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信用风险模型FRM，干货分享
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　　应对信用风险是金融风险管理师们的主要工作内容，那么现代是使用哪些方式来度量信用风险的？跟着高顿网校FRM小编来了解一下信用风险度量模型的内容吧。
　　什么是信用风险度量模型？
　　信用风险度量模型是用来反映资产或贷款质量的。也就是说，它能够直接或间接地体现出贷款可能发生的损失。然而，对于大型的商业银行来说，信用风险度量模型应能体现出借款人的违约概率以及发生违约时的贷款损失率。与此同时，信用风险评级不仅能够反映当期的贷款信用等级，还应反映出未来损失发生变化的趋势。风险度量模型所提供的指标应该能够清晰地与其他银行或是巴塞尔协定中的规定指标进行对比，以便对银行的经营绩效进行评价。
　　对现代信用风险度量模型的分析评价
　　(一)KMV模型
　　该模型的优点是：KMV模型是一个动态模型，将借款公司的股价信息转换成信用信息，对借款公司质量的变化比较敏感，同时市场信息也被反映在模型当中，具有一定的前瞻性，模型的预测能力较强。
　　KMV模型在实际运用中存在的不足是：一是着重于违约预测，忽视了企业信用等级的变化，只适于评估与企业资产价值直接联系的信贷资产(基本上只是贷款)的风险；二是该模型适用于上市公司的信用风险评估，由于我国的股市并不是一个有效的市场，上市公司的股票价格常常背离公司的实际价值，企业资产价值特别是国有企业的资产价值并不能够完全反映到股票市值中，从而影响了模型预测的精确性。但是，该模型可以运用到对跨国集团信贷资产的风险管理上，跨国企业的信贷资产很大部分以其母公司为担保人，而其母公司所在国家的股票市场是比较成熟有效的；三是模型基于资产价值服从正态分布的假设和实际不相符，模型不能够对长期债务的不同类型进行分辨。
　　(二)信用度量术模型
　　该模型具有两个优点：一是该模型属于MTM(market to market)模型，并据此计算信用风险的VaR值，这与国有商业银行的经营理念基本吻合；二是该模型首次将组合管理理念引入信用风险管理领域，适用于商业信用、债券、贷款、贷款承诺、信用证、以及市场工具(互换、远期等)等信贷资产组合的风险计量。
　　该模型的局限在于：
　　一是该模型对信用风险的评判很大程度上依赖于借款人的信用等级的变化，在我国现有的信用环境下，出现大量损失的概率可能较高。
　　二是模型假设信用等级转移概率是一个稳定的马尔可夫过程，而实际中信用等级转移与过去的转移结果之间有很高的相关性。
　　三是该模型假设无风险利率是事先决定的，我国债券市场尚不发达，还没有形成合理的基础利率，而基础利率是计算贷款现值的重要因素。
　　四是在我国目前还没有比较客观、权威的信用评级公司，没有现成的企业信用等级转换概率和不同信用等级企业违约回收率数据资料。在商业银行历史贷款资料库中，某一信用级别的企业在不同时期转换成另一信用级别的概率可能是不相同的，某一信用级别的企业在各个时期违约回收率的均值可能也是不同的。这些不同时期的转换概率和企业违约回收率均值就构成了混沌时间序列。如果假设经济的宏观因素没有大的波动，就可以利用构成的混沌时间序列来预测短期未来的信用等级转换概率矩阵和企业违约回收率均值。有了这些数据，国有商业银行就可以应用信用度量术模型量化和管理信用风险。
　　五是该模型在实际运用中需要能够做好信用等级评估工作的高素质的工作人员，另外由于该模型采用了蒙特卡罗模拟，运算量较大，以国有商业银行现有的电脑网络系统，每次计算VAR值都需要几个小时甚至十几个小时，这样的速度有时可能无法满足业务发展的需要。
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　　(三)宏观模拟模型
　　宏观模拟模型将宏观经济因素对信用等级转移概率的影响引入模型之中，对所有的风险暴露都采用盯市法，弥补了信用度量术的不足。从实际应用的角度看，模型需要国家和各个行业的违约数据作为基础。由于我国的信用风险量化处于起步阶段，还没有建立完善的数据库，因此在使用该模型时缺乏基础条件。
　　(四)信用风险附加法模型
　　该模型的主要优势体现在：易于求出债券及其组合的损失概率和边际风险分布；模型集中于违约分析，所需估计变量很少，只需要违约和风险暴露的分布即可；该模型处理能力很强，可以处理数万个不同地区、不同部门、不同时限等不同类型的风险暴露；根据组合价值的损失分布函数可以直接计算组合的预期损失和非预期损失的值，比较简便。
　　该模型的劣势在于：与KMV模型一样，只将违约风险纳入模型，没有考虑市场风险，而且认为违约风险与资本结构无关；没有考虑信用等级迁移，因而任意债权人的债务价值是固定不变的，它不依赖于债务发行人信用品质和远期利率的变化与波动。尽管违约概率受到一些随机因素的影响，但风险暴露并不受这些因素的影响；每一频段违约率均值的方差并不完全相同，否则会低估违约率；不能处理非线性金融产品，如期权、外币掉期。
　　(五)死亡率模型
　　该模型的主要优势：比较容易利用死亡率表来计算单个债券和债券组合的预期损失及其波动率，特别是计算债券组合很方便；死亡模型是从大量样本中统计出来的一个模型，所以采用的参数比较少。该模型主要劣势：没有考虑不同债券的相关性对计算结果的影响；没有考虑宏观经济环境对死亡率的影响，因而需要时时更新死亡率表；数据更新和计算量很大；不能处理非线性产品，如期权、外币掉期。
　　信用风险度量模型的作用
　　信用风险度量模型在银行内的作用是多方面的：一方面，银行可以利用它来进行贷款审批和确定问题贷款；另一方面，银行还能利用它来进行资产组合监控管理、资产定价、利润分析以及对损失准备金的数量进行详细的估算。一个优秀的风险度量模型能够帮助银行更准确地把握其面临的信用风险，并且根据银行的不同经营方针，在盈利和风险之间找到一个适当的平衡点。对于大型的商业银行来说，风险度量模型必须能对不同贷款资产的信用风险进行不同等级的划分，并能对整个资产组合的整体风险做出正确的估计。
　　信用度量模型作为新巴塞尔协议框架，其意义在于确定银打所承担的风险水平；对贷款等各种金融产品进行合理定价；合理配置银行资本，抵御各种风险。
　　来源：高顿FRM。版权归原作者所有！若需引用或转载本文章请保留此处信息。获取资料可关注FRM金融风险管理师：&gaodunFRM&或加入2017FRM考试交流群：！回复&资料&即可免费获取！
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哪些金融风险模型是FRM考试中常见的？
[编考按]随着金融市场的不断发展，应对金融风险也有了更科学的方式。理论知识不断更新，金融风险的模型也越来越多。今天小编就来为大家介绍几个FRM考试常见的金融风险模型。
　　随着金融市场的不断发展，应对金融风险也有了更科学的方式。理论知识不断更新，金融风险的模型也越来越多。今天小编就来为大家介绍几个考试常见的金融风险模型。
　　一、波动性方法
　　自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的最优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最优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。
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风险管理考察的内容其实涵盖了很多方面，FRM一级中，主要介绍了一些基础知识，例如常见的金融衍生工具，模型还有计算公式。在FRM二级中，则考察考生们对这些基础知识的运用。FRM二级考试为80道选择题，题量比一级要少，不过难度并没有减少。在备考中，一定要理解知识点，不能死记硬背，将概念与实际相结合。
接下来就来听听高顿财经FRM研究院Fiona老师给我们解读FRM二级考纲的内容吧。
1.Market Risk Measurement and Management 25%
·VaR and other risk measures
·Parametric and non·parametric methods of estimation
·VaR mapping
·Backtesting VaR
·Expected shortfall(ES)and other coherent risk measures
·Extreme value theory(EVT)
·Modeling dependence:Correlations and copulas
·Term structure models of interest rates
·Discount rate selection
·Volatility:Smiles and term structures
FRM二级考试第一部分就是市场风险管理与操作。在FRM一级中简单介绍了一下VaR的一些基础知识之后，在FRM二级中同样考察了VaR。二级考试中，主要考察VaR的实际应用，介绍了高级风险模型，波动率风险的管理。
2.Credit Risk Measurement and Management 25%
·Credit analysis
·Default risk:Quantitative methodologies
·Expected and unexpected loss
·Credit VaR
·Counterparty risk
·Credit derivatives
·Structured finance and securitization
信用风险一直是常考的内容，2017年的考纲和之前相比变化不大，主要还是考察信用风险分析，违约风险的度量和统计，信用风险衍生品和结构化产品。在这部分，公司债券的考察较多，因此也有相关的计算，考生需要牢记相关的公式。
3.Operational and Integrated Risk Management 25%
·Principles for sound operational risk management
·Enterprise Risk Management(ERM)
·Risk appetite frameworks and IT infrastructure
·Internal and external operational loss data
·Modeling operational loss distributions
·Model risk
·Risk·adjusted return on capital(RAROC)
·Economic capital frameworks and capital allocation
·Liquidity risk:
·Liquidity adjustments to VaR measures
·Liquidity risk in financial and collateral markets
·Repurchase agreements and refinancing
·Failure mechanics of dealer banks
·Stress testing banks
·Regulation and the Basel Accord
操作风险今年考察的内容很多，从考纲来看，变化也是最大的，因此考生需要重视这一部分的复习。新增的考点中，流动性风险就是其中之一，而这其中也提及了VaR方法与流动性风险的关联。其他考点也是往年常考内容，例如企业风险管理，RAROC，巴塞尔协议等等。高顿财经FRM研究院Fiona老师指出，这部分需要记忆的内容很多，还是重在理解。
4.Risk Management and Investment Management 15%
·Portfolio construction
·Portfolio risk measures
·Risk budgeting
·Risk monitoring and performance measurement
·Portfolio·based performance analysis
·Hedge funds
虽然和前面几个部分相比，风险管理和投资管理这一部分只占了15%的内容，不过这部分也是常出计算题的部分。主要考察投资组合管理，风险对冲等等。考生们需要了解如何构建组合，如何监控风险，如何分析。对于相关的公式，需要熟记。
5.Current Issues in Financial Markets 10%
·Risk measurement
·Funding and liquidity during market shocks
·Liquidity regulation and lender of last resort
·Global financial markets liquidity
·Benchmark rates
·Risk in central counterparties
·Regulatory stress testing
·Cybersecurity
第五部分和时事关系密切。就是把风险管理的只是应用到实践中来。此前次贷危机爆发时，相关的内容考察就较多，因此考生们在空闲时可以关注一下财经新闻。这部分考察内容有：基准利率，全球金融市场流动性，交易中的风险，公共信息安全等等。
总结来看，FRM二级的考试中计算题没有一级那么多，且题量也更少，但是需要考生花时间来进行分析和解读，对考生的理解思维能力要求更高。高顿财经FRM研究院Fiona老师认为，就难度来说，和FRM一级不分上下。只要平时扎实复习，及时回顾总结，解决自己的疑难问题，通过考试是不成问题的。
▎本文作者Lynn，来源高顿网校FRM。版权归原作者所有。若需转载或引用，请联系原作者。感谢作者的付出和努力！
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FRM考试中的常见金融风险模型有哪些？
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　　随着金融市场的不断发展，应对金融风险也有了更科学的方式。理论知识不断更新，金融风险的模型也越来越多。今天高顿网校FRM小编就来为大家介绍几个常见的金融风险模型，其中有几个是2016年FRM考纲中出现过的，大家要重视。
　　一、波动性方法
　　自从1952年Markowitz 提出了基于方差为风险的最优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“β”，在衍生工具市场“δ”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最优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。
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