您已成功注册高顿网校
用&户&&名：
初始密码：（您手机后六位）
请尽快到个人中心 。
忘记密码，可点击“忘记密码”进行密码重置。
如有疑问请致电 400-825-0088
登录高顿网校
资料修改成功
失败提示失败提示
合作账号登录
新版建议课程反馈题库反馈直播反馈
反馈内容（*必填）
亲爱的用户：欢迎您提供使用产品的感受和建议。我们无法逐一回复，但我们会参考您的建议，不断优化产品，为您提供更好的服务。
+ 上传图片
很愤怒刚学习不久，没法学啊要考试了，急死我了这次就不告诉你们老板了，限你们赶紧弄好算了，麻木了
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '3199753',
container: s,
size: '104,48',
display: 'inlay-fix'
(window.slotbydup=window.slotbydup || []).push({
id: '3249418',
container: s,
size: '200,30',
display: 'inlay-fix'
FRM干货：常用的金融风险的模型有哪些？
小编导读：
度量和控制风险是所有现代人类活动最为关心的一项主要事情。金融市场由于其对经济和政治环境的高度敏感性，自然也不例外。金融市场的一项主要功能实际上是允许经济界的不同参与者交易其风险，而近二十年来，由于受经济全球化和金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，金融机构面临着日趋严重的金融风险。近年来频繁发生的金融危机造成的严重后果充分说明了这一点。下面高顿网校小编列举几种在现代金融市场度量金融风险的比较有代表性的模型，供大家参考。
一、波动性方法
自从1952 年Markowitz 提出了基于方差为风险的*3资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：
（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；
（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；
（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的&稀少事件&产生的极端风险才是金融风险的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR(a)=-inf{x|F(x)&a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。
三、灵敏度分析法
灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的&&&，在衍生工具市场&&&等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；
（2）对产品类型的高度依赖性；
（3）不稳定性。如股票的&贝塔&系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；
（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：
（1）单调性；
（2）次可加性；
（3）正齐次性；
（4）平移不变性。
次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和*3化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。
（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。
五、信息熵方法
由不确定性把信息熵与风险联系在一起引起了众多学者的研究兴趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分别从熵的不同角度考虑了风险的度量，熵是关于概率的一个单调函数，非负，计算量相对较少，熵越大风险越大。
六、未来的发展趋势
近年来行为金融学逐渐兴起，它将心理学的研究成果引入到标准金融理论的研究，弥补了标准金融理论中存在的一些缺陷，将投资心理纳入到证券投资风险度量，提出了两者基于行为金融的认知风险度量方法，并讨论了认知风险与传统度量方差的关系。2004年Murali Rao给出一种新的不确定性度量--累积剩余熵。累积剩余熵是用分布函数替换了Shannon熵的概率分布律或密度函数，它具有一些良好的数学性质，这个定义推广了Shannon熵的概念让离散随机变量和连续随机变量的熵合二为一，也许会将风险度量的研究推向一个新的台阶。
总之，金融风险的度量对资产投资组合、资产业绩评价、风险控制等方面有着十分重要的意义。针对不同的风险源、风险管理目标，产生了不同的风险度量方法，它们各有利弊，反映了风险的不同特征和不同侧面。在风险管理的实践中，只有综合不同的风险度量方法，从各个不同的角度去度量风险，才能更好地识别和控制风险，这也是未来风险度量的发展趋势。
高顿网校官方公众号
专业的财经微信，50万+财经人共同关注
扫码关注，微信号：gaodunclass
提供会计、审计、金融、税务等专业财经内容、考证干货、做账实操、
免费学习视频、在线题库、免费答疑&多数优秀财经人都关注了！
版权声明： 1、凡本网站注明“来源高顿网校”或“来源高顿”，的所有作品，均为本网站合法拥有版权的作品，未经本网站授权，任何媒体、网站、个人不得转载、链接、转帖或以其他方式使用。
2、经本网站合法授权的，应在授权范围内使用，且使用时必须注明“来源高顿网校”或“来源高顿”，并不得对作品中出现的“高顿”字样进行删减、替换等。违反上述声明者，本网站将依法追究其法律责任。
3、本网站的部分资料转载自互联网，均尽力标明作者和出处。本网站转载的目的在于传递更多信息，并不意味着赞同其观点或证实其描述，本网站不对其真实性负责。
4、如您认为本网站刊载作品涉及版权等问题，请与本网站联系(邮箱，电话：021-)，本网站核实确认后会尽快予以处理。
责编:Lynn.yu
Copyright &copy
高顿网校, All Rights Reserved.风险管理与金融机构_百度百科
声明：百科词条人人可编辑，词条创建和修改均免费，绝不存在官方及代理商付费代编，请勿上当受骗。
风险管理与金融机构
《风险管理与金融机构（原书第2版）》是由于日出版的一本图书，作者是约翰·赫尔。《风险管理与金融机构（原书第2版）》侧重讲述银行和其他金融机构所面临的风险。首先从风险与回报的替代关系入手，逐步深入地讨论了市场风险、信用风险和操作风险等。[1]
风险管理与金融机构1图书信息
书 名: 风险管理与金融机构
作　者：约翰·赫尔
出版时间： 日
开本： 16开
定价: 56.00元
风险管理与金融机构内容简介
在讨论基础风险类型的同时也花了大量篇幅讨论《新巴塞尔协议》，并列举了近年来发生在金融界的重大损失案例。章后练习题和作业题帮助学生进一步理解概念、掌握操作程序及流程。
《风险管理与金融机构(原书第2版)》可作为高等院校金融相关专业的教材，也适用于金融交易和风险管理相关从业人员的参考用书。
风险管理与金融机构图书目录
致中国读者
第1章 导言
1.1 投资人的风险回报关系
1.2 有效边界
1.3 资本资产定价模型
1.4 套利定价理论
1.5 公司的风险及回报
1.6 金融机构的风险管理
第2章 银行
2.1 商业银行
2.2 小型商业银行的资本金要求
2.3 存款保险
2.4 投资银行业
2.5 证券交易
2.6 银行内部潜在的利益冲突
2.7 今天的大型银行
2.8 银行所面临的风险
第3章 保险公司和养老基金
3.1 人寿保险
3.3 死亡率表
3.4 长寿风险和死亡风险
3.5 财产及伤害险
3.6 健康保险
3.7 道德风险以及逆向选择
3.8 再保险
3.9 资本金要求
3.10 保险公司面临的风险
3.11 监管条款
3.12 养老金计划
第4章 共同基金和对冲基金
4.1 共同基金
4.2 对冲基金
4.3 对冲基金的策略
4.4 对冲基金的收益
第5章 金融产品
5.2 资产的长头寸和短头寸
5.3 衍生产品市场
5.4 最基本的衍生产品
5.5 保证金
5.6 非传统衍生产品
5.7 奇异期权和结构性产品
5.8 风险管理的挑战
第6章 交易员如何管理风险暴露
第7章 利率风险
第8章 风险价值度
第9章 波动率
9.1 波动率的定义
9.2 隐含波动率
9.3 采用历史数据来估算波动率
9.4 金融变量的每日变化量是否服从正态分布
9.5 监测日波动率
9.6 指数加权移动平均模型
9.7 GARCH(1，1)模型
9.8 模型选择
9.9 最大似然估计法
9.10 采用GARCH(1，1)模型来预测波动率
第10章 相关系数与Copula函数
10.1 相关系数的定义
10.2 监测相关系数
10.3 多元正态分布
10.4 Copula函数
10.5 将Copula函数应用于贷款组合
第11章 银行管理条约、《新巴塞尔协议》和偿付能力法案Ⅱ
11.1 对银行资本进行监管的原因
11.2 1988年之前
11.3 1988年《巴塞尔协议》
11.4 G30政策推荐
11.5 净额结算
11.6 1996年修正案
11.7 《新巴塞尔协议》
11.8 《新巴塞尔协议》中的信用风险资本金
11.9 《新巴塞尔协议》对操作风险的处理
11.10 第2支柱：监督审查过程
11.11 第3支柱：市场纪律
11.12 对《新巴塞尔协议》的改进
11.13 偿付能力法案Ⅱ
11.14 小结
第12章 市场风险：历史模拟法
12.1 方法论
12.2 VaR的精确度
12.3 历史模拟法的推广
12.4 极值理论
12.5 极值理论的应用
第13章 市场风险：模型构建法
13.1 基本方法论
13.3 相关性矩阵和协方差矩阵
13.4 对于利率变量的处理
13.5 线性模型的应用
13.6 线性模型与期权产品
13.7 二次模型
13.8 蒙特卡罗模拟
13.9 对非正态分布的假设
13.10 模型构建法与历史模拟法的比较
13.11 小结
第14章 信用风险：估测违约概率
14.1 信用评级
14.2 历史违约概率
14.3 回收率
14.4 信用违约互换
14.5 信用溢差
14.6 由信用溢差来估算违约概率
14.7 违约概率的比较
14.8 利用股价来估计违约概率
第15章 信用风险损失和信用风险价值度
15.1 信用损失的估算
15.2 信用风险的缓解
15.3 信用风险价值度
15.4 Vasicek模型和默顿模型
15.5 Credit Risk Plus
15.6 Credit Metrics
第16章 资产抵押证券、债务抵押债券及2007年信用紧缩
16.1 美国住房市场
16.2 证券化
16.3 定价错误
16.4 避免将来的危机
16.5 合成CDO
第17章 情景分析和压力测试
17.1 产生分析情景
17.2 监管条例
17.3 如何应用结果
第18章 操作风险
18.1 什么是操作风险
18.2 计算操作风险监管资本金的方法
18.3 操作风险的分类
18.4 损失程度和损失频率
18.5 前瞻性方法
18.6 操作风险资本金的分配
18.7 应用幂律分布
18.9 《萨班斯-奥克斯利法案》
18.10 小结
第19章 流动性风险
19.1 交易流动性风险
19.2 融资流动性风险
19.3 流动性黑洞
第20章 模型风险
20.1 盯市计价
20.2 线性产品的模型
20.3 物理与金融
20.4 对标准产品如何应用定价模型
20.6 对于非标准产品的模型
20.7 模型在建立时存在的危险
20.8 检测模型中的问题
第21章 经济资本金与RAROC
21.1 经济资本金的定义
21.2 经济资本金的构成
21.3 损失分布的形状
21.4 风险的相对重要性
21.5 经济资本金的汇总
21.6 对于风险分散收益的分配
21.7 德意志银行的经济资本金
21.8 RAROC
第22章 重大金融损失和借鉴意义
附录A 利率复利频率
附录B 零息利率、远期利率及零息收益率
附录C 远期合约和期货合约的定价
附录D 互换合约定价
附录E 欧式期权定价
附录F 美式期权定价
附录G 泰勒级数展开
附录H 特征向量和特征值
附录I 主成分分析法
附录J 对信用转移矩阵的处理
练习题答案
DerivaGem软件说明
x≤0时N(x)的取值
x≥0时N(x)的取值
风险管理与金融机构2图书信息
：（加）赫尔（Hull，J.C.） 著，（加）王勇，金燕敏 译
：10位[X] 13位[6]
出版日期：
定价：50.00 元
风险管理与金融机构内容提要
本书侧重讲述银行和其他金融机构所面临的风险。首先从风险与回报的替代关系入手，逐步深入地讨论了市场风险、信用风险和操作风险等。在讨论基础风险类型的同时也花了大篇幅讨论《新巴塞尔协议》，并列举了近年来发生在金融界的重大损失案例。章后练习题和作业题帮助学生进一步理解概念、掌握操作程序及流程。
本书可作为高等院校金融相关专业的教材，也适用于金融交易和风险管理相关从业人员的参考用书。
风险管理与金融机构作者简介
，衍生产品和风险管理教授，在衍生产品和风险管理领域享有盛名，研究领域包括信用风险、经理股票期权，波动率曲面市场风险以及利率衍生产品。他和艾伦·怀特（Alan White）教授研发出的赫尔·怀特（Hull—White）利率模型荣获Nikko—LOR大奖。他曾为北美、日本和欧洲多家金融机构提供金融咨询。
约翰·赫尔教授著有《风险管理与金融机构》《期权、期货和其他衍生产品》和《》等金融专著。这些著作被翻译成多种语言，并在世界不同地区的交易大厅中广泛采用。赫尔曾荣获多项大奖，其中包括多伦多大学著名的Northrop Frye教师大奖，在1999年他被国际金融工程协会（International Association of Financial Engineers）评为年度金融工程大师（Financial Engineer of the Year）。
约翰·赫尔教授现任职于多伦多大学罗特曼管理学院，曾任教于加拿大约克大学、美国纽约大学、英国克兰菲尔德大学、英国伦敦商学院等。他现为8个学术杂志的编委。
风险管理与金融机构目录
致中国读者
第1章 导言
第2章 金融产品和风险对冲
第3章 交易员如何管理风险暴露
第4章 利率风险
第5章 波动率
第6章 相关系数与Copula函数
第7章 银行管理条约和《新巴塞尔协议》
第8章 VaR测度
第9章 市场风险：历史模拟法
第10章 市场风险：模型构建法
第11章 信用风险：估测违约概率
第12章 信用风险损失和信用风险价值度
第13章 信用衍生产品
第14章 操作风险
第15章 模型风险和流通性风险
第16章 经济资本金与RAROC
第17章 天气、能源和保险衍生产品
第18章 重大金融损失和借鉴意义
附录A 远期合约和期货合约的定价
附录B 互换合约定价
附录C 欧式期权定价
附录D 美式期权定价
附录E 对信用转移矩阵的处理
练习题答案
DerivaGem软件说明
x≤0时N（x）的取值
x≥0时N（x）的取值
．豆瓣[引用日期]