VaR模型及其在金融风险管理中的应用(1)
金融风险管理中的统计模型与预测方法
金融风险管理中的统计模型与预测方法在金融行业中，风险管理是至关重要的，尤其是在今天充满不确定性的市场环境下。
为了应对各种风险，金融机构越来越倾向于使用统计模型和预测方法来帮助他们评估和管理风险。
本文将探讨金融风险管理中常用的统计模型和预测方法，并介绍它们的应用。
一、风险管理概述金融风险管理旨在识别、测量和控制金融机构所面临的各种风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
在风险管理过程中，统计模型和预测方法被广泛用于风险评估、风险度量和风险控制。
二、统计模型在金融风险管理中的应用1. VaR模型VaR（Value at Risk）是衡量投资组合或金融机构所面临的最大可能损失的统计指标。
VaR模型基于历史数据和概率分布假设，通过计算在给定信任水平下的最大损失来评估风险。
2. Copula模型Copula模型用于描述多个变量之间的依赖关系。
在金融风险管理中，Copula模型经常用于估计多个金融资产的联动风险。
通过将边缘分布和联合分布分离，Copula模型能够更准确地捕捉金融资产之间的相关性。
3. GARCH模型GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是用来描述金融时间序列中存在的波动的模型。
在风险管理中，GARCH模型被用来对风险波动进行建模，从而更准确地估计投资组合的风险。
三、预测方法在金融风险管理中的应用1. 时间序列预测时间序列预测方法是一种基于历史数据的预测方法。
通过对金融时间序列数据进行分析和建模，可以预测未来的市场趋势和风险变动。
常用的时间序列预测方法包括ARIMA模型、指数平滑法等。
2. 机器学习算法随着大数据技术的发展，机器学习算法在金融风险管理中的应用越来越广泛。
机器学习算法通过从大量数据中学习和发现模式，并运用这些模式进行预测和决策。
常用的机器学习算法包括神经网络、随机森林等。
3. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于随机数的模拟方法，通过生成大量的随机样本，计算出不同情景下的风险指标。
Var风险模型在金融市场风险管理中的应用研究的开题报告
Var风险模型在金融市场风险管理中的应用研究的开题报告一、选题背景与意义在金融市场经常出现价格波动，风险是不可避免的，因此风险管理成为金融市场的重要任务之一。
随着交易量的增长，金融市场的风险管理模型也在不断发展。
VaR （Value-at-Risk）在金融领域被广泛采用，其可以衡量投资组合在某个置信水平下的最大可能损失。
它可以帮助金融机构制定风险管理策略并评估其效果。
本文将研究VaR风险模型在金融市场风险管理中的应用，旨在为金融市场的风险管理提供一些实用性的建议。
二、研究内容本文将从以下几个方面展开研究：1. VaR模型的基本原理：分析VaR模型的理论基础和计算方式；2. VaR模型的优缺点：比较VaR模型与其他风险管理模型的优缺点；3. VaR模型在金融市场中的应用：研究VaR模型在股票、期货、外汇等金融市场的应用，并分析应用中的问题和挑战；4. VaR模型的改进：展示VaR模型的改进方法，并分析其优缺点；5. VaR模型的实践案例：以某一金融机构为例，分析该机构采用VaR模型的实践效果。
三、研究方法本研究将采用文献资料法、实证调查法和案例研究法相结合的方法，以理论分析为基础，加强实证研究的深度和广度，以实际案例为基础，强化理论与实践的结合，全面深入地研究VaR风险模型在金融市场风险管理中的应用。
四、预期结果本研究预期达到以下几个目标：1. 深入理解VaR模型的基本原理和优缺点；2. 掌握VaR模型在金融市场中的应用与挑战；3. 分析VaR模型的改进方法和实现效果；4. 通过实践案例，评估VaR模型在金融机构中的应用效果；5. 提出VaR模型在金融市场风险管理中的实践建议。
五、论文结构本论文预计分为以下几个部分：第一章、绪论：对本研究的背景、目的、方法、意义等进行介绍；第二章、VaR模型的理论基础：阐述VaR模型的理论基础、计算方式等；第三章、VaR模型的优缺点：比较VaR模型与其他风险管理模型的优缺点；第四章、VaR模型在金融市场中的应用：研究VaR模型在股票、期货、外汇等金融市场的应用，并分析应用中的问题和挑战；第五章、VaR模型的改进：展示VaR模型的改进方法，并分析其优缺点；第六章、VaR模型的实践案例：以某一金融机构为例，分析该机构采用VaR模型的实践效果；第七章、结论与建议：对本研究的主要结论进行总结，提出VaR模型在金融市场风险管理中的实践建议。
金融风险管理中VaR模型的应用
金融风险管理中VaR模型的应用摘要：随着全球金融化趋势日渐明显，全球经济发展速度不断加快，金融市场的不确定性大幅度提高，高效管理金融风险迫在眉睫。
与此同时，VaR模型优势特征明显，已被频繁应用到金融领域，成为新经济形势下金融风险测量的关键性模型。
因此，本文在分析VaR模型的基础上从不同角度入手客观探讨了其在金融风险管理过程中的应用，将金融风险最小化的同时最大化提升经济效益。
关键词：VaR模型；金融风险管理；应用我国金融领域高速发展的同时金融风险也日趋严重，金融风险具有其客观性，在金融大环境下，高效管控金融风险是金融机构与企业运营发展中面临的重要任务，也是社会大众关注的重要方面。
在多方面因素影响下，VaR模型应运而生的同时有效发展，在度量金融风险等方面有着重要作用，要全面、深入剖析金融风险管理具体情况，通过多样化路径科学运用VaR模型，最大化发挥优势作用，优化投资策略制定、资金配置等环节，从源头上降低金融风险发生系数，在实现经济效益目标中增强市场核心竞争力。
1VaR模型VaR模型就是在资产组合既定条件下，在未来一定时间内，任一金融工具、金融品种的市场价格波动之后潜在的最大损失，是当下比较流行的风险量化技术，通常情况下，中文译为在险价值、风险价值。
VaR模型是数学、经济学两大领域有机融合下的产物，也是JP摩根公司用来准确计量市场风险的产物，也就是说，VaR模型最初只是应用在市场风险度量方面，随着其持续发展，已被广泛应用到金融风险管理的多个方面。
在新形势下，经济学领域中数学学科的应用日趋日渐深入以及扩大，VaR模型可以说是数学在经济领域成功应用的客观折射。
与此同时，VaR模型和传统风险度量模式有着根本上区别，是一种以统计分析为基础的风险量化技术，优势特征鲜明，能够有效弥补传统风险度量模式实际应用中呈现的缺陷。
在VaR模型产生以及作用下，人们的投资、经营、管理等观念发生了质的变化，常将VaR模型应用到开展的投资活动中，准确度量投资对象风险，在深化把握风险大小、自身风险承受能力等基础上制定可行性较高的投资方案、投资策略，确保投资更加科学、有效，防止因盲目投资造成严重的经济损失。
金融风险管理中的VaR模型及应用研究
金融风险管理中的VaR模型及应用研究在金融投资中，风险管理是一项关键性工作。
为了规避风险，投资者需要采用不同的方法对风险进行测算、监控和控制。
而其中，以“价值-at-风险”（Value-at-Risk，VaR）模型为代表的方法，成为许多金融机构和投资者对风险管理进行实践的重要途径。
本文将从VaR模型的概念、计算方法、应用研究等方面进行分析探讨。
一、VaR模型的概念和计算方法VaR是指某一风险投资组合在未来一段时间内，尝试以一定置信度（通常为95%、99%）估计其最大可能损失金额。
VaR分析的目的是定量化风险，并作为投资者制定投资决策的重要参考依据。
VaR模型的计算方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和正态分布法。
历史模拟法利用历史价格数据，模拟投资组合的未来价值变化；蒙特卡洛模拟法则采用随机方式，给出多种可能的结果；正态分布法基于正态分布假设，可以采用数学公式得出VaR数值。
在实际应用中，不同的计算方法适用于不同的投资组合和风险管理要求。
二、VaR模型应用研究的进展VaR模型在金融投资中的应用已经逐步成为一项主流的风险管理方法。
然而，在实践应用中，VaR模型存在一些局限性和问题，如对极端事件的处理能力不足、对交易流动性和市场风险变化的关注不足等。
针对这些问题，学者们开展了一系列研究，并不断改进VaR模型。
例如，将VaR模型与条件风险价值（CVaR）模型相结合，可更好地处理极端风险；利用高频数据和机器学习等方法，可提高计算结果的准确性和实时性；同时，还可以通过分层支持向量回归（Layered Support Vector Regression）等方法，对VaR值进行修正和预测。
随着技术和数据处理手段的不断改进，VaR模型在未来的风险管理中的应用将更加广泛和完善。
三、VaR模型的局限性虽然VaR模型在风险管理中有着广泛的应用，但也有一些局限性。
首先，VaR 模型往往基于假设性条件，对于一些极端风险和非线性风险等难以做出准确预测。
金融科技中的风险评估模型使用方法
金融科技中的风险评估模型使用方法随着金融科技的兴起和发展，金融行业的风险管理日益变得复杂和重要。
风险评估模型是金融科技中的一项关键工具，能够帮助金融机构识别、量化和管理各种风险。
本文将介绍金融科技中常见的风险评估模型及其使用方法。
1. 常见的风险评估模型（1）VaR模型：Value at Risk（VaR）是金融领域中常用的评估风险的指标，它能够在一定置信水平下，估计金融资产或投资组合的最大可能损失。
VaR模型的使用相对简单，其核心是通过历史数据对风险进行估计。
（2）CVaR模型：Conditional Value at Risk（CVaR）是对VaR模型的扩展，它不仅能够估计可能的最大损失，还能提供在超过VaR时的条件损失。
CVaR模型通过考虑超出VaR的风险分布来更全面地评估风险。
（3）模拟模型：模拟模型使用随机变量生成多次模拟结果，以计算不同场景下的风险指标。
这种方法可以更准确地估计复杂的风险，但计算成本较高。
（4）回归模型：回归模型将风险指标作为因变量，将其他相关因素作为自变量，通过建立数学模型来评估风险。
这种方法适用于多因素影响的复杂风险评估。
2. 风险评估模型的使用方法（1）数据准备：选择合适的风险评估模型之前，需要准备好相关的数据。
这些数据可以包括资产价格、市场指数、经济数据等。
数据的准确性和完整性对于模型的结果至关重要，因此应确保数据来源可靠，并进行适当的数据处理和清洗。
（2）模型选择：根据具体的需求和场景，选择适合的风险评估模型。
不同的模型适用于不同类型的风险，例如VaR模型适用于评估市场风险，CVaR模型适用于评估信用风险。
此外，还可以根据模型的复杂度和计算需求来选择合适的模型。
（3）参数估计：对于某些模型，如VaR模型和CVaR模型，需要通过历史数据对模型的参数进行估计。
这包括计算收益率、波动率和相关系数等风险指标。
参数估计的准确性直接影响到模型结果的可靠性，因此需要仔细选择估计方法并进行有效的样本量估计。
金融风险管理中的var模型及其应用
金融风险管理中的var模型及其应用金融风险管理是金融机构在业务运作中面临的一种重要挑战。
为了有效地管理金融风险，金融机构需要采用适当的风险测量模型和工具来评估和控制风险水平。
其中，Value at Risk (VaR) 模型是金融风险管理中最为常用的模型之一。
VaR模型是一种用来衡量金融投资组合或金融机构面临的风险程度的方法。
它可以用来估计在给定置信水平下，投资组合或资产在未来一段时间内可能出现的最大损失额。
VaR模型的核心思想是通过对历史数据的分析，计算出在未来一定时间内资产或投资组合的价值变动的可能范围，从而提供投资者或金融机构制定风险管理策略的依据。
VaR模型的应用十分广泛。
首先，在投资组合管理中，VaR模型可以帮助投资者评估不同投资组合的风险水平，并选择合适的投资策略。
通过计算不同投资组合的VaR值，投资者可以比较不同投资组合的风险敞口，并选择相对较低风险的投资组合来降低整体风险。
在金融机构的风险管理中，VaR模型可以用来评估机构面临的市场风险、信用风险和操作风险等。
金融机构可以通过计算VaR值来确定自身的风险敞口，并采取相应的风险管理措施。
例如，当VaR值超过机构预先设定的风险限制时，机构可以采取风险对冲、减仓或停止某些高风险业务等措施来控制风险。
VaR模型还可以用于金融监管。
监管机构可以要求金融机构报告其投资组合的VaR值，以评估机构的风险水平，并采取相应的监管措施。
同时，VaR模型也可以用于制定宏观风险管理政策，帮助监管机构评估整个金融系统的风险敞口，及时发现和应对系统性风险。
然而，VaR模型也存在一些局限性。
首先，VaR模型基于历史数据，对未来的不确定性无法完全捕捉。
其次，VaR模型假设资产收益率的分布是对称的，忽视了极端事件的可能性。
最后，VaR模型无法提供损失的概率分布，只能给出在一定置信水平下的最大损失额。
为了克服VaR模型的局限性，研究者们提出了许多改进和扩展的模型。
例如，Conditional VaR (CVaR) 模型可以提供在VaR水平以上的损失分布信息，对极端风险有更好的衡量能力。
基于VaR模型的金融风险管理
基于VaR模型的金融风险管理在金融市场中，投资者常常面临的一个问题是如何管理风险。
在这种情况下，VaR（Value at Risk）就成了一种广泛应用的风险控制工具。
VaR是一种测量金融市场风险的方法，其本质是通过一个数值来表示某一资产或组合的可能最大损失水平。
VaR模型的应用，可以为投资者提供对于投资组合的风险控制，以及对决策的依据。
一、VaR模型的工作原理VaR模型是一种基于统计学方法的风险管理工具。
通过VaR模型，投资者可以计算出他们投资组合的潜在损失，以及损失的可能性大小。
VaR模型的工作原理是基于市场数据，通过历史模拟法（Historical Simulation）、方差-协方差方法（Variance-Covariance Method）、蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）等方案来计算投资组合的VaR值。
在历史模拟法中，VaR值是通过历史市场数据计算出来的。
这种方法的缺点是：计算出的VaR值仅仅反映了历史数据的结果，对于未来市场的变化，无法提供准确的预测。
在方差-协方差方法中，VaR值是通过方差-协方差矩阵、日收益率的标准差以及置信水平三个因素来计算的。
这种方法的缺点是：对于异常情况，如金融市场出现大幅度波动，这种方法无法为投资者提供有效的风险控制。
在蒙特卡罗模拟法中，VaR值是通过数学模型和随机模拟计算出的。
这种方法将金融市场作为模拟对象，可以灵活的模拟各种不同情况下的投资组合损失水平，可以更加准确地预测未来市场的变化。
二、VaR模型的优缺点VaR模型作为一种风险管理工具，具有以下的优缺点。
优点：1、VaR可以量化风险；2、VaR可以适用于任何市场和任何投资组合；3、VaR可以帮助投资者评估潜在损失的路径，并提供一些可能的风险控制方式。
缺点：1、VaR只是一个可以预测的概率，无法完全预测未来市场的波动；2、VaR仅仅适用于一定水平以下的风险；3、VaR的计算会受到各种因素的影响，如使用的模型、市场数据和投资组合本身的特点等。
金融风险管理中的VaR模型及应用
金融风险管理中的VaR模型及应用随着金融市场的不断发展，金融风险管理变得越来越重要。
金融风险管理是指通过对风险的识别、量化和控制，以及对风险的管理和监测，使企业能够在风险控制的范围内保持稳健的发展。
VaR（Value at Risk）是一种量化风险的方法，随着其在金融中的广泛应用，VaR已经成为了金融风险管理的主要工具之一。
VaR是指在一定时间内，特定置信水平下，资产或投资组合可能面临的最大损失。
VaR模型是通过数学方法对投资组合的风险进行分析和量化，来计算投资组合在未来一段时间内的最大可能亏损。
VaR模型最初是由瑞士银行家约翰·布鲁纳尔在1994年提出的，该模型被广泛应用于银行、保险、证券等金融机构的风险管理中。
在VaR模型中，置信水平是非常重要的一个参数。
置信水平是指VaR计算时所选择的风险分布中，有多少的概率是不会超过VaR值的。
通常，置信水平选择95%或99%。
如果置信水平为95%，则意味着在未来一段时间内，该投资组合亏损超过VaR值的概率小于5%。
VaR模型的核心是风险分布。
常用的风险分布有正态分布、t分布和蒙特卡罗模拟法，其中，正态分布和t分布是最常用的风险分布。
在计算VaR时，需要对投资组合的风险分布进行估计，然后根据选择的置信水平来计算VaR值。
如果VaR值很大，则表明投资组合的风险很高，需要采取相应的风险控制措施。
VaR模型的应用范围非常广泛，它主要用于投资组合的风险管理。
在投资组合的构建中，VaR模型可以用来优化投资组合，使得风险最小化。
同时，在投资组合的风险管理中，VaR模型也可以用来进行风险监测和风险控制。
此外，VaR模型还可以用来进行波动率计算。
波动率是衡量金融市场风险的重要指标，其代表了价格或投资组合价值的波动程度。
在金融市场中，波动率越大，表明风险越高。
VaR模型可以通过对历史数据的分析，估计出资产或投资组合的波动率，以便更好地进行风险管理和预测。
虽然VaR模型已经被广泛应用于金融风险管理中，但是VaR模型也存在一些局限性。
VaR模型及其在金融风险管理中的应用
市场得到迅猛发展 ．这 也使得金融市场 的波动 日益加剧 ， 第二， 根据第 一步得到的时间序列 ， 计算当前资产组合价
５ 平均 ２ ％． ０个 交 易 日才可 能 出现 一 次这 种情 况 。 者 说 计 算市 场 因子过去 Ｎ １ 时期 价格 水平 的实际 变化 。 或 ＋个 假定
有 ９％的把 握 判断 该 投 资公 司在 下 一个 交 易 日内 的损 失 未来 的价格 变 化与 过 去完 全相 似 ． ５ 这样 结合 市 场 因子 的 当
在 ８ ０万元 以内 ，％的 凡 率 反 映 了金 融 资 产 管 理 者 的 风 前 价 格 水平 就 可 以直 接 模拟 市场 因 子 未 来 一个 时 期 的 Ｎ ０ ５
险 厌恶程 度 ， 可根据 不 同 的投 资者 对风 险 的偏 好程 度和 承 种可能 价格 水平 ： 受 能力来确 定。 （ ） 用金 融 定 价 公 式 ． ３利 根据 模 拟 出的 市场 因子 未来 Ｖ Ｒ方 法 的核 心在 于描 述 金 融 时 间序 列 的统 计 分 布 Ｎ种 可能价 格水 平 ，求 出证 券 组合 的 Ｎ种 未来 盯 市价值 ａ
或概 率密度 函数 。讨论 Ｖ Ｒ 计算 的一 般性 原理 ： 虑一 个 并 于 当前 市场 因子 的证券 组 合价 值 比较 ． 到证 券组 合未 ａ 考 得
证券 组合 ，假 定 Ｐ为 证券 组合 的初 始价 值 ， ０ Ｒ是特 有期 内
来 的 Ｎ个 潜在损 益分 布 ：
VaR模型在金融风险管理中的应用
二、ａ Ｖ Ｒ模 型 的基本 内容
Ｖ Ｒ模 型 是 指 在 一 定 的持 有 期 及 某 一 概 率 情 况 下 ， 计 给 ａ 估 定 投 资 工 的 潜 在 的 最 大 损 失 。用 Ｊｒ ｎ的权威说法 “ ａ ｏｏ ｉ Ｖ Ｒ值 是给定置信 区间的一个持有 期内的最坏的预期损 失” Ｉ 。ｌ ｌ 显然 ， 该指标有 以下优点 ： 其一是它
【 中图分类号 】 ８０ Ｆ３
一
【 文献标识码 】 Ａ
【 文章编号 】 ０４ ２６ （０８２一Ｏ４０ １ —７８２０ ） Ｏ４ —３ ０ ４
险的内部模型 ， 以便选 择其 中一个作 为标 准测试 的框架。这次
、
Ｖ Ｒ模 型产 生 的背 景 ａ
再次充分 确信了 Ｖ Ｒ作为内部测量市场风险模型 ａ Ｖ Ｒ（ ａｕ ｉ ） 型 是 国际 上 近 几 年 发 展 起 来 的 一 种 研究 的结果 ， ａ Ｖ ｌｅ ｔ ｓ 模 ａＲ ｋ ” 计算机技术的 日新月异也使得 Ｖ Ｒ的复杂金融 ａ 卓有 成效 的风险量化技术 ， 中文通常译 为风险 价值 、 在险价 值 的设想 。 同时 ， 模 型的计算 能够实现 ， 通过风险分析软件我们很 容易就能做到 等。 它的一种较 为通俗 的定义是 ： 未来一定时 间内 ， 在给定的条 件下 ，任何一种金融工具 和品种 的市场价格的潜在最大损失 。 以一 目了然 的方式来表达 出具体 的风险值 。 在这 个定 义中包含 了两个 基本 因素 ：未来一 定时 间” 给定 “ 和“ 的条件” 前者可以是一天 、 。 一周 、 一个月 或一年等 ； 后者是经济 条件 、 市场 条件 、 上市 公司及 所处行 业 、 信誉 条 件等 的概率 条 件。概率条件是 Ｖ Ｒ中的一个基本 条件 ， ａ 也是最普遍使用的条 件， 它的发 布与天气预报 的发布相类似。 例如 ：时 间为一天 ， “ 置 信水平为 ９ ％（ ５ 概率 ）所持证券组合 的 Ｖ Ｒ Ｉ ０元 。” ， ａ ＝ Ｏ０ ０ 其涵 义就是 ： 明天该证券组合可有 ９ ％的把握保证 ， “ ５ 其最大损失不 会超过 １ ０元 。” ００ ０ 或者说是 ： 明天该证券组合最大损失超过 “ １ ０元 只有 ５ ００ ０ ％的 可 能 。 ” 与传 统 风 险 度 量 的手 段 不 同 ， ａ Ｖ Ｒ模 型 完 全 是 基 于统 计 分 析基础上 的风险度量技术。它的原理是根据资产组合价值变化 的统计分 布图，可 以直 观地 找到与置信度相对应 的分位数 ， 即 Ｖ Ｒ值 。Ｖ Ｒ模型是 Ｊ ａ ａ Ｐ摩根公司用来计 量市场风 险的产物 ， 当 时 Ｊ ．ｏｇｎ公 司 的 总 裁 韦 瑟 斯 通 （ ａ ｅ ｔ ｅ 要 求 下 属 每 ＰＭ ｒａ Ｗｅｔ ￣ｏ ） ｈ ｎ 天下午在当天交易结束后的 ４点 ｌ ，交给他一份报告说 明 ５分 公司在未来 ２ ４小时 内总体潜在 的损失 是多大。于是风险管理 人员开发 了一种能测量 不同交易 、不同业务部 门市场风险 ， 并 将这些风险体现为一个数值的 Ｖ Ｒ方法 。从 Ｖ Ｒ模 型的起源 ａ ａ 不难看出 ， 它最 早 是 用 来 度 量 市 场 风 险 的 ， 目前 Ｖ Ｒ 的 分 析 方 ａ 法正在逐 步被引入金融风险管理的各个领 域。 Ｖ Ｒ模 型可以说是 经济学和数学两学科结合 的产物 ， ａ 或者 说数学发展 到今天 已使风险量化成为可能。目前数学在经济 中 的应用呈 现 日趋深入和扩大的趋势 ， 近几年来获得诺贝尔经济 学奖的工作基本上都是数学在经济中的应 用。 以说 Ｖ Ｒ模型 可 ａ 是数学在经济 中的又一次成功应用。１９ 年 ４ 的《 ９５ 月 巴塞尔委 员会关于银行 监管》 ： 委员会调查了银行 自己的计算资本风 称 “
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VaR模型及其在金融风险管理中的应用引言国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，发达国家的各大银行、证券公司和其他金融机构都在积极参与金融产品（工具）的创新和交易，使金融风险管理问题成为现代金融机构的基础和核心。
随着我国加入WTO，国内金融机构在面对即将到来的全球金融一体化的挑战，金融风险管理尤显其重要性。
传统的资产负债管理（Asset-Liability Management）过份依赖于金融机构的报表分析，缺乏时效性，资产定价模型（CAPM）无法揉合新的金融衍生品种，而用方差和β系数来度量风险只反映了市场（或资产）的波动幅度。
这些传统方法很难准确定义和度量金融机构存在的金融风险。
1993年，G30集团在研究衍生品种基础上发表了《衍生产品的实践和规则》的报告，提出了度量市场风险的VaR（ Value-at-Risk ）模型(“风险估价”模型)，稍后由JP.Morgan推出了计算VaR的RiskMetrics风险控制模型。
在些基础上，又推出了计算VaR的CreditMetricsTM风险控制模型，前者用来衡量市场风险；JP.Morgan公开的CreditmetricsTM技术已成功地将标准VaR模型应用范围扩大到了信用风险的评估上，发展为“信用风险估价”（Credit Value at Risk）模型，当然计算信用风险评估的模型要比市场风险估值模型更为复杂。
目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。
VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。
⒈1995年巴塞尔委员会同意具备条件的银行可采用内部模型为基础，计算市场风险的资本金需求，并规定将银行利用得到批准和认可的内部模型计算出来的VaR值乘以3，可得到适应市场风险要求的资本数额的大小。
这主要是考虑到标准VaR方法难以捕捉到极端市场运动情形下风险损失的可能性，乘以3的做法是提供了一个必要的资本缓冲。
⒉Group of Thirty 1993年建议以风险资本（Capital—at—risk）即风险价值法（VaR）作为合适的风险衡量手段，特别是用来衡量场外衍生工具的市场风险。
⒊1995年，SEC也发布建议，要求美国公司采用VaR模型作为三种可行的披露其衍生交易活动信息的方法之一。
这些机构的动向使得VaR模型在金融机构进行风险管理和监督的作用日益突出。
国际金融风险管理的发展从国际金融风险管理发展历程来看，近20年来，大致经历了以下几个阶段：(一)80年代初因受债务危机影响。
银行普遍开始注重对信用风险的防范与管理，其结果是《巴塞尔协议》的诞生。
该协议通过对不同类型资产规定不同权数来量化风险，是对银行风险比较笼统的一种分析方法。
(二)90年代以后随着衍生金融工具及交易的迅猛增长，市场风险日益突出，几起震惊世界银行和金融机构危机大案(如巴林银行、大和银行等事件)促使人们对市场风险的关注。
一些主要国际大银行开始建立自己的内部风险测量与资本配置模型，以弥补《巴塞尔协议》的不足。
主要进展包括：市场风险测量新方法—Value At Risk(VaR)(风险价值方法)。
这一方法最主要代表是摩根银行的“风险矩阵)系统”；银行业绩衡量与资本配置方法——信孚银行的“风险调整的资本收益率(Risk Adjusted Rettlrn on Capital，简称Raroc)”系统。
(三)最近几年一些大银行认识到信用风险仍然是关键的金融风险，并开始关注信用风险测量方面的问题，试图建立测量信用风险的内部方法与模型。
其中以J.P.摩根的Credit Metrics和Credit Suisse Financial Products(CSFP)的Credit Risk+两套信用风险管理系统最为引入注目。
1997年亚洲金融危机爆发以来，世界金融业风险(如1998年美国长期资本管理公司损失的事件)出现了新特点，即损失不再是由单一风险所造成，而是由信用风险和市场风险等联合造成。
金融危机促使人们更加重视市场风险与信用风险的综合模型以及操作风险的量化问题，由此全面风险管理模式引起人们的重视。
经过多年努力，风险管理技术已达到可以主动控制风险的水平。
目前有关研究侧重于对已有技术的完整和补充，以及将风险计值法推广到市场风险以外(包括信用风险、结算风险、操作风险)等其他风险领域的尝试。
从金融风险定量管理技术来看，国际金融组织和金融机构先后发展了如下新技术（1）新资本协议1999年6月3日，巴塞尔银行委员会发布关于修改1988年《巴塞尔协议》的征求意见稿，该协议对银行风险管理新方法给予充分的关注，具体表现在：对银行进行信用风险管理提供更为现实的选择，方法有三种：①对现有方法进行修改，将其作为大多数银行计算资本的标准方法，在这种情况下，外部信用评估(指标准普尔和穆迪公司等的评级)可用来细致区分某些信用风险。
②对于复杂程度较高的银行，巴塞尔银行委员会认为可将其内部评级作为确定资本标准的基础，并且对于某些高风险的资产，允许采用高于100％的权重。
③新协议明确指出：“一些利用内部评级的、复杂程度更高的银行还建立了以评级结果(以及其它因素)为基础的信用风险模型。
这种模型旨在涵盖整个资产组合的风险这一特点，在仅仅依靠外部信用评级或内部信用评级中是不存在的。
但是由于一系列困难的存在，包括数据的可获得性以及模型的有效性，很显然信用风险模型目前还不能在最低资本的制定中发挥明显作用。
”委员会希望在经过进一步的研究和实验后，使用信用风险模型将成为可能，并将汁划关注这方面的进展。
这说明，巴塞尔银行委员会在一定程度上肯定了目前摩根等国际大银行使用的计量信用风险模型。
对市场风险管理方面进展给予肯定，并突出了利率风险和操作风险的管理。
此外还肯定了一些新的金融创新工具。
如新协议就资产证券化问题提出了新风险权重计量方案，对某几种短期承诺采用20％的信用风险转换权数。
并明确指出：“降低信用风险的技术如信用衍生产品的近期发展使银行风险管理的水平大幅度提高。
”（2）、风险价值法(VAR)在风险管理的各种方法中，VAR方法最为引人瞩目。
尤其是在过去的几年里，许多银行和法规制定者开始把这种方法当作全行业衡量风险的一种标准来看待。
VAR之所以具有吸引力是因为它把银行的全部资产组合风险概括为一个简单的数字，并以美元计量单位来表示风险管理的核心——潜在亏损。
VAR实际上是要回答在概率给定情况下，银行投资组合价值在下一阶段最多可能损失多少。
VAR特点①可以用来简单明了表示市场风险的大小，单位是美元或其他货币，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；②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；③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。
VAR主要应用①用于风险控制。
目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VAR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。
利用VAR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VAR限额，以防止过度投机行为的出现。
如果执行严格的VAR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。
②用于业绩评估。
在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。
公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。
所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。
但VAR方法也有其局限性。
VAR方法衡量的主要是市场风险，如单纯依靠VAR方法，就会忽视其他种类的风险如信用风险。
另外，从技术角度讲。
VAR值表明的是一定置信度内的最大损失，但并不能绝对排除高于VAR值的损失发生的可能性。
例如假设一天的99％置信度下的VAR＝＄1000万，仍会有1％的可能性会使损失超过1000万美元。
这种情况一旦发生，给经营单位带来的后果就是灾难性的。
所以在金融风险管理中，VAR方法并不能涵盖一切，仍需综合使用各种其他的定性、定量分析方法。
亚洲金融危机还提醒风险管理者：风险价值法并不能预测到投资组合的确切损失程度，也无法捕捉到市场风险与信用风险间的相互关系。
（3）风险调整的资本收益法风险调整的资本收益是收益与潜在亏损或VAR值的比值。
使用这种方法的银行在对其资金使用进行决策的日个候，不是以盈利的绝对水平作为评判基础，而是以该资金投资风险基础上的盈利贴现值作为依据。
每家银行都清楚风险与收益的关系。
在进行一项投资时，风险越大，其预期的收益或亏损也越大，投资如果产生亏损，将会使银行资本受侵蚀，最严重的情况可能导致银行倒闭。
虽然银行对投资亏损而导致的资本侵蚀十分敏感，但银行必须认识到，承担这些风险是为厂盈利，问题的关键在于，银行应在风险与收益之间寻找一个恰当的平衡点，这也是Raroc的宗旨所在。
决定Raroc的关键是潜在亏损即风险值的大小，该风险值或潜在亏损越大，投资报酬贴现就越多。
Raroc可用于业绩评估，如果交易员从事高风险的投资项目，那么即使利润再高，由于VAR值较高，Raroc值也不会很高，其业绩评价也就不会很高。
实际上近几年出现的巴林银行倒闭、大和银行亏损和百富勤倒闭等事件中，都是由于对某一个人业绩评价不合理所致，即只考虑到某人的盈利水平，没有考虑到他在获得盈利的同时承担的风险对其进一步重用的结果。
Raroc 方法用于业绩评估，可以较真实地反映交易人员的经营业绩，并对其过度投机行为进行限制，有助于避免大额亏损现象的发生。
（4）、信贷矩阵(Credit Metrics)1997年4月初，美国J．P摩根财团与其他几个国际银行——德意志摩根建富、美国银行、瑞士银行、瑞士联合银行和BZW共同研究，推出了世界上第一个评估银行信贷风险的证券组合模型(Credit Metrics)。
该模型以信用评级为基础，计算某项贷款或某组贷款违约的概率，然后计算上述贷款同时转变为坏账的概率。
该模型通过VAR数值的计算力图反映出：银行某个或整个信贷组合一旦面临信用级别变化或拖欠风险时所应准备的资本金数值。
该模型覆盖了几乎所有的信贷产品，包括传统的商业贷款；信用证和承付书；固定收入证券；商业合同如贸易信贷和应收账款；以及由市场驱动的信贷产品如掉期合同、期货合同和其他衍生产品等。
具体计算步骤是首先对信贷组合中的每个产品确定敞口分布；其次，计算出每项产品的价值变动率(由信用等级上升、下降或拖欠引起)；再次将单项信贷产品的变动率汇总得出一个信贷组合的变动率值(加总时应考虑各产品之间的相互关系)。