信用风险的度量
第三章 信用风险度量的基本要素 《信用风险度量》PPT课件
一、违约概率PD的估计
▪ （一）计量模型估计法
▪ 考虑到资产类型的差别，经验研究发现，同一行业，贷款 要债券的回收率要高。
▪ 除了如上三种影响因素，还有很多研究在讨论其他因素对 于RR的影响，例如公司规模、客户关系等，但是研究结论 并不一致。
二、违约损失率LGD的估计
▪ （二）估计LGD的基本方法
▪ 在《新巴塞尔资本协议》内部评级IRB初级法下，没有抵押担保的 优先贷款的LGD设定为45%，没有抵押品的非优先贷款的LGD为 75%；对于有抵押品的债项，协议将债项按其抵押品的性质分类， 通过计算其抵押品的折扣比例，并进行归类得到对应的LGD。在内 部评级IRB高级法下，银行则需要自行估算LGD，估计方法包括：
▪ 金融产品或机构的违约概率，可以从穆迪、标准普尔等评级公司的信用 评级中间接获得。例如，在穆迪的评级系统之中，Aaa代表了最佳的信 用评级，这代表了较低的违约概率，几乎不会发生违约。接下来的评级 Aa、A、Baa、Ba、B、Caa对应的信用级别逐级下降，违约概率也就逐 步升高。
▪ 虽然通过信用评级机构的报告可以获得某个产品或机构的违约信息，但 是这种信息缺乏时效性。
第一节 信用风险度量要素的分类
▪ 根据《新巴塞尔资本协议》的相关规定，测度机构或工具的 信用风险离不开四个关键的要素：
▪ （1）违约概率（Probability of Default，PD）； ▪ （2）违约损失率（Loss Given Default，LGD）； ▪ （3）违约风险暴露（Exposure at Default，EAD）； ▪ （4）有效期限（Maturity，M）。 ▪ 《新巴塞尔资本协议》将信用风险加权资产（RW）定义为
信用风险的度量
信用风险的度量信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。
定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.信贷风险的风险因素(一)信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。
内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
4借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；宏观经济发展状况的不稳定性；自然社会经济生活中可变事件的不确定性；经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等信贷风险的风险因素(二)信用风险的识别单一法人客户的信用风险识别集团法人客户的信用风险识别个人客户的信用风险识别贷款组合的信用风险识别单一法人客户的信用风险识别基本信息分析财务分析非财务因素分析管理层风险分析行业风险分析生产经营风险分析担保分析保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别整体状况分析信用风险特征分析个人客户的信用风险识别基本信息分析个人信贷产品风险分析个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款（我国尚无此业务）贷款组合的信用风险识别组合类单笔贷款的相关性正相关——集中于特定行业、业务系统性风险负相关：风险分散化专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；（2）主观性问题对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；（3）标准化困难将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。
信用风险度量方法
信用风险度量方法
1、简介
信用风险度量是一种衡量信用风险大小的定量方法。
它是一套通过财
务报表分析，体现出一定企业信用状况的风险评估工具。
信用风险度量方
法是衡量企业的信用状况、有效控制企业的信用风险、正确认定企业信用
等级、为企业做出决策提供必要的证明和预测性信息等重要的评估工具。
（1）财务状况分析法
财务状况分析法是最常用的信用风险度量方法，它主要是利用企业的
财务报表，以及相关的因素，如成本构成、资产结构、负债情况等等，来
进行逐项分析，从而评估企业的信用风险程度。
主要包括：流动比率分析、负债资产比率分析、现金流量分析、速动比率分析等。
（2）信用评级法
信用评级法是指依据信用风险因素分析后，按照国家规定为企业制定
的信用等级，以此来判断企业的信用风险程度。
信用评级法一般通过财务
分析来比较企业生产、经营情况，并将企业归为不同的信用等级，其中一
般包含AA级信用、A级信用、BBB级信用等。
（3）财务指标计算法
财务指标计算法是一种可以用来测量企业信用风险的量化技术，它结
合财务数据和环境因素，利用计算机对企业的信用风险进行评估。
信用风险的度量方法
一、信用风险度量方法与模型１．传统的信用风险评价方法（１）要素分析法。
要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。
常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。
根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。
还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。
无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。
（２）特征分析法。
特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。
它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。
一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。
特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。
（３）财务比率分析法。
信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。
财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。
信用风险的度量—基本参数解析及估计(PPT 66张)
i 1 n
求预期信用损失 两者相减，即得给定置信度
c 下的未预期信用损失
金融风险管理
赵建群
例见P166——未预期信用损失的计算
债券 A
信用风险暴露 25
违约率 0.05
B
C
30
45
0.10
0.20
金融风险管理
赵建群
可能的违 约情况
违约 损失
i 1
具体计算 分以下三种情况
金融风险管理
赵建群
情况一： 每项资产的
LGD i
LGD i
固定
i 1 , 2 , , n
与
p i 独立
pi
则
之间独立且都服从贝努利分布
UCL D ( CL ) D ( ( CE p LGD )) CE D ( p ) LGD i i i i i i
0.000
0.900 2.280 7.695 0.220
120.08
4.97 21.32 172.38 6.97
25 30 45 55
A,C
B,C A,B,C 加总
70
75 100
0.009
0.019 0.001
0.980
0.999 1.000
0.630
1.425 0.100 13.25
28.99
72.45 7.53 434.69
⑴基于风险中性定价的信用价差 例 1年期零息债券，面值100 P * 初始市场价格 r 无风险利率 p 违约概率 LGD 违约损失率
求信用价差
4 信用风险的度量与管理
X 3 总 息 利 税 息 前 支 收 付 益 额 ： 债 务 偿 付 能 力 指 标 X 4 留 总 存 资 收 产 益 ： 盈 利 积 累 能 力 ， 也 可 以 反 映 杠 杆 率 变 化
2、KMV模型—基于股票市场价格的信用风险度量方法
• 1989年，Kealhofer, McQuown和 Vasicek在旧金山创立了KMV公 司，用于提供信用风险管理服务。2002年4月，该公司被穆迪公 司收购（Moody’s KMV）。
• KMV模型由KMV公司创立并商品化。
• KMV模型：又称为Credit Monitor（信用监控模型），是将期权 定价理论应用于股权估值而开发出来的一种信用监控 模型，它通过对上市公司价值波动性的估计，来 预测上市公司发生违约的可能性。
违约损失率=1-回收率
资产组合期望信用风险损失计算公式：
N
C reditL oss piC E i(1fi)
i 1
§2 信用风险的度量
信用风险的度量：
传统（古典）度量方法 现代度量方法
一、传统（古典）度量方法
•仍为许多金融机构继续使用； •其方法思想常被用于现代信用风险度量方法当中。
专家系统法
55
24
无担保/抵押债券
51
25
次级债券
32
21
所有债券
45
27
还款能力 capacity：取决于企业经营情况（经营能力与 环境）
经营环境 condition
商业周期，行业情况， 利率环境，等等。
5P判断法
个人因素 personal factor：决定着还款意愿和还款能力。
03-3信用风险度量制模型
则一年后借款人由初始信用等级转移到各 种可能等级的概率称为信用等级转移概率
∑转移概率＝1。
（1）一年期信用等级转换矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值估计
信用等级的上升或下降必然会影响到一笔贷款余下的现 金流量所要求的信贷风险加息差(或信贷风险酬金)，因此也 就必然会对贷款隐含的当前市值产生影响。
2、计算单项贷款的VAR值的步骤：
（1）预测借款人信用等级的变动， 得出信用等级转移概率矩阵
（2）对信用等级变动后的贷款市值 进行估计
（3）计算贷款受险价值（VAR）
信用度量制模型 要解决的问题：
假如下一个年度是一个坏年度 的话，我们的贷款及贷款组合 的价值将会遭到多大的损失？
未知： 贷款的价值（P）
为了简便，后面先考虑两贷款组合的情况
涉及到相关性 问题
假设这两项贷款为：
一项BBB级贷款其面值为$100(百万美元) 一项A级贷款其面值为$100(百万美元)。
求：两项贷款组合在一年期的VAR值
思路：
视贷款的信用级别为随机变量 两个随机变量的取值为： AAA—违约（8个值） 两随机变量并非独立，即
假设有两家公司 X&Z
X公司为一家化学企业，
Z公司则为一家全能银行，
其股票收益率为：
保险业
其股票收益率为：
收益指数
RX = 0.9RCHEM + UX
RZ = 0.74RINS + 0.15RBANK + UZ
敏感 系数
化学产业 收益指数
该企业的特 殊风险报酬
敏感 系数
银行业 该银行的特 收益指数 殊风险报酬
现代信用风险度量模型概述
现代信用风险度量模型概述信用风险是金融行业中的一个重要问题，它指的是借款人在债务偿还能力方面的不确定性。
为了度量和评估借款人的信用风险，金融机构一直致力于开发和使用各种信用风险度量模型。
现代信用风险度量模型是基于统计和机器学习的方法，通过分析大量的历史数据和借款人的特征，来预测借款人未来违约的概率。
这些模型通常使用一系列的输入变量，如借款人的个人信息、财务数据、历史还款记录等，来建立一个预测模型。
常用的现代信用风险度量模型有以下几种：1. Logistic回归模型：这是一种广泛使用的基于回归的模型，可以用来预测二元变量的概率。
对于信用风险度量模型来说，二元变量就是违约与否。
该模型通过最大似然估计方法，根据输入变量的权重来计算借款人违约的概率。
2. 决策树模型：决策树模型是一种基于树状结构的模型，通过将样本数据划分为不同的子集来进行预测。
对于信用风险度量模型来说，决策树模型可以通过借款人的特征来判断其违约概率，并给出相应的风险等级。
3. 支持向量机模型：支持向量机模型是一种基于统计学习理论的模型，通过将样本数据映射到高维空间中，来构建一个决策边界，从而预测借款人的违约概率。
该模型具有较好的泛化能力和鲁棒性，可以处理非线性和高维数据。
4. 随机森林模型：随机森林模型是一种基于集成学习的模型，它由多个决策树组成，通过投票的方式来进行预测。
对于信用风险度量模型来说，随机森林模型可以综合多个决策树的预测结果，得到更准确的违约概率预测。
这些现代信用风险度量模型都有其优点和局限性，选择合适的模型取决于具体的应用场景和数据特征。
此外，为了提高模型的准确性和可靠性，还需要进行模型训练和评估，并对模型进行监控和更新。
只有通过不断改进和优化模型，才能更好地评估和管理借款人的信用风险。
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信用风险的度量信用风险的度量信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。
定义信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性；更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险; 广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险.信贷风险的风险因素(一)信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。
内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
4借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性；宏观经济发展状况的不稳定性；自然社会经济生活中可变事件的不确定性；经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等信贷风险的风险因素(二)信用风险的识别单一法人客户的信用风险识别集团法人客户的信用风险识别个人客户的信用风险识别贷款组合的信用风险识别单一法人客户的信用风险识别基本信息分析财务分析非财务因素分析管理层风险分析行业风险分析生产经营风险分析担保分析保证、抵押、（动产）质押、留置和定金集团法人客户的信用风险识别整体状况分析信用风险特征分析个人客户的信用风险识别基本信息分析个人信贷产品风险分析个人住宅抵押贷款个人零售贷款循环零售贷款（我国尚无此业务）贷款组合的信用风险识别组合类单笔贷款的相关性正相关——集中于特定行业、业务系统性风险负相关：风险分散化2013/11/1711信用风险度量方法传统的信用度量方法专家系统评级方法Z-score model (Z 评分模型) ----信用评分模型现代信用风险度量模型Credit metrics 模型KMV 模型信用风险的度量一、专家系统1、含义：由相关部门的主管人员和行业资深人士作出违约可能性的判断。
因此，个人经验、主观判断和对关键因素的不同衡量对最后的结果有非常大的影响。
这里主要介绍最为典型的五“C”评级法。
根据信用的形成要素进行定性分析，必要时配合定量计算。
122、五个关键的因素Character品德与声望：衡量公司的信誉、偿还意愿、偿还债务的历史。
从经验上看，公司的成立时间可作为其偿债信誉的代表。
公司成立时间越长，这一指标值就越高。
Capital资格与能力：包括所有者权益和股权-债务比；所有者权益越高，股权-债务比越低，公司资不抵债的可能性就越小，违约的可能性也就越小，这些指标值也越小。
Capacity资金实力：偿债能力，可由借款人的收入、利润的波动率刻画；一般的，借款人收入的波动率越低，利润的波动率越低，说明借款人的经济状况越稳定，出现无法偿还借款的概率越低。
Collateral担保：抵押品。
指债务人一旦违约，则债务人拥有对抵押品的优先要求权。
抵押品质量越好，违约可能性越小。
Cycle conditions经营条件与商业周期：经济环境；一般，经济处于上升阶段，该指标值较大；相反，经济衰退时，该指标值越小。
在考察与经济周期紧密相关的行业时，这一因素在决定信用风险的大小时非常重要。
3、专家系统的主要问题（1）一致性问题专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；（2）主观性问题对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准；（3）标准化困难将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。
14二、信用评级法信用风险的传统度量方法是信用评级。
信用评级主要是针对筹资的债券发行人的信用强度进行评估的程序与结果（风险(违约概率)的相对度量）。
国际著名评级机构穆迪、标准普尔（standard & poors）公司（S&P 评级系统）3A级的债券为第一流的债券；双A级为优质债券；单A级为中上等债券；3B为中等；级别更低的债券具有投机性。
评级系统的有关说明（1）BBB (or Baa) 以上的等级称为“投资级”（含BBB ），BBB (or Baa) 以下的等级称为高收益债券(或称为垃圾债券Junk Bonds)。
（2）相应等级后“+”or “-”和“1,2 or 3”的符号在S&P评级中可能有“+”或“-”符号，例如，一个债券有BBB+级,这表示这个债券为BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。
在Moody评级中可能有“1,2 or 3”的符号，1代表乐观的看法，2代表中性的看法，3代表悲观的看法。
例如，一个债券有Baa1 级,这表示这个债券为BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。
162013/11/1717贷款评级与债券评级的对应贷款级别债券评级风险程度1AAA最小2AA温和3A平均（中等）4BBB可接受5BB可接受但要予以关注6B管理性关注7CCC特别关注8CC未达到标准9C可疑10D损失银行较多的使用内部评级，因为他们的借款人通常缺乏公开的债务发行信用评级。
信用评级仅适用于单个借款者信用风险的评估，它并不能有效地反映资产组合的信用风险。
信用评分是指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数。
根据客户的信用分数，授信者可以分析客户按时还款的可能性。
据此，授信者可以决定是否准予授信以及授信的额度和利率。
利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。
信用评分与评级体系案例台湾某资信机构的信用评级体系，首先依照形成客户信用的各项因素予以评分，在按总分评级，在各项信用要素中，管理因素占45分，财务因素占35分，经济因素占20分，满分100分，并通过综合研究，在[加]、[减]分数各10分的范围内予以适当的评语。
管理因素（45分）信用评分与信用评级中国工业企业信用评级（评分）体系三、Z值信用评分模型（Altman，1968）模型是一种线性判别模型，它是用主要的财务比率来建立模型，通过带入某公司的财务比率的实际值，得出该公司的信用得分值Z值并据此可将潜在的借款者分类，帮助作出贷款决策。
（破产预测模型）阿特曼建立了美国制造业上市公司的线性判别模型：Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋1.0X5其中：X1＝营运资本/总资产比率X2＝留存收益/总资产比率X3＝息税前利润/总资产比率X4＝股权市场价值/长期债务账面价值比率X5＝销售/总资产比率27Z值模型是通过对“健康”企业和“失败”企业样本数据的分析而构建的。
这一过程要用到统计多元分析，具体过程如下：选择能够把健康企业和失败企业区分开的指标；计算每一指标的系数，从而构建Z值模型。
Altman（1968）分析了美国破产企业和非破产企业的22个会计指标和22个非会计指标，从中挑选出5个关键指标，并依据这5个关键指标建立了Z值模型。
Z值越高，违约风险就越小；Z值越低，违约风险就越大。
根据Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破产风险很大，应被置于高违约风险类别中。
Altman的Z值信用评分模型在大型工商企业中的应用。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值：=2.675。
如果Z<2.675，借款人被划入违约组；如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。
当1.81<Z<2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称“灰色区域”(gray area)。
阿特曼的Z值模型的局限性：①假定了违约概率和其解释变量之间是线性关系，但是它们的关系可能是高度非线性的。
②简单把借款者划分为极端的两种：履约和违约。
而现实中的情况更为复杂，从利息拒付、迟付到本利的拒付、迟付，有多种情况，但模型中没有具体体现这一点。
③就线性模型而言，其解释变量的选取和权重的确定也不是像模型中那样一成不变的。
④无法将有些重要的非量化指标纳入模型，另外，数据的匮乏也限制了模型的运用。
第二代信用评分模型——1977年的ZETA评分模型30ZETA评分模型：由美国学者Redward Altman 和英国学者Richard Taffer等提出的2013/11/1731Zeta ModelZeta=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7a, b, c, d, e, f, g 分别为各个指标的系数X1: 资产收益率X2：收益稳定性指标X3：债务偿付能力指标X4：累计盈利能力指标X5：流动性指标X6：资本化程度指标X7：规模指标2013/11/1732信用评分方法(Z 模型、Zeta 模型)的缺陷依赖于财务报表的帐面数据缺乏对违约和违约风险的系统认识假设线性关系无法计量企业的表外信用风险对某些特定行业不适用，如财务公司，共用企业，新公司等。
四、均值-方差模型概率：反映某种资产在运营中遭受损失的可能性；分布函数：对事件发生的概率进行完整描述的统计工具。
例：概率分布表-100-50050100150可能的结果概率0.10.150.20.250.20.1五、风险价值法（V AR）：Credit Metrics（信用计量）模型复习：VaR (Value at Risk) “风险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品34例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，在证券市场正常波动的情况下，VaR值为1000万元.其含义是指，该公司的证券组合在一天内(24小时)，由于市场价格变化而带来的最大损失超过1000万元的概率为5%。
平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
或者说：有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在1000万元以内。
5%的几率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。
VaR特点主要有：第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；第三，不仅能计算单个金融工具的风险。
还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。