产生影响。对2002年至2007年期间的桂林旅游和上证分别按周和按月进行计算，得出桂林旅游在收益率不同单位时段情形下的不同的β。
按周计算较按月计算收益率得出的β小。国外大多数的研究人员认为β计算应该采用月。如果采用日，虽然会增多许多观察值，但会引起诸如非同步交易等问题。哈瓦威尼、科拉多和沙茨（Hawawini，Corrado an Schatzberg，1991）的研究指出：如果使用日资料计算β，由于收益率分布相对于正态分布呈宽尾状，最小二乘法估计法可能无效。我国学者检验了1992年6月-1994年12月间在、深圳两个的20种日收益的统计分布，结果表明上交所的12种股票日的频率分布都明显地不属于正态分布，但深交所的8种股票中有6种股票日收益率的频率分布近似于正态分布。徐迪和吴世农（2001）应用检验，结果表明当前中国证券市场的日趋于非正态分布。因此，的单位计算时段的不同将可能导致收益率的频率分布不同，从而使因β计算结果也不相同。
红利发放对β系数的影响
由于β是根据市场的变动情况与某种资产的收益率变动情况之间的关系确定的，所以，在计算β系数的时段内，当作为市场平均收益率的证券指数的样本中发放红利的证券所占比例较大时，则发放红利的资产的β系数的计算结果受红利发放的影响则比较小；反之，对于长期不发放红利的资产证券，所受影响会很大。
其他可能影响β系数
我国学者吴世农等研究了1996年-2001年我国上市公司的公司规模、财务杠杆、经营杠杆、股利支付率、盈利变动性、流动比率、总资产增长率、主营收入增长率、主营业务利润率、资本收益率、资本收益增长率等11个会计变量与β系数之间的相关关系。得出的结论是，β系数总体上与这些会计变量之间相关程度不高，相关检验的显著性不强。
此外，宏观经济因素如经济周期、、等对β的影响，尚需深入研究。[2]
新手上路我有疑问投诉建议参考资料 查看跨期资本资产定价模型_百度百科
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在资产定价理论中的另一个重要假设是：证券市场总是在连续过程中，在这一假设前提下，Merton()将CAPM发展为跨期资本资产定价模型(ICAPM)，同样在信息对称、无摩擦的市场中，资产价格的变化符合Ito过程，在这种条件下，资产的价格与投资者的效用偏好无关。在随后的研究中Merton(1973)和Black(1973)应用以上连续时间模型成功地得到了期权定价公式，这一公式后来被大量的实证研究所证实，并且被广泛在实践中应用。
传统CAPM中的一个关键假设是投资者只考虑单一投资期，很显然这是一个不现实的假设。为了放松这一假设，把CAPM模型扩展到动态环境中，默顿(73)构建了一个连续时间的投资组合与资产定价的理论框架，提出了一个跨期CAPM (ICAPM)。　　
默顿认为，投资者对风险证券的需求包括两部分：马科维茨的静态资产组合最优化问题中的均值一方差成分和规避对投资机会集的不利冲击的需求。当投资机会集发生不利变动，而同时又存在一种收益率很高的证券时，每一个理性的投资者都会希望买入该种证券作为一种套期保值措施。这种套期保值需求的增加同时也导致了该证券均衡价格的升高，推导ICAPM的关键就是在资产定价方程中反映这种套期保值需求。　　
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