FRM常用的金融風險模型有哪些

度量和控制風險是所有現(xiàn)代人類活動較為關心的一項主要事情。金融市場由于其對經(jīng)濟和政治環(huán)境的高度敏感性，自然也不例外。金融市場的一項主要功能實際上是允許經(jīng)濟界的不同參與者交易其風險，而近二十年來，由于受經(jīng)濟全球化和金融一體化、現(xiàn)代金融理論及信息技術、金融創(chuàng)新等因素的影響，全球金融市場迅猛發(fā)展，金融市場呈現(xiàn)出的波動性，金融機構(gòu)面臨著日趨嚴重的金融風險。

近年來頻繁發(fā)生的金融危機造成的嚴重后果充分說明了這一點。下面小編列舉幾種在現(xiàn)代金融市場度量金融風險的比較有代表性的模型，供大家參考。

一、波動性方法

自從1952年Markowitz提出了基于方差為風險的*3資產(chǎn)組合選擇理論后，方差(均方差)就成了一種極具影響力的經(jīng)典的金融風險度量。方差計算簡便，易于使用，而且已經(jīng)有了相當成熟的理論。當然，波動性方法也存在以下缺點：

(1)把收益高于均值部分的偏差也計入風險，這可能大家很難接受;

(2)以收益均值作為回報基準，也與事實不符;

(3)只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發(fā)生所導致的巨大損失，而金融市場中的“稀少事件”產(chǎn)生的極端風險才是金融風險的真正所在。

二、VaR模型（Value at Risk）

風險價值模型產(chǎn)生于1994年，比較正規(guī)的定義是：在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內(nèi)預期發(fā)生的較壞情況的損失大小X。在數(shù)學上的嚴格定義如下：設X是描述證券組合損失的隨機變量，F(xiàn)(x)是其概率分布函數(shù)，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態(tài)分布，組合中的證券數(shù)量不發(fā)生變化時，可以比較有效的控制組合的風險。

三、靈敏度分析法

因此，2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率，而不關心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態(tài)分布(如厚尾現(xiàn)象)及投資組合發(fā)生改變時表現(xiàn)不穩(wěn)定。

靈敏度方法是對風險的線性度量，它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對于市場因子的特定變化量，通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產(chǎn)品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場的久期，在股票市場的“β”，在衍生工具市場“δ”等。靈敏度方法由于其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷：

(1)只有在市場因子變化很小時，這種近似關系才與現(xiàn)實相符，是一種局部性測量方法;

(2)對產(chǎn)品類型的高度依賴性;

(3)不穩(wěn)定性。如股票的“貝塔”系數(shù)存在不穩(wěn)定的缺陷，用其衡量風險，有很大的爭議;

(4)相對性。敏感度只是相對的比例概念，并沒有回答損失到底有多大。

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