金融风险管理系统与高性能计算
高性能计算应用案例
高性能计算应用案例高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用超级计算机或者并行计算平台，采用高速、大规模、复杂的计算方法，用以解决科学、工程、商业和社会中的复杂问题。
下面将介绍几个高性能计算在不同领域的应用案例。
一、天气预报和气候模拟天气预报和气候模拟需要处理大量的气象数据和复杂的数学模型。
高性能计算通过并行计算的能力，可以加快天气预报的速度，提高准确性。
例如，中国气象局利用高性能计算技术，成功预测了2008年北京奥运会开幕式前一周的台风路径，为奥运会安全保障工作提供了重要依据。
此外，高性能计算还能够用于气候模拟，帮助科学家更好地理解地球的变化趋势，为应对气候变化提供科学依据。
二、基因组学研究基因组学研究需要处理巨大的基因序列数据，通过高性能计算，可以加快基因组测序和分析的速度。
例如，国际人类基因组计划利用高性能计算技术，成功测序了人类基因组，为医学研究和疾病治疗提供了重要的基础。
高性能计算还能够进行基因组比对、基因功能预测等工作，帮助科学家深入了解基因的结构和功能，促进生物医学研究的进展。
三、航空航天工程航空航天工程需要进行复杂的气动力分析、结构力学计算和飞行模拟等工作。
高性能计算提供了强大的计算能力，可以加速工程设计与优化，减少试验与验证的成本。
例如，中国的飞机制造商利用高性能计算技术，成功优化了飞机的气动外形设计，提高了飞机的飞行性能和燃油利用率。
高性能计算还能够进行飞行模拟，帮助飞行员培训和飞行安全预警。
四、金融风险建模金融风险建模需要处理大量的数据和复杂的数学模型。
高性能计算可以快速进行风险计算和模拟，帮助金融机构制定风险管理策略。
例如，利用高性能计算技术，可以进行蒙特卡洛模拟，评估金融产品的价值和风险。
高性能计算还能够处理大规模的金融数据，进行快速的实时数据分析，提高金融交易的效率和安全性。
五、药物研发与计算医学药物研发和计算医学需要进行大规模的分子模拟、药物筛选和临床试验设计等工作。
金融风险管理系统的架构设计与性能分析
金融风险管理系统的架构设计与性能分析1. 引言金融风险管理是金融机构最关注的领域之一，它涉及到金融机构的稳定性和可持续发展。
在这个数字化时代，金融风险管理系统的架构设计和性能分析变得尤为重要。
本文将从架构设计和性能分析两个方面，探讨金融风险管理系统的最佳实践。
2. 架构设计2.1 模块化设计金融风险管理系统应该采用模块化设计，将不同的功能和业务逻辑划分为独立的模块。
每个模块应该具有清晰的接口设计，以便于扩展和维护。
常见的模块包括风险评估模块、数据采集与处理模块、决策支持模块等。
模块化设计可以使系统更加灵活，方便定制化和快速响应风险变化。
2.2 分布式架构金融风险管理系统应该采用分布式架构，将不同的模块部署在多个服务器上，实现负载均衡和高可用性。
分布式架构可以提高系统的性能和可扩展性，降低单点故障的风险。
同时，分布式架构还可以利用云计算技术，提高系统的弹性和灵活性。
2.3 安全性设计金融风险管理系统的安全性是至关重要的。
系统应该采用多层次的安全防护机制，包括身份认证、访问控制、数据加密等。
同时，系统还应该具备日志监控和异常检测功能，及时发现并应对潜在的安全威胁。
最重要的是，系统应该遵循相关的法规和合规要求，保护用户的隐私和敏感数据。
3. 性能分析3.1 响应时间金融风险管理系统的响应时间是衡量性能的重要指标之一。
系统应该能够在短时间内处理大量的数据和请求。
为了提高响应时间，可以采用缓存技术、异步处理和并发控制等策略。
同时，还可以通过优化数据库查询和网络传输等方面来降低延迟。
3.2 可扩展性金融风险管理系统应该具备良好的可扩展性，能够适应业务的快速发展和规模的增长。
系统应该能够动态地添加新的节点和服务器，平滑地处理更大的负载。
为了提高可扩展性，可以采用消息队列、分布式缓存和分布式数据库等技术。
3.3 可靠性金融风险管理系统的可靠性是保证业务正常运行的基础。
系统应该具备高可用性和故障恢复能力，能够及时发现并处理潜在的故障。
高性能计算的基础知识
高性能计算的基础知识高性能计算（High Performance Computing，HPC）是指利用各种高速计算技术和设备来进行大规模、高速、复杂计算的一种计算和处理技术。
在科学研究、工程设计、生产制造、商业应用等领域中，HPC 已成为推动科学技术发展和促进社会经济发展的重要技术手段之一。
本文将从HPC的基础知识入手，介绍其相关概念、应用领域、发展历史、关键技术等方面的内容。
一、HPC的概念和定义HPC是指利用多台计算机通过高速网络连接并行工作，提供的计算能力远高于个人电脑或工作站的一种计算方式。
HPC主要用于解决需要大量计算、大量数据处理等方面的科学计算问题。
HPC的定义也蕴含在其英文名High Performance Computing中，HPC主要特点表现在两个方面：高速性和扩展性。
高速性指的是HPC系统在完成复杂计算任务时能以非常高的速度进行计算，这是通过利用多处理器、多核心、分布式计算等技术实现的；扩展性则指HPC系统在处理大规模数据和计算问题时，具备良好的水平扩展性和垂直扩展性，系统能够有效地适应计算任务的规模和复杂程度。
二、HPC的应用领域HPC技术在诸多领域都有广泛的应用，主要包括科学研究、工程设计、生产制造、商业应用等。
在科学研究领域，HPC主要用于天文学、气象学、地震学、生物学、医学等领域的大规模模拟和数据处理。
在工程设计领域，HPC主要应用于航空航天、汽车制造、船舶设计、建筑结构等领域的计算仿真和优化设计。
在生产制造领域，HPC主要用于工艺仿真、流体力学计算、材料模拟等方面的计算和优化。
在商业应用领域，HPC主要用于金融风险管理、大数据分析、人工智能等方面的计算和处理。
三、HPC的发展历史HPC的发展历史可以追溯到上世纪60年代末期，那时的Cray等公司开始开发并生产超级计算机。
在70年代末，在美国国家科学基金会（NSF）的支持下，成立了高性能计算和通信中心（NCSA），这被看做是HPC的发展里程碑。
高性能计算技术在金融风险管理系统中的解决方案设计
２３—
维普资讯
高 性 能计 算 技 术 在 金 融 风 险 管 理 系统 中 的解 决 方 案设 计
Байду номын сангаас
也 推 出 了 Ｃｅｉｉ ＋ 统 ，此 外 还 有 Ｋ ｒｄｔｃ 系 ｒｓ ＭＶ公 司 开发 了 Ｋ ＭＶ风 险定 量 模 型 及其 风 险 管理 信 息 系 统 ， Ｍｃｉｇｅ 公 司 开发 了 Ｍ ｋｎｓｙ风险定 量 模型 及其 风险管 理信 息 系统等 等 。 ｋｎｓｙ ｃ ｉｇｅ 金融 风 险管理 信 息系统 是 建立在 数据 大集 中基 础上 的全 面统一 的集 中风 险监 控体 系 ，可 使金融 企
施 ， 建 立完 善 的金 融 风 险 识 别 、 估 、 测 、 制 机 制 ， 法 接 受 监 管 和 对 外 披 露 信 息 ， 为 金 融 机 将 评 监 控 依 作
构 从 事 衍生 产 品交 易 业 务 的市 场 准 入条 件 和 标 准 。２ ０ ０ ５年初 中 国银 监 会 又发 布 了《 商业 银行 市 场 风 险 管理 指 引》 并 于 ２ ０ ， ０ ５年 ３月 １日起 实 施 ， 指 引鼓 励 业 务 复 杂 程 度 和 市场 风 险水 平 较 高 的 商 业 该 银 行 逐 步 开发 和使 用 内部 模型 计 量 风 险价 值 （ ａｕ ｔＲ ｓ ，Ｖａ ）对 所 承担 的市 场 风 险水 平 进 行 量 Ｖ ｌｅ ａ ｉｋ Ｒ，
维普资讯
２ ０ 年第 ４ 总第 ７ ０６ 期（ ６期）
上 海 金 融 学院 学报
高能 算 术 金风 管 系 中解 方设 性 计 技在 融 险理 统 的决案计
元 如 林
（ 上海金 融学 院 ， 海浦 东新 区 ２ １ ０ ） 上 ０ ２ ９
高性能计算的基础知识和应用案例
高性能计算的基础知识和应用案例高性能计算（High Performance Computing，HPC）指的是通过计算机集群、超级计算机等方式，以更快的速度、更高的计算精度和更大的数据处理能力来解决复杂的科学、工程和商业问题。
在现代科学和技术领域，高性能计算被广泛应用于天气预报、气候研究、基因组学、医学影像分析、材料科学、流体力学、航空航天、能源开发等诸多领域。
下面我们将介绍高性能计算的基础知识和应用案例。
一、高性能计算的基础知识1. 硬件高性能计算的硬件系统一般采用分布式存储、分布式计算和集群计算模式。
分布式存储可以实现多台计算机间的数据共享和文件同步，大大提高了数据的可靠性和存储效率。
分布式计算则是将任务划分成多个子任务，在多台计算机上并行执行，以加快计算速度。
而集群计算则是将多个计算节点组合成一个计算机群，分别处理任务并将结果汇总。
2. 软件高性能计算的软件系统一般采用分布式操作系统和高性能计算软件。
分布式操作系统可以管理计算机集群中的硬件资源，并实现并行计算、负载均衡、任务调度、故障处理等功能。
而高性能计算软件则是针对特定的科学、工程和商业问题开发的专业软件，如计算流体力学软件、分子动力学软件、计算化学软件、人工智能软件等。
二、高性能计算的应用案例1. 天气预报和气候研究天气预报和气候研究是高性能计算的经典应用领域，需要处理的数据量、计算量和存储量都非常大。
目前，欧洲中心天气预报中心（ECMWF）拥有向全球提供高质量天气预报的最强超级计算机，处理的数据量超过了PB级别。
2. 基因组学和生物信息学基因组学和生物信息学是高性能计算的重要应用领域之一，需要处理的涉及基因序列、基因表达数据、蛋白质互作网络等数据量巨大的科学数据。
高性能计算可以用于基因变异分析、蛋白质折叠预测、疾病基因筛选等方面。
3. 材料科学和能源开发材料科学和能源开发也是高性能计算的重要应用领域，可以用于模拟材料的物理和化学性质，预测新材料的性能和功用。
高性能计算在金融投资组合优化中的应用研究
高性能计算在金融投资组合优化中的应用研究1. 引言金融投资组合优化是一个复杂的问题，需要考虑多个因素，如资产回报率、风险、流动性等。
为了有效地管理资金并最大化回报，投资者和金融机构一直在寻求解决方案。
高性能计算作为一种强大的工具，可以帮助投资者在短时间内找到最佳的投资组合配置方案。
本文将研究高性能计算在金融投资组合优化中的应用。
2. 高性能计算的基本概念高性能计算是指利用并行计算、分布式计算等技术，提高计算机性能的一种计算方式。
相对于传统计算方式，高性能计算具有更高的计算速度和更强的计算能力。
近年来，随着计算机技术的不断发展，高性能计算在各个领域都取得了重要的突破，包括金融投资领域。
3. 金融投资组合优化的挑战金融投资组合优化的目标是找到最佳的资产配置方案，使得资产回报率最大化或者风险最小化。
然而，传统的优化方法在面对大规模投资组合时存在一些局限性。
首先，计算复杂度随着资产数量的增加而呈指数级增长，使得传统计算方法难以应对大规模数据。
其次，现实金融市场中，投资者需要同时考虑多个目标，如最大化回报、控制风险等，这使得优化问题变得更加复杂。
4. 高性能计算在金融投资组合优化中的应用高性能计算在金融投资组合优化中的应用可以通过以下几个方面进行研究：4.1. 并行计算技术在资产配置中的应用通过并行计算技术，可以将大规模的投资组合问题分解成多个子问题，并利用多台计算机同时进行计算。
通过这种方式，可以大大提高计算速度，同时更好地应对大规模数据的处理。
例如，可以使用并行计算技术实现资产权重的搜索，以及市场趋势预测等操作。
4.2. 智能算法的使用高性能计算能够支持复杂的智能算法，在金融投资组合优化中具有广泛的应用。
智能算法能够应对多目标的优化问题，并通过迭代搜索等方式找到最优解。
例如，可以使用遗传算法、粒子群优化算法等智能算法来进行投资组合优化，以实现最佳回报与风险控制之间的平衡。
4.3. 大数据分析的应用随着金融市场数据的爆炸性增长，传统的计算方法已经无法有效处理大规模的数据。
金融风险管理系统
金融风险管理系统金融风险是指金融市场中存在的各种不确定性因素所带来的潜在损失风险。
在一个复杂多变的金融市场环境中，有效的金融风险管理系统成为了金融机构不可或缺的一部分。
本文将介绍金融风险管理系统的定义、作用、模块以及未来发展趋势。
一、定义金融风险管理系统是金融机构用来识别、评估、监控和控制金融风险的一种综合性系统。
它通过运用各种风险模型和风险管理工具，帮助金融机构对风险进行量化和管理，以保证金融机构的稳健经营。
二、作用金融风险管理系统在金融机构的经营中起着重要作用。
首先，它可以帮助金融机构识别潜在的风险，通过风险评估模型对不同风险进行量化，有利于及时发现和预防风险。
其次，金融风险管理系统能够提供风险监控功能，及时获取市场信息，对风险状况进行实时跟踪，以便及时采取相应措施。
另外，金融风险管理系统还能够辅助金融机构进行风险控制，通过制定科学的风险管理策略和内控制度，减少金融机构的风险敞口。
三、模块金融风险管理系统通常包括风险识别、风险评估、风险监控和风险控制四个主要模块。
1. 风险识别：风险识别是金融风险管理的第一步，它通过对金融市场中的各种风险因素进行分析和辨识，确定风险来源和性质。
2. 风险评估：风险评估是根据识别出的风险因素对风险进行量化和评估的过程。
通过建立合理的风险评估模型和方法，对风险进行准确的定量分析。
3. 风险监控：风险监控是指对已识别出的风险进行实时跟踪和监测，及时获取市场信息，对风险状况进行监控和预警。
4. 风险控制：风险控制是通过制定适当的风险管理策略和内控制度，对金融机构的风险敞口进行控制和降低。
四、未来发展趋势随着金融市场的不断发展和金融创新的加速，金融风险管理系统也在不断演进和完善。
未来金融风险管理系统的发展趋势主要有以下几个方面。
1. 整合性发展：金融风险管理系统将更加强调风险管理的整体性，通过整合各种风险管理模块和工具，提高系统的综合性能。
2. 数据化分析：金融风险管理系统将更加注重数据的收集和分析，通过大数据和人工智能等技术手段，实现对海量数据的快速分析和处理，提高风险管理的效率和准确性。
金融领域中高性能计算技术的研究与应用
金融领域中高性能计算技术的研究与应用一、引言随着金融市场的不断发展，信息技术的应用逐渐成为了金融行业优势的重要来源。
高性能计算技术随之应运而生，成为了现代金融行业中不可或缺的一部分。
本文将着重探讨金融领域中高性能计算技术的研究与应用。
二、什么是高性能计算技术高性能计算技术（High Performance Computing，以下简称HPC），是一种具有强大计算能力和高速数据处理能力的计算机技术，能够在极短时间内处理并分析海量数据。
HPC主要通过并行计算和集群计算来实现高效的数据处理。
并行计算是指将一个计算任务划分成多个子任务，同时在多台计算机系统上并行执行，从而提高计算效率。
集群计算则是将多台计算机系统联合起来，形成一个计算机网络，共同完成计算任务。
三、在金融领域中HPC的应用1. 高频交易高频交易是指通过计算机程序，利用快速传输线路、强大的计算处理能力和算法交易等技术手段，来获取微小的交易利润。
在高频交易中，毫秒级别的响应速度就可能决定着交易是否成功。
HPC技术可以通过提高计算速度和处理能力来帮助交易商获得更好的交易结果。
在金融领域中，有一些基于HPC技术的交易算法已经被广泛应用，并取得了较好的效果。
2. 风险管理金融市场的风险管理是金融机构必须解决的重要问题。
近年来，金融市场的不稳定性和风险性不断增加，使得金融机构必须寻找更加精细化的风险管理方法。
HPC技术可以实现对投资组合进行全面的监测和评估，分析不同市场和行业的数据趋势，寻找更加精细化的投资策略，并提高决策的准确性。
3. 人工智能和机器学习人工智能和机器学习技术的应用在金融领域中日益增加。
利用人工智能和机器学习技术，可以分析并预测金融市场的动态，提供更加精准的预测和决策支持。
在实际应用中，人工智能和机器学习技术需要巨大的计算和数据处理能力，HPC技术可以在这方面发挥着重要的作用。
四、HPC在金融领域中的挑战在金融领域中，HPC技术的应用面临着许多挑战：1. 硬件设施投入较大，需要高成本维护。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
模能力是衡量金融机构的核心竞争力的重要标志
之一 。
目前，金融市场风险的测量模型和技术主要
包括： 灵敏度分 波动 析、 性方法、 ａ （ａ ｅ Ｖ ＲＶ ｌ ａ ｕ ｔ
Ｒｓ ） ｉ 模型、压力测试和极值理论等，其中Ｖ Ｒ ｋ ａ模 型是目 前金融市场风险测量的主流方法。 基于Ｖ Ｒ ａ 模型， ． ｒａ 公司于１９ 年 Ｊ Ｐ Ｍｏｇｎ ． ９４ 推出了第一个市场风险量化管理软件系统一一
点。２ ０ 年６ ０ ４ 月正式公布的巴 新资本协议， 塞尔
允许银行采用内部的定量模型计量金融风险。中 国银监会于２ ０ 年初发布了 《 ０４ 金融机构衍生产品 交易业务管理暂行办法》，并于２ ０ 年３ 日 ０ ４ 月１ 起 正式实施，将建立完善的金融风险识别、评估、 监测、控制机制 ，依法接受监管和对外披露信 息，作为金融机构从事衍生产品交易业务的市场 准入条件和标准。今年初中国银监会又发布了 《 商业银行市场风险管理指引》，并于今年３ 日 月１
风险管理是我国金融行业普遍存在的薄弱环 节，也是提高金融企业核心竟争力，应对国际竞
争的必要工具。建立金融风险管理系统将成为各 金融企业的必然选择。
银行资产的总的市场风险特征有全面与深入的了 解，帮助金融企业对资产组合进行动态优化，帮 助银行上层领导发现不同类型的资产与业务之间 的对冲机会 ，在业务方 向问题上做出准确的决
Ａ ｓ ａｔ Ｉｔｉｐｐｒｈ ｈ ｈｐｒ ｒ ａｃ ｃｍ ｕｎ ｉｆ ａｃ ｌ ｍ ｎｇｍ ｎ ｉ ｏｍ ｔｎ ｔ ｈｓ ｂｔ ｃ： ｈ ａｅ ｔ ｉ －ｅ ｏ ｎｅ ｐｔ ｇ ｎｎｉ ｒｋ ａｅ ｅｔ ｒ ａｏ ｓｓ ｍ ｒ ｎ ｓ ， ｇ ｆ ｍ ｅ ｏ ｉ ｎ ａ ｉ ａ ｉ ｓ ｎ ｆ ｉ ｙｅ ａ
的功能还不能胜任实时处理的缺点 ，减少了应用 ＶＲ ａ 模型系统的成本，降低了应用风险管理定量
（ ）分别从第ｉ 个从计算节点接收Ｍ合价值 ２
的计算结果；
（）根据组合价值变化分布的模拟结果， ３ 计 算出特定置信度下的Ｖ Ｒ ａ． 第ｉ 个从计算节点： （）从主计算节点接收参数； １
软件环境是Ｍ ＩＨ ．ｆ Ｗｉ ｏ ｓ 编程语 Ｐ １ ５ ｎ ｗ ， Ｃ ． ｏ ２ ｒ ｄ 言是 Ｃ ．， 进行并 Ｖ ６ 作为 ０ 行计算的 实验平台。 在
该平台上可以实现蒙特卡罗模拟的并行计算。用 蒙特卡罗模拟法计算Ｖ Ｒ ａ 的分布式并行算法为： 主计算节点： （ ）选择市场因子的变化的随机过程和分 １ 布，估计其相应的参数，将参数传给第ｉ 个从计算
在市场经济体制下 ，金融企业面临的金融 风险主要包括 ：市场风险、信用风险、流动性风 险、操作风险和法律风险等。金融风险管理一般 指风险辨识、风险测量、风险控制和风险防范 ， 其中风险的测量是基础。随着资本市场 的全球 化，金融市场风险成为金融监管的重点。 我国利率、汇率市场化改革的步伐不断加 快 ，金融风 险定量模型成为金融企业关往 的焦
金融企业的管理部门对本企业的业务数据、
采用的定量模型、使用的模型参数等都是非常重 要的商业秘密 ，一般不会提供给外人，保密是第 一位的。因此，大型金融机构可能会选择购置超 级计算机，而中小型金融机构可能会选择组建专
门的机群系统。 金融企业的内设研究机构在企业未建立风险 管理信息系统之前，可能会选择组建专门的机群 系统，或利用公共计算网格 （ 使用公开数据或模 拟数据）。 金融监管部门可购置超级计算机或利用公共
节点 ；
（）通过计算机模拟市场因子未来的各种可 ２ 能的变化情形，即得到未来市场因子的各种可能 的取值； （）对未来市场因子的每一种可能的取值， ３ 利用资产定价公式或其它方法计算组合的价值及 其变化； （）将计算出的组合的价值结果传给主计算 ４
节点。
由多台微机组成具有超级计算能力的机群， 采用分布式并行计算技术，很好地克服了蒙特卡 罗模拟法的计算量大、计算时间长，一般的微机
ｂ ｅ ｉｔｏ ｕ ｅ ． ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｎ
Ｋ ｙ ｏｄ： ｎｉ ｒｋ ｎｇｍ ｎ ｈ ｈｐｒ ｒ ａｃ ｃｍ ｕｎ， ｒ ａｏ ｓｓ ｍ ｐｒｌｌ ｐｔｇ ｅｗ ｒｓｆ ａｃ ｌ ｍ ａｅ ｅｔ ｉ －ｅ ｏｍ ｎｅ ｐｔｇｉ ｏｍ ｔｎ ｔ ， ｌ ｃｍ ｕｉ ｉ ｎ ａｉ ａ ｓ ， ｇ ｆ ｏ ｉ ｎ ｆ ｉ ｙｅ ａ ｅ ｏ ａ ｎ
机功能的日益提升 ，这种方法越来越受到欢迎。 但是，蒙特卡罗模拟法的主要缺点是计算量大、 计算时间长，一般的微机的功能还不能胜任实时 处理的要求。对一些较大的金融机构的实时处理 需要强大的超级计算能力。
３金融风险管理系统中的高性能计算解决
方案
风 险管理信息系统具有数据密集、计算密
群系统或建立企业内部网格，将其作为一种廉价 的风险管理模型的计算平台，对广大的发展中国 家、中小银行、非重点高等学校的研究机构等均 具有十分重要的现实意义。 根据金融风险管理信息系统中计算问题的特 、 点，利用专门的机群系统或企业内部网格是切实 可行的。例如，计算Ｖ Ｒ ａ 的三种主要方法中的历 史模拟法和蒙特卡罗模拟法都可以通过大颗粒的 并行计算来实现。 并行粒度是指并行或分布式计 算程序包含的可以同时执行的独立部分的大小。 其大小可以由这些独立程序部分的执行时间来衡 量。一般来说，小粒度的并行计算需要密集的通 信，而大粒度的并行计算需要的通信量较少，比
策。
金融风险管理信息系统
在现代金融理论基础上 ，金融工作者创造了
２金融风险管理信息系统的基本要求
我国金融企业已经完成了业务处理信息系统 建设而且基本完成了数据大集中，基本具备了充 分应用数据支持管理决策的条件，建立金融风险 管理信息系统将是金融信息化下一步的重点，也
许多新的 金融产品，同时也创立了不少风险管理
模型系统的门槛，使广大的发展中国家和中小银 行也能与发达国家和大银行处于平等的地位 ，是 一种具有广泛应用价值的关键技术， 值得投入力 量进一步进行研究开发，并设计开发基于此计算
平台的金融风险定量管理信息系统。
参考文献 ［ 王春峰，金融市场风险管理，天津：天津大学出 １ ］ 版社， ０１ ２００ ［ Ｂ ｔｒ ． ｕ 等译，风险值概论， ２ ｕｅＣ著，Ｙ Ｙｎ ］ ｌ， ａ 上海：上海财经大学出 版社， ０２ ２００ ［ 周大庆等， ３ ］ 风险管理前沿— 风险价值理论与应用，北京：中国人民 大学出 版社，２０年。 ０４ ［ Ａ ａｔＧａ ａ ｌＩ ｒ ｕｔｎ ａｅＣ ｍ ｕｎ， ｏｄ ｔ ｎＢ ｉ ｇＣ ｉ Ｍａｈ ｅ ｓ２０． ４ ｎｎ ｒ ｅａ： ｄｃｏ Ｐｒｌ ｏ ｐｔ ｇＳｃｎ Ｅｉ ， ｉ ： ａ ｃｉ Ｐｅｓ ０３ ］ ｈ ｍ ｔ ｎ ｏ ｉ ａ ｌｌ ． ｔ ｉ ｅ ｄｉ ｅ ｎ ｈ ｏ ｊ ｎ ｎ ｒ ， ［ 都志辉， ５ ］ 高性能计算并行编程技术一ＭＰ并行程序设 Ｉ 计，北京：清华大学出 版社，２００ ０１ ［ 元如林， ６ ］ 金融风险管理定量模型及其分布式并行计算， 《 第八届全国并行计算大会论文集》，大连理工大学出版
２０ ８
２０高性能计算应用大会 ０５
金融风险管理系统与高性能计算
元如林
（ 上海金融学院信息管理系、金融信息技术研究所， 上海，２ １ ０ ） ０２９
【 摘要】本文主要介绍高性能计算技术在金融风险管理系统中的应用。
关键词：金融风险管理， 高性能计算， 信息系统， 并行计算
起实施 ，该指引鼓励业务复杂程度和市场风险水 平较高的商业银行逐步开发和使用内部模型计量 风险价值（ａｕ ａ Ｒｓ ， ） Ｖ ｌｅ ｉ Ｖ Ｒ ，对所承担的市场 ｔ ｋ ａ 风险水平进行量化估计。
Ｒｓ Ｍｅ ｉ ， ｉ ｋ ｔ ｃ 并由此开创了金融企业计算机应 ｒｓ 用从一般前台事务处理系统到后台决策支持系统 的新阶段。１９ 年Ｊ Ｐ Ｍｏｇｎ公司又推出了 ９ ７ ． ｒａ ． 信用 风险量化管理软件系统— Ｃ ｅｉ ｔｃ， ｒｄｔ ｒ ｓ Ｍｅ ｉ 瑞士信贷银行随后也推出了Ｃ ｅ ｉ ｉｓ 系统， ｒｄｔ ｃ ＋ ｒ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
计算网 格。 实力雄厚的独立研究机构和管理咨询公司可・ 能会选择组建专门的机群系统，或利用公共计算 网格 （ 使用公开数据或模拟数据）。实力一般的 （ 特别是有些非重点高等学校的研究机构）则只 能选择建立企业内部网 格来进行研究。
因此，组建具有超级计算机能力的专门的机
司、Ｂ Ｗ等都采用蒙特卡罗 Ｚ 模拟技术。 着计算 随
此外还有Ｋ 公 司开发 了Ｋ 风险定量模型及 ＭＶ ＭＶ 其风险管理信息系统、Ｍｃ ｉ ｇ ｅ 公司开发了 ｋｎ ｓｙ
Ｍ ｋｎ ｓｙ ｃ ｉｇｅ风险定量模型及其风险管理信息系统
等等。
金融风险管理信息系统是建立在数据大集
中基础上的全面统一的集中风险监控体系，可使 金融企业各部门各级有关人员能够从不同角度对
集、通信密集、实时性等特点，高性能计算必不 可少，具体的解决方案可以有以下几种：购置超 级计算机、利用公共计算网格 （ 或公共计算平 台，如上海超级计算中心）、用多台微机或服务 器通过网络互联组建专门的机群系统和利用现有 的计算机建立企业内部网格等。超级计算机的计 算能力非常强大，但购置费用也非常高。利用公 共计算网格的超级计算机可充分享受其强大的计 算能力，而且只需支付少量的费用。组建专门的 机群系统可获得与超级计算机相近的计算能力， 而购置费用大大降低。建立企业内部网格则可充 分利用现有的计算机，可进一步降低费用。 使用和研究风险管理信息系统的机构主要 有：金融企业的管理部门、金融企业的内设研究 机构、金融监管部门、独立的研究机构 （ 包括高 等院校的研究机构）和管理咨询公司等，不同的 机构会根据自己的情况选择不同的方案。
定量模型和技术 ，这些产品、模型和技术被人们 视为 “ 金融领域的高科技”。金融风险的定量建
科学计算
是从金融电子化到金融信息化、从金融网络化到 金融智能化的标志之一。 风险管理信息系统与一般的业务处理信息系 统的不同之处主要是数据密集和计算密集，同时 在大数据量和大计算量的情况下还要求实时性 （ 一般计算时间不要超过两小时）。 金融风险管理信息系统是一个由数据库、 模型库、方法库及其管理系统组成的决策支持系 统。智能化的决策支持系统还包括知识库。 它的数据库或数据仓库包含有金融企业的 全部业务数据，要有强大的数据载入工具，支持 将各类资产数据统一输入到风险管理数据模型。 模型库包括各种风险定量测量模型和风险管理模 型，如Ｖ Ｒ ａ 模型，压力测试模型和基于风险调整 的绩效评价模型、金融衍生产品的定价模型、神 经 网络模型等。方法库包括各种计算技术和方 法，如数据挖掘技术、各种统计技术、Ｖ Ｒ ａ 的计 算方法、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等。 现代金融风险管理高度依赖定量建模技术来 描述金融市场的行为，即要建立金融市场模型。 数据资料是建模 的基础 ，整个过程依赖于数据的 质量和充足性。 金融风险管理系统的实现是数据与模型交互 推动的过程。首先要在大致的定量模型与管理模 型基础上引入数据，进行计算，得到初步结果， 然后在得到的初步结果的基础上进一步完善模 型，如此循环，使系统在人的参与下，不断改进 完善 ，也就是说，它应当具有一定的学习能力 ， 能够进行不断的自我完善。 金融风险管理信息系统的数据管理和实时 计算能力十分重要。比如，Ｖ Ｒ ａ 的计算是金融风 险管理信息系统最重要的核心技术之一。计算 ＶＲ ａ 主要有参数方法、历史模拟法和蒙特卡罗模 拟法。此外，绝大多数金融衍生产品的定价也需 要采用数值分析技术 ，主要有网格分析法、有限 差分法和蒙特卡罗模拟法。蒙特卡罗模拟法具有 高度的灵活性，能解释各种风险，包括波动性风 险和信用风险，很多银行机构，例如银行信托公