基于未确知测度理论的船厂接单风险测度研究
基于未确知测度理论的采空区危险性评价研究
基于未确知测度理论的采空区危险性评价研究 作者：宫凤强;李夕兵;董陇军;刘希灵 作者机构：中南大学,资源与安全工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室,湖南,长沙,410083;中南大学,资源与安全工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室,湖南,长沙,410083;中南大学,资源与安全工程学院,湖南,长 沙,410083;中南大学,深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室,湖南,长沙,410083;中南大学,资源与安全工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室,湖南,长沙,410083 来源：岩石力学与工程学报 ISSN：1000-6915 年：2008 卷：027 期：002 页码：323-330 页数：8 中图分类：TD327 正文语种：chi 关键词：采矿工程;采空区;未确知测度;置信度识别准则;危险性评价 摘要：基于未确知测度理论,建立矿山采空区的危险性等级评价和排序模型.从地质条件和工程状况出发,考虑影响采空区稳定性的14项因素,根据实测数据建立各影响因素的未确知测度函数.该模型针对采空区危险性评价中的诸多不确定性影响因素,根据实际情况,分别对其进行定性、定量分析,并利用熵计算各影响因素的指标权重,依照置信度识别准则进行等级判定,最后得出采空区危险性的评价结果.评价方法能解决采空区危险性评价中诸多因素不确定性问题,还可以按危险
程度进行排序.将该方法应用于广东省大宝山矿15个采空区的危险性评价.研究结果表明,该方法科学合理,意义明确,可以在实际工程中进行推广应用.
基于未确知测度理论的采空区危险性评价研究
第27卷 第2期 岩石力学与工程学报 V ol.27 No.2 2008年2月 Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering Feb .，2008 收稿日期：2007–06–27；修回日期：2007–09–14 基金项目：国家自然科学基金重大项目(50490274)；高校博士点基金项目(20060533011)；中南大学研究生学位论文创新选题资助项目(1343–77238) 作者简介：宫凤强(1979–)，男，2003年毕业于中南大学土木工程专业，现为博士研究生，主要从事矿山、岩土工程灾害预测、稳定性及可靠性分析 基于未确知测度理论的采空区危险性评价研究 宫凤强1， 2，李夕兵1， 2，董陇军1， 2，刘希灵1 ，2 (1. 中南大学 资源与安全工程学院，湖南 长沙 410083；2. 中南大学 深部金属矿产开发与灾害控制湖南省重点实验室，湖南 长沙 410083) 摘要：基于未确知测度理论，建立矿山采空区的危险性等级评价和排序模型。从地质条件和工程状况出发，考虑影响采空区稳定性的14项因素，根据实测数据建立各影响因素的未确知测度函数。该模型针对采空区危险性评价中的诸多不确定性影响因素，根据实际情况，分别对其进行定性、定量分析，并利用熵计算各影响因素的指标权重，依照置信度识别准则进行等级判定，最后得出采空区危险性的评价结果。评价方法能解决采空区危险性评价中诸多因素不确定性问题，还可以按危险程度进行排序。将该方法应用于广东省大宝山矿15个采空区的危险性评价。研究结果表明，该方法科学合理，意义明确，可以在实际工程中进行推广应用。 关键词：采矿工程；采空区；未确知测度；置信度识别准则；危险性评价 中图分类号：TD 327 文献标识码：A 文章编号：1000–6915(2008)02–323–08 UNDERGROUND GOAF RISK EVALUATION BASED ON UNCERTAINTY MEASUREMENT THEORY GONG Fengqiang 1，2，LI Xibing 1，2，DONG Longjun 1，2，LIU Xiling 1， 2 (1. School of Resources and Safety Engineering ，Central South University ，Changsha ，Hunan 410083，China ； 2. Hunan Key Laboratory of Resources Exploration and Hazard Control for Deep Metal Mines ，Central South University ， Changsha ，Hunan 410083，China ) Abstract ：Based on the uncertainty measurement theory ，a risk-evaluating and order-arranging model of mining underground goaf was established. Considering the geologic condition and engineering status of underground goaf ，14 factors that influence the stability of underground goaf were taken into account ；and uncertainty measurement function was obtained based on the in-situ data. The uncertainty problems in risk evaluation were solved by qualitative analysis and quantitative analysis respectively. Entropy theory was used to calculate the index weight of factors ；and credible degree recognition criteria were established according to the theory uncertainty measurement. The results of risk evaluation can be obtained with the credible degree criteria. This method can also arrange the order of risk degree. Furthermore ，this model was employed to evaluate 15 risk underground goafs in Dabaoshan mine. Compared with the results of fuzzy synthetic evaluation method ，the results show that uncertainty measurement method is reasonable and can be applied to the actual engineering. Key words ：mining engineering ；underground goaf ；uncertainty measurement ；credible degree recognition criterion ；risk evaluation 1 引 言 人类对矿产资源的获取大多是通过地下开采方 式获得的，在开采过程中应用房柱法、全面法及留矿法等空场类方法采矿，通常会形成大量的地下采空区[1 ，2] 。特别是自20世纪80年代以来，我国矿
基于未确知测度理论的高校校园网安全风险分析
基于未确知测度理论的高校校园网安全风险分析摘要：定期对校园网的安全性进行风险评估是保证高校校园网安全、稳定运行的有效手段，本文分析了影响高校校园网安全的风险因素，建立了高校校园网安全风险评价指标体系，并结合实例给出了应用未确知综合测度理论进行高校校园网安全风险评估的方法，证明了应用该理论进行高校校园网风险分析的有效性。 abstract： security risk assessment on the campus network is an effective mean to ensure the safety and stable operation of college campus network. the paper analyzes the risk factors that affect the security of college campus network， and establishes the index system of the security risk of college campus network. provided the method to evaluate the college campus network security risk by using the uncertainty measurement theory， and proved the effectiveness of the application of the theory to assess the risk of the college campus network. 关键词：高校校园网；安全风险；评价指标；未确知测度理论key words： college campus network；security risk；evaluation index；uncertainty measurement theory 中图分类号：c935 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）03-0166-02 0 引言
我国证券市场风险测度研究
我国证券市场风险测度研究 在经济全球化和金融一体化的影响下，全球的金融环境发生了重大的变化，金融市场的波动性和系统风险也随之加剧。VaR作为一种新的风险度量和管理的工具，自诞生以来就得到广泛应用，它相比于传统的金融风险管理模型，更具有实用性和投资参考意义。我国股票市场发展时间较短，存在许多不成熟不规范的地方，使得我国证券市场指数经常大起大落，加强风险管理势在必行。 标签：金融市场风险；VaR模型；GARCH模型 中图分类号：F83文献标识码：A文章编号：1672-3198（2012）19-0106-02 1金融市场风险 金融风险（FinancialRisk）是指金融变量的变动所引起的资产组合未来收益的不确定性。自20世纪70年代布雷顿森林体系崩溃以来，各国汇率制度开始向浮动汇率转变，许多发展中国家对外开放资本账户的速度过快，放松了对利率和汇率的干预，从而加剧了利率和汇率的波动，而金融化程度的进一步加深，强化了国家金融体系的相互依赖性，也由此加剧了市场风险在各国间的扩散和传播，金融市场风险已成为各类金融机构无法回避而必须面对的基础性风险。一般来说，金融风险可分为市场风险、操作风险、信用风险、流动性风险及其他类型的金融风险。从发生的可能性以及对金融机构的影响来看，又以市场风险影响最大。 金融市场风险（FinancialMarketRisk）是指由于金融市场变量的变化而引起的资产组合未来收益的不确定性。我们常说的金融市场变量也称为市场风险因子（MarketRiskFactor），主要包含股票价格、汇率、利率及衍生品价格等等，所以金融市场风险也常被称作金融资产价格风险（PriceRiskofFinancialAssets）。 2VaR方法 2.1VaR基本概念 VaR（ValueatRisk）意为处在风险中的价值。根据Jorion（1996）给出的定义：“VaR是指在一定的概率水平下（置信度），某一金融资产或证券组合在未来特定的一段时间内的最大可能损失值。”用数学语言可以表示成： 2.2置信度和持有期的选择和设定 VaR的基本公式可看作是置信度α和持有期Δt的函數，而且，在其他因素不变的情况下，置信度越大，持久期越长，计算出来的VaR也就越大。本文中我们采用巴塞尔委员会要求的99%的置信水平。同时为确保VaR值的可靠性，选择较短的持有期，持有期为一日。 2.3GARCH模型 GARCH模型具有良好的描述金融时间序列的特性，即方差的时变性和处理厚尾的能力，较其他波动估计方法更能描述VaR模型的估计。在GARCH模型中，通常包含两个方程，一是自回归模型，二是条件方差模型，1985年Bollerslow 提出了广义自回归条件异方差模型： 3实证分析 为了更好地拟合GARCH模型，采用从2005年5月股权分置改革至2012年5月（从2005年5月9日至2012年5月14日(观察值个数为1708)）日收盘价为样本数据，选取的样本容量大，且为最新数据，便于保证可以得到高精度的结论。 3.1平稳性检验
金融风险测度工具与方法参考答案
… 第3章 金融风险测度工具与方法 一、选择题 二、简答题 略 三、判断题 1.对 2.对 3.错 4.错 5.错 四、计算题 ~ 1.解：在1-c 的置信水平下，收益率服从正态分布时，风险价值的计算公式如式（3-57）所示，0c VaR v z σ=。0v 为资产的初始价值，c z 为正态分布在水平c 上的分位数，σ为样本时间段收益率的标准差。 根据风险的时间聚合性质，按每年252个工作日计算，股票A 收益率1天和1周的标准差d σ和w σ 分别为/d y σσ= 和/w y σσ=其中y σ为股票A 收益率的年标准差。 则得解： （1）在95%的置信水平下 样本观察时间段为1 天的0.05=100*z =1.65*30%/ 3.12VaR ≈（）万元； 样本观察时间段为1 周的0.05=100*z =1.65*30%/ 6.97VaR ≈（）万元。 （2）在99%的置信水平下 样本观察时间段为1 天的0.01=100*z =2.23*30%/ 4.21VaR ≈（）万元； … 样本观察时间段为1 周的0.01=100*z =2.23*30%/9.42VaR ≈（）万元。 2. 解:(1)由题意可知，该资产收益率小于等于-5%的概率为+=，即5%。根据风险价值的定义，在95%的置信水平下，此时风险价值即为收益率为-5%时的损失，即=10000*-5%=500VAR （）。 预期损失是在一定置信水平下，超过VaR 这一临界损失的风险事件导致的收益或损失的平均数或期望值。在95%的置信水平下，有预期损失为： 0.010.0410000*[*(10%)*(5%)]6000.010.040.010.04 ES =-+-=++ （2）若可能性1发生的概率不变，95%的置信水平下，风险价值依然为收益率为-5%时的损失500，预期损失为 VaR VaR VaR
FRM二市场风险管理难点：一致性风险测与VaR
FRM二级市场风险管理难点：一致性风险测度与VaR Artzner对风险测度（risk measure）定义了一系列的理想性质，满足了这些性质的风险测度称为一致性风险测度（coherent risk measure）。定义ρ(X)为风险测度，X为资产x的损失金额，X是一个随机变量。 1. 次可加性（Sub-additivity） ρ(X+Y)≤ρ(X)+ρ(Y)。当把资产x和资产y组合起来，那么合并后的投资组合的风险水平不会超过两项个体资产的风险水平之和。次可加性与投资组合分散化可以降低风险这个原则是一致的。 2. 单调性（Monotonicity） 如果在未来的每一种状态下， X≤Y，那么ρ(X)≤ρ(Y)。换而言之，如果资产x的损失金额始终小于等于资产y，那么资产x的风险水平小于等于资产y。 3. 正齐次性（Positive Homogeneity） 对于λ>0，ρ(λX)= λρ(X)。正齐次性指如果资产的构成保持不变，那么资产的风险水平与资产的规模成正比。 4. 平移不变性（Translation Invariance） 对常数c，ρ(X+c)= ρ(X)-c。在未来每一种状态下的损失金额的基础上，都可以获得现金c作为补偿，那么风险水平也相应下降了c。 传统的VaR指标并不是一致性风险测度，因为VaR指标不满足次可加性。假设x是一个深度虚值（deep o ut-of-the-money）的看跌期权，y是一个深度虚值的看涨期权。这两个期权都还有一天到期，并且在到期 日变成实值期权的概率都是4%。从空头的角度出发，这两个期权在95%的置信水平下1天的VaR都为0。可是如果把这两个期权组成一个投资组合，那么对于空头来说，到期时需要对多头支付的概率是8%，在 95%的置信水平下1天的VaR显然是一个正数。所以通过投资组合，不仅没有降低风险，还创造了风险，这是违背一般的投资常识的。如果基于VaR来计算法定资本，就会存在监管套利（Regulatory Arbitrage），与上例的思路相反，银行可以成立很多附属机构来销售期权，从而降低资本要求。如果风险测度是满足次可加性的，那么通过投资组合分散化可以降低风险测度的水平，从而节省监管资本，这是 符合一般的投资常识的。标准差（Standard Deviation）满足一致性风险测度的四个性质，但标准差的缺陷在于衡量的是平均的偏离程度，而不是下跌的尾部风险。另一个一致性风险测度是损失期望值 （Expected Shortfall），衡量的是尾部区域的损失的均值。
2016数理金融之风险测度理论要点
南京理工大学 课程考核论文 课程名称： 论文题目： 姓名： 学号： 成绩： 任课教师评语： 签名： 年月日
目录 第一章引言 (3) 1.1 研究背景 (3) 1.2 研究现状 (3) 1.3 本文工作 (3) 第二章一致性风险测度理论 (5) 2.1 风险 (5) 2.2 可接受集 (5) 2.3 风险测度 (6) 2.4 一致风险测度的表示定理 (7) 2.5 小结 (7) 第三章凸性风险测度 (8) 3.1凸性风险测度 (8) 3.2 可接受集合 (8) 3.3 小结 (9) 第四章 VaR方法 (10) 4.1 VaR定义 (10) 4.2 VaR的局限性 (10) 4.2.1 尾部风险测量的不充分性 (10) 4.2.2 不满足一致性公理 (11) 4.3 小结 (11) 第五章几种常见的风险测度方法 (12) 5.1基本概念 (12) 5.2 尾部条件期望（TCE） (12) 5.3 最差条件期望（WCE） (13) 5.4 条件VaR（CVaR） (13) 5.5 小结 (13) 第六章总结 (14)
第一章引言 1.1 研究背景 随着我国金融市场的不断发展，新型金融衍生工具的不断涌现，特别是金融市场即将对外全面开放，金融风险的管理与防范越来越引起人们的重视。美国经济学家Markowitz于1952年首次提出投资组合选择理论，为现代投资组合奠定了基础，开创了以数理方法研究金融问题的先河。Markowitz在论文“Portfolio Selection”中提出了均值-方差模型，把方差作为度量风险的工具。数十年来，无数学者致力于均值-方差模型的理论拓展与应用研究，极大的丰富和发展了Markowitz组合选择理论。 1.2 研究现状 1952年Markowitz发表的Portfolio Selection，首次定量得分析了投资组合中的风险与收益之间的内在联系，不幸的是，Markowitz模型现已经视为模型的解决方案，很多金融风险不能用方差来描述，随后Artzner等提出了一致性风险测度的概念，认为好的风险测度应同时满足单调、齐次、平移不变和次可加这四条公理。Rockafeller和Uryasev在1999年提出了CVaR，实质上反映了超额损失的平均水平，较之VaR更能体现整体投资组合的潜在风险。2002年，Follmer和Schied 给出了凸风险度量的概念，它是在一般的样本空间下来考虑的，是对一致性风险度量表示定理的一种推广。 1.3 本文工作 本文首先介绍了一致性风险测度的理论，以此为基础进一步研究了凸性风险测度。接下来分析了VaR方法，包括定义，性质，并主要指出了其理论上和逻辑
第四章 市场风险管理-风险价值.
2015年银行业专业人员职业资格考试内部资料 风险管理 第四章 市场风险管理 知识点：风险价值 ● 定义： 风险价值是指在一定的持有期和给定的置信水平下，利率、汇率等市场风险要素发生变化时可能对某项资金头寸、资产组合或机构造成的潜在的最大风险● 详细描述： （一）均值VaR是以均值作为基准来测度风险，度量的是资产价值的相对损失；零值VaR，是以初始价值为基准测度风险，度量的是资产价值的绝对损失.VaR计算市场风险监管资本时，巴塞尔委员会规定乘数因子不得低于3。 （1）在正态分布的情况下，均值VaR和零值VaR，风险价值是指在一定的持有期和置信水平下，利率、汇率等市场风险要素的变化可能对资产价值造成的最大损失。使用统计语言可表述如下：P（△V < - VaR ) = X%。 其中，△V 为资产价值的变化，X%为置信水平。 92）根据巴塞尔委员会对VAR内部模型的要求，在市场风险计量中，持有期为10个营业日。 （二）主要的模型技术有3种：方差—协方差、历史模拟法、蒙特卡洛法 （1）方差-协方差法 1）优点：原理简单； 计算快捷 2）缺点：不能预测突发事件的风险；其风险无法从历史序列模型中得到揭示；由于“肥尾”现象广泛存在，许多金融资产的收益率分布并不符合正态分布，基于正态近似的模型往往会低估实际的风险值只反映了风险因子对整个组合的一阶线性影响，无法准确计量非线性金融工具（如期权）的风险。 （2）历史模拟法
存在模拟风险 2）缺点：将低估突发性的收益率波动；风险计量的结果受制于历史周期的长度；对数据的依赖性强；工作十分繁重 （3）蒙特卡洛模拟 1)优点： ①它是一种全值估计方法，可以处理非线性、大幅波动及“肥尾”问题 ； ②产生大量路径模拟情景，比历史模拟方法更精确和可靠； ③可以通过设置消减因子，使得 模拟结果对近期市场的变化更快地作 出反应。 2）缺点： ①对于基础风险因素仍然有一定的假设，存在一定的模型风险。 ②计算量很大，且准确性的提高速度较 慢； ③如果产生的数据序列是伪随机数，可能导致错误结果 （4）VAR值 1）可以将不同业务、不同类别的市场风险用一个确切的数值 VaR 来表示 2）是一种能在不同业务和风险类别之间进行比较和汇总的市场风险计量方法 3）尤其是将隐性风险显性化之后，更有利于银行进行风险的监测、管理和控制。 例题： 1.根据监管机构的要求，商业银行采用VaR模型计量市场风险监管资本时的 附加因子的取值范围是（）。 A.0~2 B.0~1 C.1~2 D.0~3 正确答案：B 解析：根据监管机构的要求，商业银行采用VaR模型计量市场风险监管资本
智慧树知到《金融风险管理》章节测试答案ck(优质参考)
智慧树知到《金融风险管理》2019章节测试答案 第一章 1、【单选题】 (2分) 美国“9·11”事件发生后引起的全球股市下跌的风险属于（系统性风险） 2、【单选题】 (2分) 下列说法正确的是（分散化投资使非系统风险减少） 3、【单选题】 (2分) 现代投资组合理论的创始者是（哈里.马科威茨） 4、【单选题】 (2分) 反映投资者收益与风险偏好有曲线是（无差异曲线） 5、【单选题】 (2分) 不知足且厌恶风险的投资者的偏好无差异曲线具有的特征是（收益增加的速度快于风险增加的速度） 6、【单选题】 (2分) 反映证券组合期望收益水平和单个因素风险水平之间均衡关系的模型是（单因素模型） 7、【单选题】 (2分) 根据CAPM，一个充分分散化的资产组合的收益率和哪个因素相关（市场风险） 8、【单选题】 (2分) 在资本资产定价模型中，风险的测度是通过（贝塔系数）进行的。 9、【单选题】 (2分) 市场组合的贝塔系数为（1）。 10、【单选题】 (2分)
无风险收益率和市场期望收益率分别是0.06和0.12。根据CAPM模型，贝塔值为1.2的证券X的期望收益率为（0.132）。 11、【单选题】 (2分) 对于市场投资组合，下列哪种说法不正确（它是资本市场线和无差异曲线的切点） 12、【单选题】 (2分) 关于资本市场线，哪种说法不正确（资本市场线也叫证券市场线） 13、【单选题】 (2分) 证券市场线是（描述了单个证券（或任意组合）的期望收益与贝塔关系的线）。 14、【单选题】 (2分) 根据CAPM模型，进取型证券的贝塔系数（大于1） 第二章 1、【单选题】 (2分) 按金融风险的性质可将风险划分为（系统性风险和非系统性风险）。 2、【单选题】 (2分) （信用风险）是指获得银行信用支持的债务人由于种种原因不能或不愿遵照合同规定按时偿还债务而使银行遭受损失的可能性。 3、【单选题】 (2分) 以下不属于代理业务中的操作风险的是（代客理财产品由于市场利率波动而造成损失） 4、【单选题】 (2分) 所谓的“存贷款比例”是（贷款/存款） 5、【单选题】 (2分) 金融机构的流动性需求具有（刚性特征）。 6、【单选题】 (2分)
金融风险测度方法及其应用研究
金融风险测度方法及其应用研究 【摘要】：近年来，随着经济全球化和资本自由化趋势的不断加深，金融创新的不断推进，金融市场规模和效率明显提高的同时，金融市场的波动性在不断增强，风险也在不断积聚，严重时直接导致金融机构倒闭，甚至导致整个国家乃至全球的金融危机。如2007年的这场始于美国次贷危机其后席卷全球的金融危机。故对于金融机构和投资者而言，风险管理和经济资本管理已尤为重要，是在金融市场中稳定发展的法宝，而风险管理和经济资本管理的核心就是金融风险的计量。本文主要对现有的金融风险测度方法进行了理论和实证研究。在理论研究部分，介绍了现有的金融风险测度的3个公理化标准(一致性风险度量、凸性风险度量、动态风险度量)和6个金融风险测度，历史悠久的VaR测度、CVaR测度、ES测度、熵测度、剩余熵测度、谱风险测度，并详细地阐述了各个金融风险测度的计算方法，客观评价了这几个金融风险测度的优缺点。在此基础上对银行持有股票的风险和自身股票价值进行实证研究。实证研究部分主要由两方面构成。第一方面，由于目前的金融机构已不单单地需要进行金融风险计量，而需要对这些风险计提经济资本，所以本文实证研究的角度是如何进行经济资本计量。第二方面，由于巴塞尔协议Ⅲ重申了普通股的重要性，故本文在实证中对银行自由普通股的风险进行了计量，以明确普通股的价值。文章首先对收益率序列的统计特征和分布进行实证分析，以便明确收益率序列的分布，然后基于不同金融风险测度运用适
当的方法对收益率序列进行了风险和经济资本计量，并对结果进行比较研究。研究表明，虽然CVaR测度比V aR测度可以更好地度量尾部风险，但对于各个损失的权重相同，与实际不符，而谱风险测度对于不同的损失赋予不同的权重，并考虑了投资者的风险厌恶程度，在现在的金融市场中，是一个更为合适的风险测度方法。熵风险测度只考虑了金融风险的不确定性，而没有考虑损失的程度，相对而言，在实际金融市场当中的适用性较小，但其为衡量不确定提供了更好的角度，优于方差。【关键词】：金融风险风险测度公理化标准经济资本计量 【学位授予单位】：山西财经大学 【学位级别】：硕士 【学位授予年份】：2013 【分类号】：F830.3;F224 【目录】：摘要6-8Abstract8-121导论12-191.1选题背景及其意义12-131.2国内外研究现状13-161.3研究内容与研究方法16-171.4主要工作与创新171.4.1主要工作171.4.2创新之处171.5论文结构17-192金融风险概述19-242.1风险19-202.2金融风险概念及其分类20-222.3金融风险管理22-232.4小结23-243金融风险度量的公理化标准24-283.1基本性质24-253.2一致性风险度量253.3凸性风险度量25-263.4动态风险度量26-273.5小结27-284金融风险测度理论与方法28-434.1VaR族测度28-314.1.1VaR测度(Valueatrisk)28-314.1.2CVaR测度(ConditionValueatRisk)314.2失真风
第一章+风险评价概述
2013-2014学年春季学期专业基础课程 区域环境风险评价Regional Environment Risk Assessment 程淑兰 slcheng@https://www.360docs.net/doc/c95341649.html, 教学楼217办公室 资源与环境学院
§1 风险评价概述 ?1.1 基本概念 ?1.2 发展历程 ?1.3 评价框架
?风险 “风险”一词的由来，最为普遍的一种说法是，在远古时期，以打鱼捕捞为生的渔民们，每次出海前都要祈祷，祈求神灵保佑自己能够平安归来，其中主要的祈祷内容就是让神灵保佑自己在出海时能够风平浪静、满载而归；他们在长期的捕捞实践中，深深的体会到“风”给他们带来的无法预测无法确定的危险，他们认识到，在出海捕捞打鱼的生活中，“风”即意味着“险”，因此有了“风险”一词的由来。
?风险 而另一种据说经过多位学者论证的“风险”一词的“源出说”称，风险（RISK）一词是舶来词，有人认为来自阿拉伯语、也有人认为来源于西班牙语或拉丁语，但比较权威的说法是来源于意大利语的“RISQUE”一词。在早期的运用中，也是被理解为客观的危险，体现为自然现象或者航海遇到礁石、风暴等事件。 大约到了19世纪，在英文的使用中，风险一词常常用法文拼写，主要是用于与保险有关的事情上。
?风险 现代意义上的风险一词，已经大大超越了“遇到危险”的狭义含义，而是“遇到破坏或损失的机会或危险”，可以说，经过两百多年的演绎，风险一词越来越被概念化，并随着人类活动的复杂性和深刻性而逐步深化，并被赋予了从哲学、经济学、社会学、统计学甚至文化艺术领域的更广泛更深层次的含义，且与人类的决策和行为后果联系越来越紧密，风险一词也成为人们生活中出现频率很高的词汇。
风险测度综述报告
风险测度综述报告 罗小明（江西吉水二中，331600） 现有的风险测度大体经历了三个发展阶段。首先是以方差和风险因子为主要度量指标的传统风险测度阶段;其后是以现代国际标准风险测度工具VaR 为代表的现代风险测度阶段;第三是以ES 为代表的内在一致风险测度阶段。下简要介绍风险测度理论发展的历程、研究现状与问题。 一． 传统风险测度工具 传统风险测度工具包括方差、下偏矩LPM 、持续期（duration ）、凸性（convexity ）、beta 、delta 、gamma 、theta 、vega 、rho 等，这些指标分别从不同的角度反映了投资价值对风险因子的敏感程度，因此被统称为风险敏感性度量指标。Delta-Gamma 适用于期权，持续期适用于固定收入证券。Delta-Gamma 和持续期的主要不足是只能对投资组合对市场的敏感性进行近似性度量，beta 、delta 、gamma 、theta 、vega 、rho 等可以作为非线性金融工具对市场的敏感性度量的补充指标。 风险敏感性度量指标只能在一定程度上反应风险的特征，难以全面综合地度量风险，因此只能适用于特定的金融工具或在特定的范围内使用。如果仅用风险敏感性度量指标，将低估于来自市场风险，对应物缺乏，金融工具流动性的波动。Delta-Gamma 或beta 、持续期等风险敏感性分析不能充分解析现代金融风险，由于它们不能解决风险因子的波动问题。于是VaR 应运而生。 二．现代国际标准风险测度工具VaR 现代国际标准风险测度工具VaR 最初由J.P.摩根针对其银行业务风险管理的需要提出的。于是J.P.摩根的工作人员发明了用一个简单货币数量反映其风险程度的VaR 。 VaR 直译为“在险价值”，其正式定义则由Jordan 和Mackay 于1995年及Linsmerier 和Pearson 于1996年才给出的，Jorion （1997）给出的VaR 定义更为简洁。即在给定的置信度和时间间隔下，由正常市场变化引起的高于目标水平的最大损失。在数学上VaR 就是一个分位数，准确称为分位数VaR 。根据Jorion （1997）的定义，VaR 为给定置信度（习惯上称1-α为置信度，称α为损失概率）时可能发生的最大损失，即VaR 定义为随机变量X 的下分位数()d x α的相反数。 ()()d VaR X x αα=- （1） 当随机变量X 的概率分布不连续时，分位数的定义可能不是惟一的。一般地，分位数VaR 可定义为随机变量X 的任意分位数(;)q X α的相反数。 (;)(;)VaR X q X αα=- （2） VaR 在风险测度理论上取得突破性进展，具有许多优越性： VaR 度量风险的综合性；VaR 概念的简明性和直观性；VaR 拓展了风险测度的应用功能，实现了风险测度从仅作为风险排序工具到作为风险储备测度工具的突破，从而使其在实践中得以广泛应用。另外，VaR 分析还适用于具有非线性支付的金融工具和收益率不为正态分布的资产。已有更加先进的VaR 度量方法产生，更加复杂精确的分布，如GEV 分布。混合正态分布等也都应用于经验分析。尽管VaR 相对说来是一种新的风险管理方法，但也有许多关于VaR 的不足及其局限性的研究。Artzner 等（1997，1999）提出了内在一致风险测度（CRM ）概念，并不久就被广泛接受。 三．内在一致风险测度工具—ES
金融风险测度理论发展及评价(一)
金融风险测度理论发展及评价(一) 【摘要】金融风险管理是各类金融机构所从事的全部业务和管理活动中最核心的内容，而金融风险的测度是风险管理中的核心环节。文章对风险测度理论发展的三个主要阶段进行了详细的介绍和评价，并对风险测度理论的发展方向进行了展望。 【关键词】金融风险管理风险测度一致性风险测度 一、引言 金融风险管理是各类金融机构所从事的全部业务和管理活动中最核心的内容，它和时间价值、资产定价被并称为是现代金融理论的三大支柱。金融风险管理分为识别风险、测量风险、处理风险以及风险管理的评估和调整四个步骤。其中，金融风险的测量是金融市场风险管理的核心环节。风险测量的质量，很大程度上决定了金融市场风险管理的有效性；合理风险测度指标的选取，是提高风险测量质量的有效保障。 二、风险测度的发展历史 风险测度理论的发展大致经历了三个阶段：首先是以方差和风险因子等为主要度量指标的传统风险测度阶段；其次是以现行国际标准风险测度工具VaR为代表的现代风险测度阶段；最后是以ES为代表的一致性风险测度阶段。 传统风险测度工具包括方差、半（下）方差、下偏矩LPM（LowPartialMoments）、久期（duration）、凸性（convexity）、beta、delta、gamma、theta、vega、rho等，这些指标分别从不同的角度反映了投资价值对风险因子的敏感程度，因此被统称为风险敏感性度量指标。风险敏感性度量指标只能在一定程度上反映风险的特征，难以全面综合地度量风险，因此只能适用于特定地金融工具或在特定的范围内使用。 方差、半（下）方差、下偏矩LPM等风险敏感性度量指标只能描述收益的不确定性，即偏离期望收益的程度，并不能确切指明证券组合的损失的大小。所以，它们只是在一定程度上反映风险的特征，难以全面综合地度量风险，因此只能适用于特定地金融工具或在特定的范围内使用。 现行的国际标准风险管理工具VaR最初由J.P.Morgan针对其银行业务风险的需要提出的，并很快被推广成为了一种产业标准。风险价值VaR是指在正常的市场条件和给定的置信水平下，在给定的持有期间内，投资组合所面临的潜在最大损失。VaR是借助概率论和数理统计的方法对金融风险进行量化和测度。它最大的优点是可以得出多维风险的一个一维近似值，可用于测量不同市场的不同风险并用一个数值表示出来，因此具有广泛的适用性。巴塞尔银行监督委员会、美国联邦储备银行、美国证券交易委员会、欧盟都接受VaR作为风险度量和风险披露的工具。 但是，VaR作为风险测度的指标，不满足一致性风险测度四条公理中的次可加性公理，不是一种一致性风险测度指标。这就意味着当用VaR度量风险时，某种投资组合的风险可能会比各组成成分证券风险之和还要大，从而导致投资者不愿多样化投资的情况。而且VaR不能测度超过VaR的损失、不适用于非椭球分布函数族、VaR有许多局部极值导致VaR排序不稳定等缺陷，决定着VaR并不是一种合适的风险测度指标。 基于上述风险测度的局限性，Artzner等（1999）提出了一致性风险测度（CoherentRiskMeasure）概念。他们认为一种良好定义的风险测度应该满足单调性、一次齐次性、平移不变性和次可加性四条公理，并将满足这些公理的风险测度成为一致性风险测度。
风险价值方差协方差法
实验五 风险价值计算的方差－协方差法 1.实验目的 通过本次实验，掌握计算风险价值的方差－协方差法。 2.基本原理 1）风险价值的定义 风险价值是指在一定的持有期内，在给定的置信水平下，利率、汇率等市场风险因素发生变化给公司造成的潜在最大损失。可以表示为： Pr ob()1P VaR c D <-=- 其中Pr ob 表示概率测度，()()P P t t P t D =+D -表示组合在未来持有期t D 内的损失，()P t 表示组合在当前时刻t 的价值，c 为置信水平，VaR 为置信水平c 下组合的风险价 值。 2）相对风险价值和绝对价值 在实际中，最常用的是正态分布，假设持有期1t D =，即求日VaR 。 在置信度c 下日绝对VaR ： 10 (())A VaR P c s m -=F - 同理，在置信度c 下日相对VaR ： 10()A VaR P c s -=F 在t D 日相对和绝对VaR 为 10(())A VaR P c t s m -=F -D 和10()A VaR P c t s -=F D 3) 投资组合的分散风险价值和非分散风险价值 分散风险价值指当组合中各种风险资产收益率之间的相关系数小于1的情况下所计算出的风险价值。在这种情况下，组合投资具有分散风险的作用，从而投资组合的风险要比进行单项投资风险更小。计算分散风险价值的目的是为了确定投资比例，以便在分配投资资源时在极大化收益的同时使承受的风险极小化。 非分散风险价值指当投资组合中各种资产收益率之间的相关系数等于1或者接近1时，所计算出来的风险价值。在此情况下，由于各种资产之间收益完全正相关，因此组合投资不能分散风险，从而组合的风险不会比单项投资风险小。计算非分散风险价值的目的在于量化市场出现极端情形，如股市崩盘，所有股票都将大跌，因而各种股票的收益分布相关性近似为1，此时投资组合的损失将达到最大幅度。
风险测度
1.风险测度的缘起 Markowzti时代之前，金融风险曾被视为期望收益的修正系数。1952年，Marko初zt提出用与收益分布的均值的偏离，即方差来测度与各单个资产的收益相应的风险，而在考虑多资产投资组合时，用组合内各对资产之间的协方差决定该组合风险水平，即Cov[X，Y]二E[X，Y]一E[X]E[Y]，其中X和Y为随机收益。Marko诚zt的主要创新在于他通过所有单个资产的联合分布来测度投资组合 的风险。多元分布由所有成分随机变量的边缘统计特性以及它们的相关结构来刻画。Mkarowizt用单变量分布的乘积来描述前者，通过每对随机收益之间的相关系数来描述后者，即P(x，Y)一ocvlx，Y]/(弓时尹，其中丐和几分别表示独立 随机变量X和Y的标准差。 我们注意到，Markowizt模型与恰当的效用函数密切相关。效用函数允许投 资者在对资产和资产组合进行排序时有个人主观选择。当相关的分布不是正态分布时，尽管是对称的分布，效用函数就必须为二次函数。而在实际中，这样的限制阻碍了Makrowizt模型在投资组合上的应用。使得模型的应用仅限于由收益的联合正态分布所描述的投资组合，在这种情形下，所有资产的收益以及它们之间的相关结构均是正态的。 1%3年，Mkarowizt的学生sh哪e根据Mkarowizt的模型建立了一个计算相 对简化的模型—单一指数模型，即刀模型。这一模型假设资产收益只与市场总 体收益相关，从而大大降低了计算量。各种证券的收益与市场收益之间的线性依赖关系的测度刀，引出了主要的定价理论，如cAPM和APT。这些模型都在“正态世界”中发展，而当他们被用于日常生活中的情况时，则有可能导致错误的结果。比如说，非市场的贷款是完全非对称的，甚至是有尖峰的，并且，某些发展中国家的公债的收益分布可能包含极值。 不幸的是，Markowizt模型已经被视为问题的解决方案，而且被不恰当地用
金融风险测度理论
金融风险测度理论 金融风险测度理论（Financial Risk Measurement） [编辑] 金融风险测度理论的概述 金融风险管理是各类金融机构所从事的全部业务和管理活动中最核心的内容，它和时间价值、资产定价被并称为是现代金融理论的三大支柱。金融风险管理分为识别风险、测量风险、处理风险以及风险管理的评估和调整四个步骤。其中，金融风险的测量是金融市场风险管理的核心环节。风险测量的质量，很大程度上决定了金融市场风险管理的有效性；合理风险测度指标的选取，是提高风险测量质量的有效保障。 风险管理的基础工作是度量风险，而选择合适的风险度量指标和科学的计算方法是正确度量风险的基础，也是建立一个有效风险管理体系的前提。风险测度就是各种风险度量指标的总称。 [编辑] 金融风险测度理论的三阶段 风险测度理论的发展大致经历了三个阶段：首先是以方差和风险因子等为主要度量指标的传统风险测度阶段；其次是以现行国际标准风险测度工具VaR为代表的现代风险测度阶段；最后是以ES为代表的一致性风险测度阶段。 [编辑] 传统风险测度阶段 传统风险测度工具包括方差、半（下）方差、下偏矩LPM（Low Partial Moments）、久期（duration）、凸性（convexity）、beta、delta、gamma、theta、vega、rho等，这些指标分别从不同的角度反映了投资价值对风险因子的敏感程度，因此被统称为风险敏感性度量指标。风险敏感性度量指标只能在一定程度上反映风险的特征，难以全面综合地度量风险，因此只能适用于特定地金融工具或在特定的范围内使用。 方差、半（下）方差、下偏矩LPM等风险敏感性度量指标只能描述收益的不确定性，即偏离期望收益的程度，并不能确切指明证券组合的损失的大小。所以，
风险价值(VaR)模型简介
风险价值（VaR ）模型 一、VaR 的产生背景 公司的基本任务之一是管理风险。风险被定义为预期收益的不确定性。自1971年固定汇率体系崩溃以来，汇率、利率等金融变量的波动性不断加剧，对绝大多数公司形成了巨大的金融风险。由于金融衍生工具为规避乃至利用金融风险提供了一种有效机制，从而在最近30年来获得了爆炸性增长。然而衍生工具的发展似乎超越了人们对其的认识和控制能力。衍生工具的膨胀和资产证券化趋势并行促使全球金融市场产生了基础性的变化—市场风险成为金融机构面临的最重要的风险。在资产结构日益复杂化的条件下，传统的风险管理方法缺陷明显，国际上众多金融机构因市场风险管理不善而导致巨额亏损，巴林银行更是因此而倒闭。风险测量是金融市场风险管理是基础和关键，即将风险的特征定量化。因此，准确的测度风险成为首要的问题。在这种情况下，VaR 方法应运而生。 二、VaR 的定义 VaR 的英文全称为Value at Risk ， 它是指资产价值中暴露于风险中的部分，可称为风险价值。VaR 模型用金融理论和数理统计理论把一种资产组合的各种市场风险结合起来用一个单一的指标（VaR 值）来衡量。VaR 作为一个统计概念，本身是个数字，它是指一家机构面临“正常”的市场波动时，其金融产品在未来价格波动下可能或潜在的最大损失。 一个权威的定义：在正常的市场条件下和给定的度内，某一金融资产或证券组合在未来特定一段持有期内的最大可能损失。用统计学公式表示为： 。其中x 为风险因素（如利率、汇率等），为置信 水平，为持有期，为损益函数，是资产的初始价值，是t 时刻的预测值。 例如：某银行某天的95%置信水平下的VaR 值为1500万美元，则该银行可以以95%的可能性保证其资产组合在未来24小时内，由于市场价格变动带来的损失不会超过1500万美元。从VaR 的概念中可以发现，VaR 由三个基本要素决定：持有期（t ），置信水平（α），风险因素（x ）。 1. 持有期（t ），即确定计算在哪一段时间内的持有资产的最大损失值， 可以定义为一天、一周或一个月等。持有期的选择应根据持有资产 的特点来定。流动性好的金融产品，注重其短期内的VaR 值，t 应 定义为一天。另外，场外交易的衍生工具应以每天为周期计算VaR 。 2. 置信水平（α）在一定程度上反映了金融机构对风险的不同偏好。 置信水平越大则意味着对风险厌恶程度越高，希望得到把握性较大 的预测结果。 3. 风险因素（x ），即风险因子。在计算VaR 的过程中，其核心是通过 风险映射将某项资产的风险分解为一个或若干个影响其变化的基本 的市场风险因子，用这些风险因子的变化来描述资产组合的价格变 化。 三、VaR 模型 给定一个资产组合，令0W 为该资产组合的期初价值，W 为该资产组合的期末价值，R 为该组合在持有期间的投资收益率，则有0(1)W W R =+。其中R 的期望为μ，标准差为σ。在给定的置信水平α下，投资组合的最小价值为：**0(1)W W R =+。VaR 分为相对损失和绝对损失。相对损失为相对于均值的损失，