金融时间序列分析
时间序列分析及其在金融领域中的应用
时间序列分析及其在金融领域中的应用时间序列分析是一种将时间顺序上的数据进行统计分析的方法。
在金融领域中，时间序列分析可以帮助我们理解经济周期、预测财务数据和金融市场价格走势等。
下面就来介绍时间序列分析及其在金融领域的应用。
一、时间序列分析的基本概念时间序列分析是一种以时间顺序排列的数据，通过对时间变量的观测来研究该变量的趋势、季节性等规律性变化。
常用的时间序列模型有AR模型、MA模型、ARMA模型和ARIMA模型等。
其中AR模型是自回归模型，MA模型是滑动平均模型，ARMA模型是自回归滑动平均模型，ARIMA模型则是自回归差分滑动平均模型。
二、时间序列分析在金融领域中的应用1、理解经济周期时间序列分析可以用来研究经济周期，特别是短期经济周期的变化。
通过时间序列分析，我们可以对宏观经济数据（如GDP、通货膨胀率等）进行周期性分析，从而对经济变化的趋势有所了解，甚至可以提前预测股市走势等。
2、预测财务数据时间序列分析可以应用于股票价格、货币汇率、收益率的预测等。
例如，基于时间序列分析模型可以预测某公司的未来销售额、净利润等财务数据，从而帮助企业做出合理的决策。
3、金融市场价格走势预测时间序列分析可以用于股价、债券价格、货币汇率以及商品价格的预测。
在股市中，投资者可以利用时间序列分析模型来预测股票价格的走势，从而制定战略。
4、风险管理时间序列分析还可以用于风险管理领域。
如股票价格波动率的预测就是风险管理的重点之一。
我们可以预测未来股票价格的波动率，从而在投资过程中制定合理的风险控制政策。
三、时间序列分析的局限性虽然时间序列分析在金融领域中应用广泛，但其预测的准确性并不完美。
时间序列分析可以用于短期预测和周期性分析，但对于极端事件、突发事件等无法充分预测。
同时，时间序列分析也需要考虑时间跨度、数据采集质量、数据噪声等因素，这些因素都可能对预测结果产生影响。
结语时间序列分析虽然不能100%地预测未来，但它可以提供有价值的指导意见。
金融时序数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着金融市场的快速发展，数据已成为金融行业的重要资产。
时序数据分析作为金融数据分析的核心方法之一，通过对金融时间序列数据的分析，可以帮助我们理解市场趋势、预测未来走势，从而为投资决策提供科学依据。
本报告旨在通过对某金融时间序列数据的分析，揭示市场规律，为投资者提供参考。
二、数据来源与处理1. 数据来源本报告所使用的数据来源于某金融交易所，包括股票、债券、期货等金融产品的历史价格、成交量、市场指数等数据。
数据时间跨度为过去五年，数据频率为每日。
2. 数据处理（1）数据清洗：对数据进行初步清洗，剔除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将原始数据转换为适合时序分析的形式，如对数变换、标准化等。
（3）数据分割：将数据分为训练集和测试集，用于模型训练和验证。
三、时序分析方法本报告主要采用以下时序分析方法：1. 时间序列描述性分析通过对时间序列数据进行描述性统计分析，如均值、标准差、自相关系数等，了解数据的整体特征。
2. 时间序列平稳性检验使用ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验等方法，判断时间序列是否平稳，为后续建模提供基础。
3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据时间序列的自相关性，构建ARIMA模型，对数据进行拟合和预测。
（2）SARIMA模型：在ARIMA模型的基础上，考虑季节性因素，构建SARIMA模型。
（3）LSTM模型：利用深度学习技术，构建LSTM模型，对时间序列数据进行预测。
四、结果与分析1. 时间序列描述性分析通过对股票价格、成交量等数据的描述性分析，我们发现：（1）股票价格波动较大，存在明显的周期性波动。
（2）成交量与价格波动存在正相关关系。
（3）市场指数波动相对平稳。
2. 时间序列平稳性检验通过ADF检验，我们发现股票价格、成交量等时间序列均为非平稳时间序列，需要进行差分处理。
3. 时间序列建模（1）ARIMA模型：根据自相关图和偏自相关图，确定ARIMA模型参数，对数据进行拟合和预测。
金融时间序列分析教学设计
金融时间序列分析教学设计一、教学背景与目的金融时间序列分析是金融学中的一种重要方法，用于分析金融市场和企业的收益、波动和风险等。
本课程旨在帮助学生们掌握金融时间序列数据的基本概念、特征分析和预测模型等知识，以提升其在金融领域的应用能力。
二、教学内容1.金融时间序列数据介绍–时间序列数据基本概念–金融市场中的时间序列数据–常用时间序列数据的获取和处理方法2.金融时间序列数据特征分析–时间序列的分类和判定准则–平稳性检验及相关数学基础知识–均值方差模型（ARMA模型）及其拟合3.金融时间序列建模与预测–自回归移动平均模型（ARIMA模型）及其拟合–季节性时间序列建模及预测–ARCH、GARCH模型4.金融时间序列分析实战应用–金融时间序列数据分析软件介绍–金融时间序列数据实战案例分析–实战应用中的注意事项和技巧三、教学方法本课程采用理论教学与实践相结合的教学方法，注重学生的主动学习和实践能力培养。
具体教学方法如下：1.理论授课：通过PPT讲授，结合案例分析，引导学生理解和掌握金融时间序列分析的基本概念、特征和应用方法。
2.实验操作：提供金融时间序列数据分析软件，进行实践和模拟操作，让学生们在实验中深化对理论的理解。
3.课程设计：根据金融时间序列分析的实际应用需求，让学生们进行课程设计，包括数据获取、预处理、拟合和预测等环节。
四、教学评估本课程评估分为两个部分，一是平时作业，二是期末考试。
1.平时作业：包括实验报告、数据练习、理论考试等。
2.期末考试：主要测试学生对于金融时间序列分析的理解和应用能力。
五、教学资源1.课本：《金融时间序列分析》（Danica Prevendar，2016）2.PPT教学材料：包括理论讲解、案例分析、实践操作等。
3.数据分析软件：R、MATLAB等。
六、总结本课程旨在帮助学生们掌握金融时间序列数据的基础理论和实践应用，提升其在金融领域的数据分析能力和实践操作技能。
通过本课程的学习，让学生们在实际应用中了解金融时间序列分析的实际用途，并解决相关问题，提升其在金融领域的竞争力。
analysis of financial times series 中文版
analysis of financial times series 中文版引言概述：金融时间序列分析是金融领域中重要的研究方向之一。
通过对金融时间序列的分析，可以揭示金融市场的规律和趋势，为投资决策提供依据。
本文将从五个大点出发，对金融时间序列分析进行详细阐述。
正文内容：1. 时间序列的基本概念1.1 时间序列的定义和特点时间序列是按照时间顺序排列的一系列数据点的集合。
它具有时间相关性和序列相关性的特点，可以用来描述金融市场中的价格、收益率、交易量等变量的变化情况。
1.2 时间序列的组成要素时间序列由趋势、季节性、周期性和随机波动等多个组成要素构成。
趋势是时间序列中的长期变化趋势，季节性是时间序列中的周期性变化，周期性是时间序列中的较长周期变化，而随机波动则是时间序列中的无规律变动。
1.3 时间序列的数据处理方法在进行金融时间序列分析之前，需要对数据进行处理。
数据处理方法包括平滑处理、差分处理、标准化处理等。
平滑处理可以去除数据中的噪音，差分处理可以消除趋势和季节性，标准化处理可以将数据转化为相对数值。
2. 时间序列模型2.1 自回归移动平均模型（ARMA）ARMA模型是一种常用的时间序列模型，它将时间序列的当前值与过去的值和白噪声误差相关联。
ARMA模型可以用来预测时间序列的未来值，通过对模型参数的估计和模型拟合，可以得到较为准确的预测结果。
2.2 广义自回归条件异方差模型（GARCH）GARCH模型是一种用于描述时间序列波动性的模型，它考虑了波动性的异方差性。
GARCH模型可以用来对金融市场中的波动性进行建模，从而提供风险管理和投资决策的依据。
2.3 随机游走模型（Random Walk）随机游走模型是一种基于随机性的时间序列模型，它认为未来的价格变动是在过去价格的基础上随机波动的结果。
随机游走模型被广泛应用于金融市场中的股票价格预测和投资组合管理。
3. 时间序列分析方法3.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种将时间序列从时域转换到频域的方法，可以将时间序列分解为不同频率的成分。
金融时间序列分析第4章谱分析方法
第 4 章谱分析方法§1 绪论一．时间序列模型：通过分析自相关就获得描述与预测时间序列可能够用模型的第一印象。
如 y t - f y t- 1 = a t 这里 y t 与 y t- 1相关性较大，而与 y t- 2 相关较弱，为什么？二．分析时间序列的两种方法频谱法，时间序列法-Box Jenkins 方法三．时间序列模型的五个特征(最重要的)描述趋势有多种方法1．趋势y t = a + dt+ m t t = 1,2, , n 确定性趋势y t - y t- 1 = d+ m t - m t- 1 随机趋势2．季节性： y t- y t-1= a1D1,t+a2D2,t+...+a s D s,t+ m t t = 1,2, ............... , nD s,t 是季节哑变量，定义为T= 1,2, .. , ND s,t=1，t=(T- 1)S+s， S = 1,2,..., SD s,t = 0 其它3．异常观测值异常观测值：在时间序列中，可能有一个或几个点，会对时间序列的建模与预测起到重要的作用。
这样的数据点称为奇异观测值。
4．条件异方差异常观测值倾向于成群出现，这个现象称为波动性集聚( vilatility clustering ) 条件异方差22(y t- y t-1) =a+r(y t-1- y t-2) +m t t= 3,4,..., n5．非线性：状态依赖——机制转换特征§2 谱分析一．时间序列分析的方法1 时序分析方法：也就是时序建模方法，ARMA 等，也就是原序列的时间顺序不变。
2 频谱建模方法：单变量频谱建模技术就是时间序列看作是有不同频率的正弦和余弦波组成。
其基本思想是：把时间序列看作是互不相关的周期(频率)分量的叠加，通过研究和比较各分量的周期变化，以充分揭示时间序列的频域结构，掌握其主要波动特征。
做法：对某个时间序列剔除趋势和季节因素后的循环项(平稳)进行谱估计，根据估计出的普密度函数，找出序列中的主要频率分量，从而把 握该序列的周期波动特征。
第1章金融时间序列模型分析
第1章金融时间序列模型分析金融时间序列模型分析是金融领域中一种重要的方法，它通过对金融时间序列的统计分析和建模，对未来的金融市场走势进行预测和分析。
本文将从定义、应用范围、建模方法以及实例分析等几个方面对金融时间序列模型分析进行介绍。
一、定义金融时间序列指的是一种按照时间顺序排列的金融数据，如股票价格、汇率、利率等。
金融时间序列分析则是通过对这些数据进行统计学和经济学的分析，找出数据中的规律和模式，并使用这些规律和模式对未来的金融市场进行预测和分析。
二、应用范围金融时间序列模型分析可以应用于多个金融领域，如股票市场、外汇市场、期货市场等。
在股票市场中，可以分析股票价格的变动趋势，找出股票的周期性和季节性规律，进行股票的走势预测。
在外汇市场中，可以分析汇率的变动模式，对未来的汇率走势进行预测。
在期货市场中，可以分析期货价格与现货价格之间的关系，判断期货价格的合理性。
三、建模方法金融时间序列模型分析可以使用多种方法进行建模，如随机游走模型、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归条件异方差模型（ARCH）、广义自回归条件异方差模型（GARCH）等。
1.随机游走模型随机游走模型是最简单的金融时间序列模型，它假设未来的价格只受到当前价格的影响，与历史价格和其他因素无关。
它的基本公式为Pt =Pt-1 + et，其中Pt为第t期的价格，Pt-1为第t-1期的价格，et为随机扰动项。
2.ARMA模型ARMA模型是一种以自回归（AR）和移动平均（MA）为基础的金融时间序列模型。
AR模型表示当前值与前几个时刻的值有关，MA模型表示当前值与前几个时刻的随机扰动项有关。
ARMA模型的基本公式为Pt = μ + ∑φiPt-i + ∑θiet-i，其中μ为常数，φi和θi为参数。
3.ARCH模型和GARCH模型ARCH模型和GARCH模型是一种对于金融时间序列中条件异方差性的建模方法。
ARCH模型假设随机扰动项的方差与之前一些随机扰动项的平方有关，GARCH模型进一步考虑了过去时刻的条件方差对当前时刻的影响。
金融时序分析课程设计
金融时序分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握金融时序分析的基本概念、原理及方法。
2. 使学生了解金融市场的波动特征，并运用所学知识对金融时间序列数据进行处理和分析。
3. 帮助学生理解金融时序模型在实际金融领域的应用及其局限性。
技能目标：1. 培养学生运用统计软件进行金融时序数据分析的能力。
2. 提高学生运用金融时序模型进行市场预测和风险评估的技能。
3. 培养学生独立分析和解决金融时间序列问题的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对金融时序分析的兴趣和热情，激发他们探索金融市场规律的欲望。
2. 增强学生的团队合作意识，培养他们在团队中沟通、协作的能力。
3. 引导学生树立正确的金融风险意识，认识到金融时序分析在实际应用中的价值。
本课程针对高年级金融及相关专业学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将目标分解为具体的学习成果。
通过本课程的学习，学生能够掌握金融时序分析的基本知识和方法，具备实际操作能力，为未来从事金融研究和实务工作打下坚实基础。
同时，课程注重培养学生的情感态度价值观，使他们在掌握专业知识的同时，具备良好的职业素养和道德观念。
二、教学内容本课程教学内容主要包括以下几部分：1. 金融时序分析基本概念与原理：介绍金融时间序列的特点、平稳性检验、自相关函数和偏自相关函数等基本概念，以及AR、MA、ARMA、ARIMA等主要模型原理。
2. 金融时序模型的建立与预测：讲解金融时序模型的建立过程，包括模型识别、参数估计、模型检验等步骤，并通过实例分析，展示如何运用模型进行市场预测。
3. 金融时序模型的应用：探讨金融时序模型在市场风险评估、投资组合优化、宏观经济预测等领域的应用，以及模型的局限性。
4. 统计软件操作与实践：结合教材内容，教授学生使用R、Python等统计软件进行金融时序数据分析，提高学生的实际操作能力。
5. 案例分析与讨论：选取具有代表性的金融时序分析案例，组织学生进行讨论，培养学生独立分析和解决问题的能力。
金融时间序列分析2篇
金融时间序列分析2篇金融时间序列分析（一）时间序列是指一组按时间顺序排列的数据。
在金融领域，时间序列分析常用于分析股票、货币、债券、商品等资产价格的变化规律。
本文将介绍金融时间序列分析的方法和应用。
一、时间序列分析的方法时间序列分析方法包括时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性检验、时间序列预测等。
其中，时间序列模型是时间序列分析的核心部分，常用的模型包括ARMA、ARIMA、GARCH等。
ARMA模型是一种自回归移动平均模型，包括自回归项和移动平均项两部分。
ARIMA模型是在ARMA模型的基础上增加了差分项，可以处理非平稳时间序列。
GARCH模型是一种波动率模型，可以处理金融资产价格的波动性。
时间序列分解可以将时间序列分解成趋势、季节性和随机性三个部分，可以更好地理解时间序列的特点。
时间序列平稳性检验可以检验时间序列的平稳性，平稳性是很多时间序列模型的前提条件。
时间序列预测可以预测未来的时间序列值，是金融时间序列分析的一个重要应用。
二、时间序列分析的应用时间序列分析在金融领域有广泛应用，例如股票价格预测、外汇汇率波动分析、资产组合优化等。
下面以股票价格预测为例介绍时间序列分析在股票市场的应用。
股票价格是众多金融时间序列中最重要的一个。
时间序列分析对于股票价格预测有重要作用。
预测股票价格涨跌的方向可以帮助投资者制定合理的投资策略。
一种基本的股票价格预测方法是使用ARIMA模型。
ARIMA模型可以处理非平稳时间序列，更好地适用于股票价格预测。
通过建立ARIMA模型，可以对未来的股票价格进行预测。
同时，还可以使用时间序列分解方法，将股票价格分解成趋势、季节性和随机性三个部分，更好地理解和预测未来的股票价格变化趋势。
三、总结时间序列分析是金融领域中重要的一种分析方法。
时间序列模型、时间序列分解、时间序列平稳性检验、时间序列预测等是时间序列分析的基本方法。
时间序列分析在股票价格预测、外汇汇率波动分析、资产组合优化等方面有广泛应用。
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《金融时间序列分析》讲义主讲教师：徐占东登录：徐占东《金融时间序列模型》参考教材：1．《金融时间序列的经济计量学模型》经济科学出版社米尔斯著2．《经济计量学手册》章节3．《Introductory Econometrics for Finance》 Chris Brooks 剑桥大学出版社4．《金融计量学：资产定价实证分析》周国富著北京大学出版社5．《金融市场的经济计量学》 Andrew lo等上海财经大学出版社6．《动态经济计量学》 Hendry著上海人民出版社7．《商业和经济预测中的时间序列模型》中国人民大学出版社弗朗西斯著8．《No Linear Econometric Modeling in Time series Analysis》剑桥大学出版社9．《时间序列分析》汉密尔顿中国社会科学出版社10．《高等时间序列经济计量学》陆懋祖上海人民出版社11．《计量经济分析》张晓峒经济科学出版社12．《经济周期的波动与预测方法》董文泉高铁梅著吉林大学出版社13．《宏观计量的若干前言理论与应用》王少平著南开大学出版社14．《协整理论与波动模型——金融时间序列分析与应用》张世英、樊智著清华大学出版社15．《协整理论与应用》马薇著南开大学出版社16．（NBER working paper）17．（Journal of Finance）18．（中国金融学术研究网） 教学目的：1）能够掌握时间序列分析的基本方法；2）能够应用时间序列方法解决问题。
教学安排1单变量线性随机模型：ARMA ; ARIMA; 单位根检验。
2单变量非线性随机模型：ARCH,GARCH系列模型。
3谱分析方法。
4混沌模型。
5多变量经济计量分析：V AR模型，协整过程；误差修正模型。
第一章引论第一节金融学简介一．金融学概论1．金融学：研究人们在不确定环境中进行资源最优配置的学科。
金融学的三个核心问题：资产时间价值，资产定价理论（资源配置系统）和风险管理理论。
2．金融理论分类:1) 中国传统的金融理论：货币银行和国际金融。
货币银行理论主要研究构成金融学基础的货币的产生、职能、货币系统的构建、货币系统的工作机理、以及货币市场等理论。
目前货币银行理论的重点转向中央银行利用货币政策进行宏观调控的研究上来。
而银行理论逐渐转向微观金融理论的研究范畴。
国际金融理论是研究国际贸易中发生的货币（汇率）支付问题，主要包括汇率决定制度、汇率稳定制度，汇率危机理论。
2) 西方金融理论：是与资本市场有关的各种理论。
包括金融经济学financial economics；公司金融corporate finance；金融市场学financial market；行为金融理论behavioral finance；3）理论金融学和实证金融学：金融学的核心问题是结果的不确定性。
理论金融主要以数理金融和金融工程为主；数理金融和金融工程主要研究金融模型，包括资产定价理论，风险管理理论两部分。
资产配置系统中核心问题就是资产的价格，而金融资产的最大特点就是结果的不确定性，因此金融资产的定价也就是金融理论中最重要的问题之一。
因此资产定价理论是任何一个金融理论教材都要研究的问题。
而目前对资产定价的研究逐渐从最传统的高斯分布条件下的研究开始向偏离正态分布下如何定价的研究。
传统金融资产定价的参考书：Merton 的连续时间金融；Duffie 的动态资产定价理论；Jorrow 的金融决策制定理论；黄奇辅的金融经济学基础；风险管理理论探讨的是金融资产管理问题的另一方面。
由于东亚金融危机的爆发，全世界越来越重视金融资产的风险问题。
由于结果的不确定性，某些资产就体现出风险特征。
而目前风险管理不仅涉及到个人资产组合的风险管理，证券市场的风险管理，还包括银行的信用风险管理，操作风险管理等各个金融领域，可以说，金融理论的中心已经从定价转向风险管理这一课题。
实证金融的重点研究方法就是金融经济计量学；实证金融主要是对经济理论的检验。
不仅包括对金融理论前提的检验，还包括对金融理论模型结果的检验。
应该说，实证金融问题是学术界探讨最多的问题，人们更关心金融资产的实际情况，而对于理论模型中不符合实际情况的问题产生质疑。
因此实证金融问题对金融理论的发展起到了促进作用。
经典的参考书：Andrew 的金融市场的经济计量学；布鲁克斯的金融经济计量学引论；米尔斯的金融时间序列模型；二．金融理论研究的两个问题：收益率和风险收益率度量的是资产的价格。
风险是对结果不确定性的一种度量。
（一） 收益率1．收益率的定义：（1）（simple net return ）简单净收益：11t t t P R P −=−。
（2）(simple gross return)简单总收益1t R +：等于1加上简单净收益，。
（3）复利：如果时期t-k 到时期t 内可以分为k 个时期，则总收益()()()11121123111.....1....t t r t k t t t t k tt t t t k t k R R R R P P P P P P P P P P −−+−−−+−−−−−+≡+++≡=净收益等于总收益减1。
这里强调：收益率一定是有时间限制的，即它是一个流量指标。
学术文献中的收益率通常为年收益率。
对于多年收益率，需要进行年度化（转换成年度收益率形式），公式为：()()11100111k k k t t j t j j j Annualized R k R R k −−−−==⎡⎤=+−⎡⎤⎢⎥⎣⎦⎣⎦∑∏ 近似解根据的是Taylor 分解。
使用近似值要依据实际情况来决定。
（4）连续复利（或对数收益率）：()11log 1log t t t t t t P r R p p P −−≡+==− 这里的log t t p P =为价格的对数。
（5）股息：如果期间存在股息时，则期末的价格t P 称为除息价格，此时的收益率就应该考虑股息，即11t t t t P D R P −+=− ()()1log log t t t t r P D P −=+− 2．为什么研究收益率，而不研究价格。
（1）投资的规模收益特性：平均而言，金融市场可以认为是完全竞争的，所以投资规模不会影响收益率。
因此收益是度量投资机会的合适的指标。
（2）收益率具有平稳性和遍历性。
比价格具有更好的统计特性。
尤其是，动态一般均衡模型一般得到的是非平稳的价格，但得到的收益率是平稳的。
3．简单收益率和对数收益率的比较（1）简单收益率的缺点：a ．正态分布假设违背了有限负债原则。
b ．单期收益服从正态分布，多期收益却不服从正态分布。
（2） 对数收益率的优点：1）多期收益情形，对数多期收益等于单期连续复利的和：()()()()()()()()()()111111log 1log 11...1log 1log 1...log 1....t t t t t k t t t k t t t k r k R k R R R R R R r r r −−+−−+−−+=+=+++=++++++=+++对数收益率使收益率的统计建模更为简单。
2）价格取对数，能够降低数值；3）价格取对数，能够消除某些过程的非平稳性，既当方差为均值的某种函数形式时，取对数可以消除这方面的影响，从而得到常数方差。
4）为了估计变量弹性的需要。
(3) 对数收益率的缺点：对于投资组合收益1Npt ip it R w R =∑，但投资组合的对数收益率不等于资产的对数收益率的和，即1N pt ip it r w r ≠∑。
当0t ∆→，则1N pt ip it r w r →∑。
因此，当我们研究资产之间关系时，一般使用简单收益率；而当研究收益的跨期行为时，使用对数收益率。
4．剩余收益（收益率溢价）即考察资产收益和另外一种参考资产（如无风险资产）的收益的比较，表示为0it it t Z R R =−， 0it it t z r r =− 这种溢价可以认为是一种套利投资组合，此投资组合中资产为多头，参考资产为空头。
因此，净投资为零，所以称为套利投资组合。
（二） 风险1．风险的定义：是指在决策过程中，由于各种不确定因素的作用，决策方案在一定时间内出现不利结果的可能性以及可能损失的程度。
包括损失的概率、可能损失的数量以及损失的易变性。
2．风险的分类：1）信用风险credit risk：The risk of a trading partner not fulfilling his obligations in full on due date or at any time。
Including aggregation, probability of default and expected loss measurements。
2）市场风险Market Risk：an institution's financial condition resulting from adverse movements in the level or volatility of market prices of interest rate instruments, equities, commodities and currencies. Market risk is usually measured as the potential gain/loss in a position/portfolio that is associated with a price movement of a given probability over a specified time horizon. This is typically known as value-at-risk (VAR). 3）清算风险Settlement Risk：Settlement risk is the risk that a settlement in a transfer system does not take place as expected. settlement risk comprises both credit and liquidity risks. The former arises when a counterparty cannot meet an obligation for full value on due date and thereafter because it is insolvent. Liquidity risk refers to the risk that a counterparty will not settle for full value at due date but could do so at some unspecified time thereafter; causing the party which did not receive its expected payment to finance the shortfall at short notice.4）其它风险Other Risks：（1）流动性风险liquidity risk, which comes in two forms. Market liquidity risk arises when a firm is unable to conclude a large transaction in a particular instrument at anything near the current market price. Funding liquidity risk is defined as the inability to obtain funds to meet cashflow obligations.（2）法律风险legal risk, which is the risk that a transaction proves unenforceable in law or because it has been inadequately documented; （3）操作风险operational risk, i.e. the risk of unexpected losses arising from deficiencies in a firm's management information, support and control systems and procedures.3．风险的度量：方差，半方差，var等方法。