现行金融市场风险度量方法评析
金融机构的市场风险评估方法
金融机构的市场风险评估方法金融机构面临着各种风险，其中市场风险是一种常见且重要的风险类型。
市场风险指的是金融机构在金融市场中面对的不确定性和波动性风险，包括利率风险、汇率风险、股票价格风险等。
为了有效管理市场风险，金融机构需要采用适当的评估方法。
本文将介绍几种常用的市场风险评估方法。
一、历史模拟法历史模拟法是最常见和直观的市场风险评估方法之一。
该方法基于历史数据对未来市场风险进行预测和衡量。
具体而言，金融机构通过收集过去一段时间的市场数据，如股票价格、利率等，来估计未来市场变动的可能性和幅度。
然后利用这些数据进行模拟和计算，得出不同市场情景下的风险暴露和可能亏损。
二、VaR模型VaR（Value at Risk）模型是一种常用的市场风险评估方法，用于度量在给定置信水平下的最大可能亏损。
该方法将市场风险分析转化为损失的概率分布问题。
金融机构可以通过建立数学模型和使用统计方法，计算在特定时间段内不同置信水平下的VaR值。
VaR值表示在给定置信水平下的最大可能亏损金额，帮助金融机构确定风险承受范围和制定相应的风险管理策略。
三、蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机数模拟的市场风险评估方法。
该方法通过随机生成符合特定分布的随机变量，模拟未来市场变动的可能情况。
金融机构可以根据生成的随机数和模型参数，计算出不同市场情景下的风险暴露和可能亏损。
蒙特卡洛模拟法在考虑了市场的不确定性和复杂性后，能够更全面地评估市场风险。
四、压力测试压力测试是一种市场风险评估方法，用于评估金融机构在市场不利情况下的抗风险能力和资本充足性。
该方法通过制定不同的市场压力情景，如经济衰退、金融危机等，对金融机构进行模拟和测试。
压力测试可以有效评估金融机构在各种市场不利情况下的风险敞口和亏损水平，帮助机构制定相应的风险管理和资本配置策略。
综上所述，金融机构的市场风险评估方法多种多样，每种方法都有其适用的场景和技术要求。
金融机构可以根据自身的情况和需求选择合适的市场风险评估方法，通过对市场风险的准确评估和监控，提高风险管理水平，保证金融机构的稳健经营和可持续发展。
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。
金融风险评估的方法与技巧
金融风险评估的方法与技巧金融风险是指在金融活动中可能出现的不确定性和潜在的损失。
在金融市场中，由于风险的存在，投资者的收益率也会存在一定的波动性。
因此，对于金融市场参与者来说，了解和评估金融风险是非常重要的。
评估金融风险的方法和技巧涉及到多个方面，下面将从量化风险评估、财务风险评估和市场风险评估三个角度来探讨。
一、量化风险评估量化风险评估是通过构建数学模型，分析金融市场变动的规律和趋势，预测未来资产价格、投资回报率等，以此来评估投资风险的方法。
量化风险评估方法主要有历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和参数法。
历史模拟法是通过分析过去一定时期内金融市场的变化，计算出不同投资组合的收益情况，并预测未来的风险和收益。
但该方法有一个缺点，即它只能根据历史数据推测未来风险，不能准确地预测未来的风险。
蒙特卡罗模拟法则是通过构建一个金融市场的模型，模拟出这个市场未来的情况，来评估投资组合的风险和收益。
该方法可以根据各种可能性的组合来预测未来的风险，但需要大量计算和模型构建，可能存在一定的误差。
参数法可以通过分析公司的财务报表、经营历史等方面的数据来计算公司的投资风险。
这种方法需要准确地评估经济环境、市场竞争和政治局势等因素的影响，并根据公司的经营状况和金融表现来评估风险。
二、财务风险评估财务风险评估主要是对企业的财务结构、负债情况、利润表现等多个方面进行综合分析，来评估企业的财务风险和财务健康状况。
主要方法有债务比率、现金流量比率、利润与收益率比率等。
债务比率是指负债总额与所有者权益的比率。
该比率越高，企业的债务风险就越大。
现金流量比率是指企业利润与经营现金流量的比值，该比率越高，企业的运营风险就越低。
利润与收益率比率则是指企业的利润与投资回报率之比，该比率越高，证明企业的收益越高，财务风险也就越小。
三、市场风险评估市场风险评估是针对市场变化的评估，主要是通过行业分析和市场动态分析来评估市场风险和市场趋势。
主要方法有突破点分析、趋势线分析和技术指标分析等。
金融市场风险度量与预警模型研究
金融市场风险度量与预警模型研究引言金融市场的风险是投资者和经济体所面临的重要挑战之一。
随着全球金融市场的发展和复杂性增加，正确度量和预警金融市场风险的能力变得越来越重要。
本文旨在探讨金融市场风险度量与预警模型的研究，从而帮助投资者和经济体更好地应对金融市场风险。
一、金融市场风险度量金融市场风险度量是评估金融资产或投资组合波动性和损失概率的过程。
常见的金融市场风险度量方法包括历史模拟法、方差-协方差法和风险价值法。
1. 历史模拟法历史模拟法是一种基于历史数据对金融市场风险进行度量的方法。
它通过收集一段时间内的历史数据，并基于此数据计算风险指标，如波动性和损失概率。
然而，历史模拟法有一个明显的缺点，即它只能基于过去的数据进行预测，无法预测未来的风险。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是另一种常用的金融市场风险度量方法。
该方法基于资产或投资组合的历史回报率和协方差矩阵来计算波动性和损失概率。
然而，方差-协方差方法假设金融市场回报率服从正态分布，这在实际情况下并不成立。
3. 风险价值法风险价值法是一种相对较新的金融市场风险度量方法。
它通过计算在给定置信水平下的最大损失来度量风险。
风险价值方法不仅考虑了风险的波动性，还考虑了损失的概率分布，因此更加准确地度量了金融市场风险。
二、金融市场风险预警模型金融市场风险预警模型是一种用于检测金融市场风险波动的模型。
预警模型的目标是提前发现、警示并应对可能发生的金融市场风险。
1. 时间序列模型时间序列模型是一种常用的金融市场风险预警模型。
它基于历史数据和时间序列分析方法来预测未来金融市场的风险波动。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。
这些模型通过对过去数据的拟合来获得风险未来的预测。
2. 均值方差模型均值方差模型是另一种常用的金融市场风险预警模型。
它基于资产或投资组合的均值和方差来预测未来金融市场的风险波动。
常见的均值方差模型包括马科维茨均值方差模型、切诺模型等。
金融风险防控的评估方法与技术
金融风险防控的评估方法与技术金融风险是指金融机构存在的各种风险，在金融危机爆发时，金融风险的产生是导致金融危机加剧的重要原因之一。
因此，金融风险防控是保障金融行业稳定发展的重要环节。
在金融业务中，风险是不可避免的，如何对金融风险进行科学准确的评估，是金融机构规避和控制风险的必经之路。
一、金融风险评估方法1. 宏观评估宏观评估常用于政府层面的风险评估，例如对国家宏观经济、政策风险等进行评估。
常用的评估方法有静态风险评估和动态风险评估。
静态风险评估是指对某一时间点的风险情况进行评估，而动态风险评估则是针对风险在一段时间内的变化趋势进行评估。
2. 微观评估微观评估主要针对金融机构的内部风险，如信用风险、流动性风险、市场风险等。
微观评估常用的方法有三种：第一种是基于统计模型的评估方法，这种方法通过建立复杂的统计模型，对金融机构的实际情况进行数学上的分析，从而得出风险水平。
第二种是基于定量评估的方法，这种方法主要是通过采集数据，运用金融模型进行计算。
第三种是基于定性评估的方法，这种方法是对金融机构的管理水平以及组织管理等进行质性评估。
二、金融风险评估技术1. 大数据技术大数据技术是指根据数据量大、复杂度高的特点，应用大数据处理平台以及分布式存储系统，通过深度挖掘数据，寻找数据之间的关联性或规律性，提升金融风险管理的效果。
例如，将大量的市场数据进行分析，寻找市场波动规律，为投资者提供科学的投资建议，从而规避市场风险。
2. 人工智能技术人工智能可以对大量的金融数据进行分析，挖掘信息，帮助金融机构更准确地评估风险。
例如，人工智能可以通过监测眼动、行为数据等方式，对客户的风险承受程度进行评估，帮助金融机构确定客户的投资者类型，为客户提供更贴心的金融产品。
3. 区块链技术区块链技术是一种去中心化的数据库技术，它可以让金融机构在交易记录上实现全程记录，保证交易记录的真实性和完整性。
这样可以避免水木不清、造假等问题出现，保证风险评估的准确性。
金融风险评估中的风险测度方法
金融风险评估中的风险测度方法随着金融市场的不断发展和全球金融一体化的加速推进，金融风险评估已经成为了金融机构管理的重要环节。
在金融市场中，风险是不可避免的。
金融风险评估的目的就是通过量化和测度风险，为金融机构提供有效的风险管理工具和决策支持。
在风险测度方法中，风险测度是其中最为核心和关键的环节之一。
风险测度方法是对金融风险进行定量分析和测度的方法和工具。
不同的风险测度方法适用于不同的风险类型和风险模型，因此在进行金融风险评估时，选择合适的风险测度方法至关重要。
下面将介绍几种常见的金融风险测度方法：1. Value at Risk (VaR) 法VaR 法是目前金融市场上最为常用的风险测度方法之一。
VaR 指的是在给定的置信水平下，资产或投资组合在未来一段时间内可能发生的最大损失额。
VaR 将金融风险从统计学的角度进行定量化，能够对金融投资的风险进行有效的衡量。
VaR 法的优点是简单易懂、计算速度快，但在极端情况下存在一定的不足，因为VaR 法无法衡量极端风险。
2. Expected Shortfall (ES) 法ES 法是对 VaR 法的一种改进和补充。
ES 指的是在给定的置信水平下，资产或投资组合在发生损失时的平均损失额。
与 VaR 法只关注可能的最大损失额不同，ES 法更重视损失发生之后的后果。
ES 法通过考虑不同损失情景的概率加权平均来提供更全面和准确的风险测度。
3. Stress Testing (压力测试) 法压力测试是一种通过对金融机构的风险承受能力进行模拟和分析的方法。
该方法通过在不同的市场环境下进行模拟，以评估金融机构在不同风险情景下的风险敞口和资本充足度。
压力测试法主要用于评估金融市场的系统性风险和机构特定风险。
4. 成分分析法成分分析法是一种基于因子模型的风险测度方法。
该方法通过将投资组合的风险分解为与不同因子相关的组成部分，来分析和测度风险源。
成分分析法适用于对投资组合的风险进行深入分析和定量测度，帮助投资者识别并管理投资组合中的特定风险。
金融风险评估与监测方法
金融风险评估与监测方法在金融领域，风险评估与监测是至关重要的任务。
随着金融市场的不断发展和创新，各种风险不断涌现，需要有效的方法来评估和监测这些风险。
本文将介绍一些常用的金融风险评估与监测方法。
一、市场风险评估与监测方法市场风险是指市场价格波动对投资组合价值造成的损失。
常见的市场风险评估与监测方法包括历史模拟法、变异协方差法和蒙特卡洛模拟法。
历史模拟法通过分析历史数据，模拟当前投资组合的可能收益与风险。
它可以帮助投资者预测未来可能发生的市场波动，并做出相应的风险管理决策。
变异协方差法是一种基于统计分析的方法，它通过计算资产之间的协方差矩阵，进而评估投资组合的风险。
这种方法更加重视资产之间的相关性，能够更好地识别出系统性风险和非系统性风险。
蒙特卡洛模拟法基于随机分析的思想，通过生成大量随机数模拟市场价格的变动，进而评估投资组合的风险。
它可以模拟出不同情景下的投资组合价值，并用于市场风险的评估和监测。
二、信用风险评估与监测方法信用风险是指当债务人无法履行其货币债务或者其他债务义务时，对债权人造成的损失。
常见的信用风险评估与监测方法包括基础评级法、违约概率模型和边际模型。
基础评级法是根据债券发行人基本面的指标来评估其信用风险水平。
它主要依赖于财务数据和宏观经济指标，通过评级来判断债项的信用风险。
违约概率模型是一种基于统计分析的方法，用于评估债券违约的概率。
通过分析历史违约数据和相关变量，建立违约模型，对债券的信用风险进行评估。
边际模型是一种基于债券市场数据的方法，通过分析债券价格和收益率的变动，推测债券市场对信用风险的反应。
它可以识别出市场对债券违约风险的预期，并用于信用风险的监测。
三、流动性风险评估与监测方法流动性风险是指在一定时间内将资产转换为现金或现金等价物的能力。
常见的流动性风险评估与监测方法包括流动性指标法、市场深度法和压力测试法。
流动性指标法是通过计算流动性指标，评估资产的流动性风险。
常用的指标包括买卖价差、日均成交量和持有期限等，可以帮助投资者评估资产的流动性水平。
金融风险管理的定量分析方法
金融风险管理的定量分析方法金融市场的不确定性使得金融机构面临着各种风险，如信用风险、市场风险和操作风险等。
为了更好地管理这些风险，金融机构必须采用定量分析方法来评估和控制风险。
本文将介绍金融风险管理中常用的定量分析方法，并探讨其优缺点以及应用。
一、历史模拟法历史模拟法是金融风险管理中最常用的一种方法。
它基于历史数据来预测未来的风险水平。
具体而言，该方法通过收集历史数据，计算金融资产或投资组合的风险指标，如价值变动的标准差或风险价值（VaR），从而评估未来可能出现的风险水平。
优点：历史模拟法简单易懂，容易实施，可以基于真实数据进行分析和预测，能够捕捉到市场波动的历史趋势。
缺点：历史模拟法忽略了金融市场的非线性特征和复杂性，假设未来的市场行为与历史行为相似，但实际市场可能会发生结构性变化。
此外，历史模拟法依赖于历史数据，无法准确预测未来的风险。
二、蒙特卡洛模拟法蒙特卡洛模拟法是一种基于随机性的模拟方法，用于评估金融风险。
它通过生成大量的随机样本，模拟金融市场的潜在走势，从而计算投资组合的风险度量值，如VaR或条件VaR。
优点：蒙特卡洛模拟法可以考虑多种市场场景和可能性，能够更准确地评估风险。
它不仅可以估计风险水平，还可以提供概率分布信息，有助于决策者更好地理解风险。
缺点：蒙特卡洛模拟法计算复杂度高，需要生成大量的随机样本，消耗计算资源。
此外，模型的准确性依赖于输入变量的选择和分布假设，结果可能受到这些假设的影响。
三、基于统计方法的风险模型除了历史模拟法和蒙特卡洛模拟法外，还有许多基于统计方法的风险模型被广泛应用于金融风险管理中，如GARCH模型和ARIMA模型。
这些模型利用时间序列数据，通过建立数学模型来分析金融市场的波动性和风险传导机制。
优点：基于统计方法的风险模型可以更好地理解金融市场的动态特征，通过建立数学模型，能够更准确地预测和度量风险。
缺点：基于统计方法的风险模型需要对金融市场的数据进行假设和建模，假设可能会导致模型的不准确性。
- 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)。
现行金融市场风险度量方法评析2010-9-14摘要：风险度量是风险认知的核心，也是风险管理实践和许多金融理论的基础。
长期以来，许多学者在对风险度量问题进行深入研究的基础上，提出了很多风险度量方法。
本文通过对现有主要风险度量方法进行深入研究后发现，这些方法都存在着一定的缺陷。
这些缺陷不仅使它们很难满足风险管理实践的需要，而且使得建立在这些风险度量方法基础上的许多金融理论如资产组合、资产定价及期货期权定价理论均面临着巨大的挑战。
因此继续推动风险度量方法向前发展，仍然是学术界面临的重大课题。
关键词：风险度量，方法，评析在金融自由化浪潮的推动下，金融市场上各种价格变量的波动性在不断加剧，市场风险在日益复杂化，金融机构和企业日益暴露在市场风险之中，这在客观上对市场风险管理提出了更高的要求。
而市场风险管理的前提则是风险的识别和风险的度量，有效的市场风险管理建立在对市场风险的准确的把握基础之上。
因此，市场风险的度量在市场风险管理实践中具有重要意义。
同时，市场风险度量还是现代资产组合、资产定价、期货及期权定价理论的基础，是现代金融理论和投资理论的核心内容。
因此，市场风险度量在金融理论研究中也具有重要意义。
市场风险是指在未来特定时间内，由于市场条件的不确定变化而给经济主体带来一定的潜在损失的可能性。
市场风险的度量就是将风险定量化，即采用一定的方法来揭示风险的数量大小。
长期以来，许多学者对风险度量问题进行了深入的研究，提出了很多风险度量方法。
然而，由于他们对于风险的认识存在着差异，不同学者所提出的风险度量方法也存在很大不同，有的还存在严重的缺陷。
为了揭示这些方法存在的各种问题，推动风险度量理论研究进一步发展，本文试图在对现行各种风险度量方法的核心内容进行深入研究的基础上，对这些方法的优缺点进行分析、比较和评价。
一、方差方法最早采用数量方法定量研究金融市场风险度量问题的是Markowitz。
他于1952年发表的《资产选择》论文，以及在1959年出版的《资产组合选择：投资的有效分散化》专著，开创了金融理论定量化研究的先河。
Markowitz的资产组合理论主要是通过规范分析告诉人们，应该如何进行资产的选择，即选择哪些种类资产作为自己的投资对象，以及对各种资产的投资金额应该占投资总额的多大比重，才能实现风险最小和收益最大。
在Markowitz的资产组合理论中，市场风险被定义为资产收益的不确定性，这种不确定性的大小用统计学中随机变量偏离其期望值的方差或标准差来度量。
Markowitz提出的方差风险度量方法，第一次用一个确切的数量刻画了市场风险的大小，从而开创了人们对风险进行定量研究的先河。
以方差衡量市场风险的公式为：其中，ri 为第i，种可能的收益率，Pi为第i种收益率ri出现的概率。
由于方差具有概念明确，容易理解，以及良好的统计特性等特点，特别是在收益率服从正态分布的假设条件下，用方差度量的资产组合的风险即组合的方差，可以分解为组合中单个资产收益率的方差和各个资产收益率之间的协方差，因此用方差度量风险具有简便易行，适用性较强等优点，这使得直至目前为止，方差方法仍然是影响最大，应用范围最广的风险度量方法。
然而，随着风险理论研究的逐渐发展，以及人们对风险本质认识的日益深入，人们发现，用方差方法来度量金融市场风险存在着很大的弊端，主要表现在：(1)方差方法将资产收益率的不确定性或波动性定义为风险，并用方差或标准差来度量这种不确定性或波动性。
这一定义已经偏离了风险的原始含义，这种方法也不能准确地度量真实风险的大小。
这是因为，风险的原始含义是潜在损失，资产收益率的不确定性或波动性虽然与风险有关，但这种不确定或波动却未必一定会造成投资损失，只有收益率的向下波动才有可能给投资者造成损失，收益率的向上波动只会给投资者带来超额收益，而方差方法却没有严格区分收益率波动方向的这种差异。
相反，它以期望值作为判断收益率变动的标准，将收益率对其期望值的正负偏差都视为风险，把样本值相对于期望的所有波动，不管是向上的波动偏差还是向下的波动偏差，都计算为风险。
这在很大程度上偏离了风险的原始含义，无法反映风险的经济性质，有违于投资者对风险的真实心理感受，无法准确地度量真实风险的大小。
用它来指导人们按照风险最小的原则进行投资决策，有可能使投资者在有效地规避风险的同时，也与超额收益擦肩而过，丧失获得更多收益的机会。
(2)方差方法假设比较严格，要求资产收益率及其联合分布是正态的，这与实际出入较大，往往难以满足。
根据统计学原理，随机变量的特性由随机变量的概率分布决定，投资者所面临的风险由资产收益率的概率分布决定。
在正态分布的假设条件下，只要期望收益率水平和方差确定了，资产收益率的概率分布便随之确定了。
而资产收益率的概率分布一经确定，投资者所面临的风险状况也就随之确定。
然而，在现实中，资产收益率正态分布的假设一般不成立，通常是偏斜的，具有明显的偏度与峰度。
在这种情况下，即使收益率的期望值和方差都已固定，也可能有无数种收益率分布状态与之对应。
显然，相对于这些不同的收益率分布，投资者所面临的风险大小是各不同的。
可见，在资产收益率正态分布假设不成立的情况下，方差并不能决定资产收益率的概率分布，也不能决定投资者所面临的风险状况。
(3)方差方法的计算任务比较繁重。
在资产组合内的资产种类很多的情况下，需要计算很大的方差和协方差矩阵，例如当资产组合内有n种资产时，需要计算n 个方差、n个期望收益、n(n—1)／2个协方差系数，计算过于复杂，费时费力。
这有可能使采用方差方法指导投资实践时失去时效性。
另外，在方差计算过程中，由于平方的作用，使得小的偏差对方差值的影响变得微乎其微，只有较大的偏差才对方差产生重大的影响。
这会极大地夸大偏差在风险计算中的作用，而缩小小偏差在风险计算中的作用，并会使投资者忽视小的亏损的累积对最终收益率的强大侵蚀作用。
此外，在方差计算过程中，由于平方的作用，当收益率出现相同幅度的正负波动时，方差值的变动结果相同，然而这种变动对投资者来说，其风险显然是不同的。
二、下侧风险度量方法长期以来，为了克服方差风险度量方法中存在的无法准确地反映风险的本质属性和投资者真实心理感受的缺陷，解决收益率正态分布的不合理的假设等问题，找到一种更符合实际情况的新的风险度量方法，理论界从风险的本质含义出发，对风险度量方法进行了大量的研究和尝试。
由于风险的本质含义是损失，是不利的结果，于是学者们提出了下侧风险度量方法。
这种方法用低于目标收益率之下的收益分布状况来描述风险，着重考察的是收益分布的左边，即损失边在风险构成中的作用。
一般地，在某个目标收益率T之下的投资风险可表示为：其中，ri 为第i种可能的收益率，Pi是ri发生的概率。
LPMn是下端n阶部分矩。
n是LPM的阶数，n=0、1、2。
n取值的不同，反映在LPMn的不同含义上。
当n=0，LPM0表示收益率低于某一目标值的概率；当n=1，LPM1为单侧偏离某一目标值的均值，称作目标不足；当n=2，LPM2为目标半方差；当n=3、4，就是与峰度、偏度等指标相联系。
下侧风险度量方法的优点是：(1)能够准确地反映风险的本质属性及投资者对收益率正负偏差不一致的真实感受。
由于风险的基本含义是不利结果，是预期收益率低于某一目标值可能对投资者造成的不利影响，而下侧风险度量方法正是依据这一含义来度量风险的，它只考虑资产收益率低于投资者设定的某一目标值的部分，只将收益率的下半部分作为风险计量的因子，因此能够准确地反映风险的本质属性及投资者对收益率正负偏差不一致的真实感受，可以克服方差方法将收益率高于期望收益值的部分也作为风险计量因子的不足。
这也是下侧风险度量方法能够动摇方差风险度量方法地位根本之所在。
假设条件简单，并不需要像方差方法那样要求收益率服从正态分布，仅要求投资者为风险厌恶型，这在实际中能得到保证。
由于使用方差方法度量风险的假设前提是收益率服从正态分布，而下侧风险度量方法并不需要这样的假设条件，因此下侧风险度量方法比方差方法具有更大的适用性，可以广泛用于各种分布情形，既适用于资产收益率为正态分布的特殊情况，也适用于现实中普遍存在的非正态分布的情形。
虽然下侧风险度量方法具有上述优点，但仍存在以下一些缺陷：(1)使用下侧风险度量方法进行风险度量时，需要首先设定目标收益率，这种设定具有一定的主观性；虽然这种风险度量方法可以比较准确地度量损失发生的概率的大小，但仍未完全解决可能遭受的潜在损失到底有多大的问题。
(2)下侧风险度量方法的风险表达式比较复杂，计算费时费力。
根据它进行资产组合选择时，需要进行大量的复杂计算，这给实际运用带来了很大困难，使它的优越性难以发挥。
三、VaR方法为了克服下侧风险度量方法中存在的只能说明损失发生的概率，而不能确切地指出潜在损失到底有多大的问题，人们将潜在损失数量与损失发生的概率综合起来考虑，提出了VaR风险度量方法。
VaR的含义是，风险资产组合在正常的市场条件和给定的置信水平c下，在给定的未来时间区间内的最大期望损失。
也就是说，可以有c的概率保证，损失不会超过VaR。
即损失超过VaR值的概率只有1-c。
VaR的含义可以用下式表示：其中，△w为持有期内的损失，VaR为在置信水平c下的最大期望损失。
例如，假定资产投资的预期持有期间为一个月，在投资者事先设定的置信水平为99%，即损失概率为1%的条件下，如果某投资组合的VaR等于100万元，那么就意味着，在下一个月中有99%的置信度该组合的最大期望损失为100万元，或者说，有1%的可能性该组合的期望损失将超过100万元。
VaR的大小可以用资产组合在期末的期望价值水平E(w)与其在一定置信水平c 下的最低价值水平w*之间的差求得：可以看出，计算VaR需要确定三个变量：置信度、持有期和资产组合未来价值的概率分布。
其中前两者是投资者根据需要主观确定的，后者取决于持有期资产组合收益率r的概率分布。
而持有期资产组合收益率的概率分布或其密度函数f(r)则可以通过历史模拟法等方法加以确定。
这样，求VaR的问题就转化为确定资产组合在持有期内收益率概率分布的问题，于是计算VaR就相当于在资产组合收益率概率分布上找到满足置信水平c的最小收益率r*，使下式成立代表资产组找到了最小收益率r*，就等同于找到了VaR。
这是因为，如果用w合的期初价值，用μ代表资产组合在持有期内收益率的期望值，则VaR方法的优点是：(1)提供了不同于方差方法及下侧方法的新的风险度量方式。
它根据随机变量的概率分布来刻画和度量风险，给出了在一定置信水平和特定时间内的最大损失，将潜在损失数量与损失发生的概率综合起来考虑，比较恰当地反映了风险的损失程度和可能性大小，刻画了风险的二维属性，因此比较确切，是具有良好统计特性的风险度量指标。