金融风险度量方法研究
基于金融市场风险具体度量方法的研究
三 、 融市 场 风 险度 量具 体 方 法 分析 金 Ｉ 感 性 和 波 动 性 分 析 方 法 ． 敏
敏 感 性 和 波 动 性 分 析 方 法 是 用 来 衡 量 某 个 或 多 个 因 素 的变 动 对 预 期 结 果 影
响 程 度 的 一 种 方 法 。计 算 敏 感 度 的 公 式
析 和 压 力 测 试 又 进 一 步 弥 补 了 Ｖａ Ｒ无 法 描 述 在 非 正 常 情 况 下 可 能 结 果 的缺 陷 。
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基 于 金 融 市 场 风 险 具 体 度 量 方 法 的 研 究
口童 青 竹 宋彦 红 钟 云 龙
（ 国矿 业 大 学 （ 京 ） 北 京 中 北 ， １０ ８ ） ０ ０ ３
一
、
风 险 度 量 概 述
股 票 价 格 风 险和 商 品 价 格 风 险 等 的度 量 。 二 、 场 风 险 度 量 体 系 市 市场风险度量主要 包括三个 部分 ： 敏 感 性 和 波 动 性 分 析 、 风 险价 值 法 （ ａＯ、 ＶＰ
情 景 压 力 测 试 方 法 。其 中 ， 感 性 和 波 动 敏
工 具 对 各 类 风 险 的 大 小 和 影 响 进 行 具 体
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用类似 方法 测量其 他 因素对 结果 的影响
金融风险管理的风险度量方法
金融风险管理的风险度量方法在金融市场中，风险管理是一项至关重要的任务。
为了有效管理风险，金融机构采用了各种风险度量方法来评估和衡量其暴露于不同类型风险的程度。
本文将介绍几种常见的金融风险管理的风险度量方法。
1. 历史模拟法历史模拟法是一种常见的风险度量方法，其基本思想是通过分析历史数据来模拟市场变动和可能的损失。
该方法首先收集一段时间内的历史市场数据，然后通过计算得到不同投资组合在历史上的回报率分布。
最后，通过查找历史回报率的极端情况，如最大回撤和最大损失，来估计风险暴露。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种流行的风险度量方法，它基于市场资产的预期回报和波动率。
该方法通过使用投资组合中各个资产的期望回报率和协方差矩阵来计算投资组合的方差，并进一步计算出标准差。
标准差被认为是风险的度量指标，它衡量了投资组合在预期回报率范围内的波动程度。
3. 极值理论极值理论是一种用于度量金融风险的高级方法。
该理论认为，金融市场中的风险事件通常是极端事件，因此需要使用极值理论来量化这些风险。
常用的极值理论模型包括极大值模型和极小值模型。
这些模型通过统计极端事件的出现频率和程度，来估计投资组合在未来可能发生的极端损失。
4. 蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于概率统计的风险度量方法。
该方法通过建立一个随机模型，模拟大量可能的市场走向，并计算投资组合在这些市场走向下的收益和损失。
通过重复模拟，可以得到投资组合的收益分布，并计算出风险暴露。
5. 债券评级法债券评级法是一种常见的信用风险度量方法。
该方法基于信用评级机构对债券发行人的信用评级，将投资组合中不同债券的信用风险进行综合评估。
评级越低，表示发行人的违约风险越高，投资组合的信用风险也就越大。
总结起来，金融风险管理的风险度量方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和假设。
在实际应用中，为了更准确地评估和衡量风险，金融机构通常会结合多种方法，并根据具体情况进行调整和优化。
系统性金融风险的度量及其时变经济效应研究
系统性金融风险的度量及其时变经济效应研究系统性金融风险的度量及其时变经济效应研究一、引言金融市场是现代经济的重要组成部分，金融风险作为金融市场中的重要问题，一直备受关注。
随着金融市场的全球化和互联网技术的发展，金融体系中的风险不仅具有了更大的规模，同时也变得更加复杂和共振。
系统性金融风险指的是金融体系中一系列金融机构和市场的相互关联和相互依赖导致的风险，它对整个金融系统和实体经济都具有广泛的影响。
本文旨在探讨系统性金融风险的度量方法以及其时变经济效应。
二、系统性金融风险的度量系统性风险的度量是研究系统性金融风险时的重要环节。
常用的系统性金融风险度量方法包括VaR、ES、DCC-GARCH模型等。
1. VaR方法VaR（Value at Risk）即风险值，是衡量金融投资损失可能性的一种方法。
VaR方法通过设定置信水平，计算在该置信水平下可能出现的最大损失。
VaR方法的优点在于简单直观，但缺点是没有考虑到尾部风险。
2. ES方法ES（Expected Shortfall）即条件风险值，是在VaR方法的基础上提出的，用于度量尾部风险。
ES方法衡量在给定的置信水平下，超过VaR的损失均值。
相对于VaR方法，ES方法能更好地反映极端风险。
3. DCC-GARCH模型DCC-GARCH模型是动态条件相关GARCH模型的一种，用于估计金融时间序列的相关系数。
该模型能够捕捉金融市场中不同资产之间的相关性变化，对于度量系统性风险具有较好的效果。
三、系统性金融风险的时变经济效应系统性金融风险对经济的效应主要表现在两个方面，一方面是对金融体系的影响，另一方面是对实体经济的影响。
1. 对金融体系的影响系统性金融风险的爆发可能导致金融市场的崩溃，引发市场的恐慌情绪，进而影响整个金融系统的稳定性。
在2008年的全球金融危机中，由于美国次贷危机引发了一系列金融机构的倒闭，金融市场瞬间陷入混乱，世界各国的金融体系遭受了严重冲击。
金融风险度量方法研究综述
金融风险度量方法研究综述本文对金融风险度量方法展开讨论，对当前流行的一些风险度量方法和模型进行比较并分析其优缺点，特别指出了信息熵度量方法，最后对风险度量方法的发展趋势发表了自己的观点。
标签：一致风险度量VaR ES 失真函数Shannon熵累积剩余熵现在，度量和控制风险是所有现代人类活动最为关心的一项主要事情。
金融市场由于其对经济和政治环境的高度敏感性，自然也不例外。
金融市场的一项主要功能实际上是允许经济界的不同参与者交易其风险，而近二十年来，由于受经济全球化和金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，金融机构面临着日趋严重的金融风险。
近年来频繁发生的金融危机造成的严重后果充分说明了这一点。
本文的主要目的就是介绍为适应现代金融市场而提出的度量金融风险的比较有代表性的模型及各自的特点和关系, 进而进行对比研究。
一、波动性方法自从1952 年Markowitz 提出了基于方差为风险的最优资产组合选择理论后,方差(均方差)就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。
方差计算简便,易于使用,而且已经有了相当成熟的理论。
方差作为一种风险度量,显然具有次可加性,但是因它不具备后面将要介绍的一致性中的平移不变性和单调性,故不是一致性风险度量。
此外,它还存在以下缺点:(1)把收益高于均值部分的偏差也计入风险,这显然与事实不符;(2）以收益均值作为回报基准,也与事实不符;(3)只考虑平均偏差,并没对人们普遍关注的收益的左尾问题给予充分的考虑,因此不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。
二、VaR模型(Value at Risk)风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。
在数学上的严格定义如下:设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则:VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。
金融风险的度量与管理
金融风险的度量与管理金融市场中存在着各种各样的风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。
对于金融机构和投资者而言，正确度量和有效管理这些风险至关重要。
本文将探讨金融风险的度量方法以及相应的管理措施。
一、金融风险的度量金融风险的度量是对风险进行定量评估和估算其可能造成的损失的过程。
一些常见的金融风险度量方法包括：1. 历史模拟法：基于历史数据，模拟不同情景下的收益和损失。
该方法基于假设，即未来的风险与过去的风险相似。
2. 方差-协方差法：通过计算资产收益率的方差和协方差矩阵，估计风险和相关性。
这种方法常用于投资组合优化和风险分散。
3. 值-at-风险（VaR）：VaR表示在一定置信水平下，可能的最大损失。
它是一种广泛应用的风险度量方法，具有直观性和易于计算的优点。
4. 应激测试（Stress Testing）：通过模拟极端情景下的市场变动，评估金融机构或投资组合的脆弱性和抵御能力。
二、金融风险的管理金融风险的度量只是管理的第一步，更重要的是制定相应的管理策略和措施来降低和控制风险。
以下是一些常见的金融风险管理方法：1. 多元化投资：分散风险是投资组合管理的基本原则之一。
通过在不同资产类别、行业和地区进行投资，可以减少特定风险。
2. 风险对冲：使用衍生品等金融工具来对冲风险。
例如，购买期权合约可以保护投资组合免受市场下跌的影响。
3. 管控杠杆：杠杆作为一种放大收益的工具，同样也会放大损失。
金融机构和投资者应该合理控制杠杆，避免过度杠杆化带来的风险。
4. 有效监管：监管机构在金融市场中发挥着重要作用。
它们应设立相应的规则和制度，监督金融机构的行为，保障市场的健康发展。
5. 与保险公司合作：一些金融风险可以通过购买保险来转移给保险公司。
这对于企业和个人来说是一种常见的风险管理方法。
结论金融风险的度量与管理对于金融机构和投资者而言至关重要。
只有正确认识和度量风险，制定相应的管理策略和措施，才能更好地保护资产、提高收益，并在金融市场中长期稳定发展。
金融风险评估模型的研究与构建
金融风险评估模型的研究与构建金融风险评估是金融机构和投资者不可或缺的一项重要工作。
准确评估金融风险可以帮助机构和个人进行风险管理和决策制定，从而避免潜在的损失。
由于金融市场的复杂性和变化性，构建一个有效的金融风险评估模型是至关重要的。
本文旨在探讨金融风险评估模型的研究与构建，并介绍一些常用的方法和技术。
1. 金融风险评估模型的研究方法金融风险评估模型的研究方法多种多样，下面是一些常见的方法：风险度量：风险度量是评估金融风险的基本工具，常用的风险度量方法包括历史模拟法、方差-协方差法、蒙特卡洛模拟法等。
这些方法可以衡量投资组合或资产的风险水平，并提供相应的风险收益指标。
时间序列模型：时间序列模型是一类用于研究金融市场波动的统计模型。
常用的时间序列模型包括GARCH模型、ARCH模型等。
这些模型可以帮助识别金融市场的波动性和风险水平，并为风险管理提供参考。
应用机器学习方法：机器学习方法在金融风险评估中被广泛应用。
通过使用大量历史数据和预测算法，机器学习方法可以帮助构建复杂的模型，以识别和预测潜在的风险。
常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林、神经网络等。
2. 常用金融风险评估模型以下是一些常用的金融风险评估模型：Value at Risk(VaR)：VaR模型是一种常用的风险度量方法，用于评估金融资产组合在给定置信水平下的最大亏损。
VaR模型通过计算历史数据的分位数来衡量风险水平，并提供一个具体的损失金额。
Expected Shortfall(ES)：ES模型是对VaR模型的一种扩展，用于评估在VaR水平之上的潜在损失。
ES模型可以提供更全面的风险评估，并帮助投资者更好地掌握困难时期的风险情况。
Copula模型：Copula模型是一种广泛应用于金融风险评估的统计模型。
Copula模型可以捕捉多个不同资产之间的相关性，提供更准确的风险评估。
在构建投资组合时，使用Copula模型可以更好地理解不同资产之间的相互作用。
我国金融机构系统性风险度量与外溢效应研究
我国金融机构系统性风险度量与外溢效应研究一、概述随着全球金融市场的日益一体化，金融机构间的相互联系和相互依存性不断加强，这使得单个金融机构的风险事件可能迅速扩散至整个金融体系，甚至对实体经济产生深远影响。
对金融机构系统性风险的度量与外溢效应进行研究，对于维护金融稳定、防范金融风险具有重要意义。
我国作为世界上最大的发展中国家，金融市场和金融机构的发展日新月异，同时也面临着诸多风险挑战。
在此背景下，本文旨在通过深入研究我国金融机构系统性风险的度量方法以及风险外溢效应的形成机制，为政策制定者提供理论支持和实践指导，以期提升我国金融体系的抗风险能力，保障金融稳定和经济健康发展。
具体而言，本文将首先回顾国内外关于金融机构系统性风险度量与外溢效应的相关理论和文献，梳理现有研究成果和不足。
结合我国金融市场的实际情况，构建适合我国国情的金融机构系统性风险度量模型，并运用该模型对我国金融机构的系统性风险进行定量评估。
接着，本文将进一步分析我国金融机构风险外溢效应的形成机制，探讨风险在不同金融机构和金融市场间的传播路径和影响程度。
基于研究结果，提出针对性的政策建议，为我国金融体系的稳健运行提供理论支撑和实践指导。
1. 研究背景与意义随着全球金融市场的日益一体化和我国金融改革的不断深化，金融机构之间的关联性日益增强，金融市场的波动性也呈现出复杂性、多变性的特点。
在这样的背景下，金融机构的系统性风险及其外溢效应成为了金融监管和学术研究的重要议题。
特别是近年来，全球范围内频发的金融危机事件，如2008年的国际金融危机和近年来的欧洲债务危机等，都凸显了系统性风险对于金融稳定乃至整体经济安全的巨大威胁。
深入研究我国金融机构的系统性风险度量与外溢效应，不仅有助于提升我国金融体系的稳健性，也对防范和化解全球金融风险具有重要意义。
从理论层面来看，对金融机构系统性风险的研究有助于丰富和完善金融风险管理理论。
通过对系统性风险的度量及其外溢效应进行深入分析，可以更加准确地把握金融市场的运行规律，为金融风险的预警和防控提供科学依据。
金融风险管理中的风险度量方法
金融风险管理中的风险度量方法概述：金融市场中存在着种类繁多的风险，如市场风险、信用风险、操作风险等。
为了有效管理这些风险，金融机构需要采用科学的方法进行风险度量。
本文将介绍几种常见的金融风险度量方法。
一、历史模拟法（Historical Simulation）历史模拟法是一种基于历史数据的风险度量方法。
它的原理是通过观察历史数据和资产收益率等信息，来估计未来风险。
具体步骤包括：首先收集一段历史数据，然后计算投资组合的价值变动，最后根据历史数据的分布来评估未来的风险。
二、蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）蒙特卡罗模拟法是一种基于概率分布的风险度量方法。
它通过随机数的生成来模拟金融市场未来的可能状态，并计算每种状态下的投资组合价值。
最后，通过分析这些模拟结果的统计特征来评估风险水平。
三、价值-at-风险（Value-at-Risk，VaR）价值-at-风险是一种常见的风险度量方法，用来评估可能的损失水平。
VaR表示在一定的显著性水平下，投资组合的最大可能损失。
VaR的计算需要考虑收益率的分布、相关性以及持仓和市场的变化情况等。
四、条件风险度量方法（Conditional Risk Measures）条件风险度量方法是一种针对特定条件的风险度量方法，它考虑了在某个条件发生时的风险情况。
常见的条件风险度量方法包括条件Value-at-Risk（CVaR）和条件期望损失（CET）等。
五、压力测试（Stress Testing）压力测试是一种通过引入极端情况来评估投资组合风险的方法。
它模拟了一系列不同的压力情景，如金融危机、市场崩盘等，并分析投资组合在这些情景下的损失情况。
六、风险度量方法的比较与选择不同的风险度量方法有各自的优缺点，选择合适的方法是很重要的。
历史模拟法和蒙特卡罗模拟法是基于统计的方法，依赖于历史数据和概率模型的合理性。
价值-at-风险是一种简单直观的方法，但对极端事件的处理较为困难。
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金融风险度量方法研究
作者：蒋彦平
来源：《现代经济信息》2013年第15期
摘要：随着经济全球化进程的逐渐发展，金融市场在这一背景之下，大大小小不同的波动更加容易出现。
其中金融波动对金融市场的稳定性造成了一定的影响，导致金融风险的存在也日益严重。
在美国经济危机爆发，对全球经济造成了严重的影响之后，更加提升了人们对金融风险的重视。
那么为了能够对金融风险进行有效的预防，就必须要找到一个科学合理的风险度量方法。
下面本文就对金融风险度量方法进行详细的分析。
关键词：金融；风险；度量方法
中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）08-0-01
金融风险的出现不但会对金融机构的正常运行产生一定的影响，甚至还会导致连锁反应的出现，从而造成全球经济动荡。
各金融机构为了能够对金融风险进行有效的控制，均加强了对其科学合理风险度量方法的研究，以此确保可以对金融风险进行准确的评估，提高金融风险控制力度[1]。
其中由于各金融风险之间也具有一定的差异性，因此其度量方法也有所不同，下面本文就对目前金融市场，最常用的三种进行探讨。
一、金融风险方差度量方法
在Markowitz1952年所发表的《资产选择》中，首次对金融理论进行了定量化的研究，那么Markowitz也就成为了第一个对金融市场风险，采用数量方法进行度量的人。
其中他的资产组合理论是在规范分析的基础上，对人们在进行资产选择时，怎样才能够对金融风险进行有效避免，从而获取最大化的经济效益的方法进行的探讨。
其中一开始市场风险的原型就是在资产组合理论中出现的，Markowitz曾把它称为是一种具备不确定性的资产收益。
Markowitz对于这一资产收益不确定性的度量，采用的是统计学中的方差或者标准差，那么这一方法也就成为了金融风险度量中的最早方法，金融风险大小也就第一次被Markowitz采用具体的数量进行的刻画。
方差这一金融风险度量方法不但具有概念明确、统计性好以及容易理解的优点，同时在收益率对正态分布假设条件服从的条件下，可以把组合方差分别称为多个单个的资产收益率方差和协议差。
金融风险的方差度量方法，具有良好的适用性和简便性，因此到目前为止，其不但在金融风险度量中使用范围最广，使用最广泛，同时也是之中影响最大的度量方法[2]。
但随着人们对金融风险本质认识的深入，这一度量方法所展示出来的弊端也越来越多，其中方差方法本身的定义就和风险的原始含义具有偏差，对于真实风险的大小不能够进行度量，其虽然可以帮助投资者规避一定的风险，但是也具有使其失去更多收益机会的可能。
另外方差方法的假设具有一定的严格性，具有比较繁重的计算任务，因此也就迫使人们不断的对新的金融风险
度量方法进行探寻，以能够对方差方法中所具有的弊端进行消除，从而提高金融风险度量的科学性、合理性和准确性[3]。
二、金融下侧风险度量方法
为了对方差度量方法中的不能对风险的本质属性、投资者的心理感受，不能够对进行真实、准确的反映这一缺点，引起了人们对金融实际风险更加切合实际的度量方法了寻找。
理论界更是更具风险的含义出发，进行了大量的尝试也研究，以能够找到一个有效的度量方法，最后对下测风险度量方法进行了提出。
这一方法是通过低于目标收益率下的收益分布状况，对风险进行描述，其考察对象主要是在风险构成中，收益分布的左边即损失边所具有的作用[4]。
下侧风险度量方法不但可以对风险的本质属性进行准确反映，同时还可以对投资者收益率正负偏差不同的真实感染进行反映。
另外还有效的改进和克服了方差方法中期望收益值低于收益率部分的这一缺陷，其假设条件不需要过于精细，因此其在各种不同的分布情形中的应用更加广泛，特别是对于普遍存在在现实中的非正态分布情形。
然而也不能够进行否认，这一方法同样存在一定的缺点，在其使用过程中，需要确定其目标收益率，但是这种确定方法具有一定的主观性，并不能够完全的对可能会遭受的潜在损失量进行准确反映。
并且其表达方式具有一定的复杂性，在计算过程中不但费时，也非常费力，因此其仍然不能够对人们金融风险度量方法的各项要求进行满足。
三、金融风险VaR度量方法
下侧风险度量方法不能够对潜在损失量进行准确的反应，那么为了对这一问题进行改进，人们又开始对其度量方法进行研究，最终在综合考虑潜在损失数量和损失发生率之后，又对VaR方法进行了提出。
其中这一方法主要是在正常市场条件，并对置信水平c给定的情况下，把在给定未来时间区间内的风险资产组合，可能会出现的最大期望损失进行计算。
在对C概率进行确定的条件下，其金融损失率肯定不会比VaR高。
VaR方法适合方差方法和下侧方法，均完全不相同的一种度量方法，其具有更加自由的随机性和应变性，在其综合考虑之下，可以更加准确的对风险的损失量和概率进行反映，同时还可以更加确切的反映出风险的二维属性。
另外也更加侧重于对投资绩效的不利收益率影响进行度量，所以可以更加准确的反映出投资者的真实心理感受[5]。
VaR方法还能够把金融风险直接简化成为一个数字，因此更加简便和可行。
然而这种方法也就只在正常的市场风险度量中适合使用，并且其计算方法更加复杂。
四、结语
随着市场经济的不断发展，金融一体化进度的循序加快，并且再加上在现代信息技术和各种金融理论的促动之下，金融市场也进行了迅速的发展，同时所出现的波动性和金融风险也日渐增多，尤其是在近些年来，金融危机的频繁发生，更是导致出现了严重的金融动荡。
因此为了能够对金融风险进行有效的控制，必须要对其进行科学合理的度量，所以怎样对金融风险进
行更加准确合理的度量，也就成为了金融机构最关注的问题之一，那么对于度量方法的研究也就越来越重视。
参考文献：
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