燃油期货风险度量模型

Ⅰ 历史模拟法较之风险度量模型有哪些优点

信用风险(credit risk)是指由于借款人或市场交易对方违约而导致损失的可能性，以及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的可能性。从该定义可以看出。信用风险由两部分组成，一是违约风险，指交易一方不愿或无力支付约定款项致使交易另一方遭受损失的可能性；二是信用价差风险，指由于信用品质的变化引起信用价差的变化而导致的损失。

Ⅱ FRM考试中的常见金融风险模型有哪些

一、波动性方法
自从1952年Markowitz 提出了基于方差为风险的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。当然，波动性方法也存在以下缺点：
（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；
（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，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}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。不想重考，想一次通过，我有秘诀！！！
三、灵敏度分析法
灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；
（2）对产品类型的高度依赖性；
（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；
（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：
（1）单调性；
（2）次可加性；
（3）正齐次性；
（4）平移不变性。
次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指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损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。
（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。

Ⅲ 信用风险度量模型的对现代信用风险度量模型的分析评价

该模型的优点是：KMV模型是一个动态模型，将借款公司的股价信息转换成信用信息，对借款公司质量的变化比较敏感，同时市场信息也被反映在模型当中，具有一定的前瞻性，模型的预测能力较强。
KMV模型在实际运用中存在的不足是：一是着重于违约预测，忽视了企业信用等级的变化，只适于评估与企业资产价值直接联系的信贷资产(基本上只是贷款)的风险；二是该模型适用于上市公司的信用风险评估，由于我国的股市并不是一个有效的市场，上市公司的股票价格常常背离公司的实际价值，企业资产价值特别是国有企业的资产价值并不能够完全反映到股票市值中，从而影响了模型预测的精确性。但是，该模型可以运用到对跨国集团信贷资产的风险管理上，跨国企业的信贷资产很大部分以其母公司为担保人，而其母公司所在国家的股票市场是比较成熟有效的；三是模型基于资产价值服从正态分布的假设和实际不相符，模型不能够对长期债务的不同类型进行分辨。 该模型具有两个优点：一是该模型属于MTM(market to market)模型，并据此计算信用风险的VaR值，这与国有商业银行的经营理念基本吻合；二是该模型首次将组合管理理念引入信用风险管理领域，适用于商业信用、债券、贷款、贷款承诺、信用证、以及市场工具(互换、远期等)等信贷资产组合的风险计量。
该模型的局限在于：
一是该模型对信用风险的评判很大程度上依赖于借款人的信用等级的变化，在我国现有的信用环境下，出现大量损失的概率可能较高。
二是模型假设信用等级转移概率是一个稳定的马尔可夫过程，而实际中信用等级转移与过去的转移结果之间有很高的相关性。
三是该模型假设无风险利率是事先决定的，我国债券市场尚不发达，还没有形成合理的基础利率，而基础利率是计算贷款现值的重要因素。
四是在我国目前还没有比较客观、权威的信用评级公司，没有现成的企业信用等级转换概率和不同信用等级企业违约回收率数据资料。在商业银行历史贷款资料库中，某一信用级别的企业在不同时期转换成另一信用级别的概率可能是不相同的，某一信用级别的企业在各个时期违约回收率的均值可能也是不同的。这些不同时期的转换概率和企业违约回收率均值就构成了混沌时间序列。如果假设经济的宏观因素没有大的波动，就可以利用构成的混沌时间序列来预测短期未来的信用等级转换概率矩阵和企业违约回收率均值。有了这些数据，国有商业银行就可以应用信用度量术模型量化和管理信用风险。
五是该模型在实际运用中需要能够做好信用等级评估工作的高素质的工作人员，另外由于该模型采用了蒙特卡罗模拟，运算量较大，以国有商业银行现有的电脑网络系统，每次计算VAR值都需要几个小时甚至十几个小时，这样的速度有时可能无法满足业务发展的需要。 该模型的主要优势：比较容易利用死亡率表来计算单个债券和债券组合的预期损失及其波动率，特别是计算债券组合很方便；死亡模型是从大量样本中统计出来的一个模型，所以采用的参数比较少。该模型主要劣势：没有考虑不同债券的相关性对计算结果的影响；没有考虑宏观经济环境对死亡率的影响，因而需要时时更新死亡率表；数据更新和计算量很大；不能处理非线性产品，如期权、外币掉期
信用度量模型的意义
信用度量模型作为新巴塞尔协议框架，其意义在于确定银打所承担的风险水平；对贷款等各种金融产品进行合理定价；合理配置银行资本，抵御各种风险。
下面以基于VaR的风险度最模型为例来说明在新巴塞尔议框架下风险度量模型的积极意义。
2001年， 巴塞尔委员会发布了旨在替代旧版巴塞尔协议的《新巴塞尔资本协议》(以下简称新巴塞尔协议) 。在此框架下，商业银行面临的风险被分为三类：信用风险、市场风险和操作风险。
VaR被运用于商业银行风险管理始于对于市场风险的监管。传统的市场风险管理技术可以分为灵敏性分析和波动性分析两类，但这两种方法在精确度、依赖性和全面性等方面存在明显的缺陷，而正如Jorion指出的那样，VaR方法他用规范的统计技术，全面地衡量市场风险，很好地弥补了灵敏性分析和波动性分析的缺陷，将市场风险管理技术提升到了一个新的高度 巴塞尔委员会也明确了用VaR 方法结合内部模型法来度量银行面临的市场风险的规定。
信用风险是商业银行面临的风险中最重要的一类风险，由于信用风险本身的一些特点， 运用VaR对其进行度量存在技术上的困难。但是随着数量技术的发展，新一代金融工程学家运用新的建模技术和分析方法建立了一些暴于VaR技术的信用风险度量模型。其中比较著名的有CIBC提出的CreditVaR 系列方法和J．P.Mrgan提出的CreditMetrics。
在商业银行皿临的风险中,操作风险一直以来缺乏明确定义和足够关注，在新巴塞尔协议中一项重要的修改，就是将操作风险纳入风险资本的计算和监管框架。新巴塞尔协议中提供了多种可供选择的计算操作风险资本盒的方法，其中比较复杂的损失分布法就需要运用VaR方法来确定操作风险资本。

Ⅳ 石油市场系统风险评价指标体系

根据科学、系统、数据可获得等基本原则，我们建立了一套指标体系综合评价石油市场的系统风险。主要从4个方面入手，即国际石油期货市场投机程度、典型油价结算货币的汇率波动程度、石油市场需求风险和供应风险。

4.2.2.1 投机炒作

在国际石油交易中，石油期货的交易量和交易额非常重要，而且对石油现货交易价格有明显的价格发现功能，因此我们将重点考察石油期货交易中的价格波动。近几年来，国际油价高位震荡，波动剧烈，石油市场投机因素被认为是其中一个显著的原因。因此，度量国际石油市场的投机程度，应该成为评价石油市场系统风险的一个重要方面。

对期货投机交易或非投机交易的区分，一般是根据CFTC每周公布一次的交易者持仓报告（Commitment of Traders，简称COT）。持有期货头寸的交易者被要求填写报告，以描述他们的商业性质，CFTC据此数据区分商业交易商（commercial traders）和非商业交易商（non-commercial traders）。商业交易商需要实际使用该交易商品，从而主要是利用期货市场进行对冲以控制风险，非商业交易商则包括其他所有的交易商。一般认为，能源期货市场上的投机者是指非商业交易商，其投机交易大体分为两类：头寸交易（position trading）和套利交易（spread trading）

头寸交易包含直接的或多头或空头的期货合约头寸；套利交易既包含多头头寸，也包含空头头寸，存在于相似或相关联商品的不同期货合约中。由于套利交易中投机者买进和卖出的期货合约具有高度的相关性，因此其价格间应该有一个合理的关系。当市场价格偏离合理的相对价格时，投机者即可买进相对便宜的合约而卖出相对较贵的合约；如果判断正确，投机者即可从价差中获利。。

基于投机交易的特点，为了度量国际石油期货市场的投机程度，总体把握石油期货市场的交易状况，尤其是石油期货市场承受的投机压力和对冲压力，根据Sanders等（2004），我们定义几个数量指标如下：

非商业交易商持仓比例：

,

商业交易商的持仓比例：

,

非商业交易商净头寸比例：

,

非商业交易商套利持仓变化率为：

,

商业交易商净头寸比例：

,

其中，NCL表示非商业交易商的多头，NCS表示非商业交易商的空头，NC SP表示非商业交易商的套利持仓，CL表示商业交易商的多头，CS表示商业交易商的空头，TOI表示总持仓量（未平仓合约）。根据Sanders等（2004）和DeRoon等（2000）的观点，非商业交易商净头寸比例表示市场的投机压力（更准确地讲是头寸投机压力），而商业交易商净头寸比例显示的是市场套期保值的压力。

因此，需要从CF TC每周提供一次的交易者持仓报告中获取有关基础数据

CFTC提供的COT报告是一份标准格式的数据报告，其中涉及一些重要的石油期货市场专业概念需要解释，主要包括石油期货交易多头、空头、套利交易和套利持仓。买入期货合约后所持有的头寸称为多头头寸（long positions），简称多头，其利润来自石油期货合约价格的上升；卖出期货合约后所持有的头寸称为空头头寸（short positions），简称空头，其利润来自期货合约价格的下降。未平仓多头合约与未平仓空头合约之间的差额即为净头寸。套利交易衡量每个非商业交易商持有的跨期套利部分，其持仓表示每个非商业交易商持有的等量多头和空头头寸，但是并不包含跨市套利交易的数据。例如，如果一个非商业交易商持有2000张多头和1500张空头原油合约，则在非商业持仓多头计入500张合约，套利交易持仓计入1500张。。

4.2.2.2 汇率波动

石油计价货币的汇率波动也是造成油价剧烈起伏的重要原因。考虑到美元是目前国际石油市场的主要计价和结算货币，因此本节重点考察美元汇率波动，引入了以国际贸易额加权计算的美元综合指数；在美元汇率交易中，美元对欧元汇率占主要地位，对整个美元汇率的走势发挥着主导作用，因此本书也加入了美元对欧元汇率的来评价石油市场汇率风险；此外，随着近些年美元持续贬值，其在货币市场的国际地位引起了热烈讨论，提倡采用一揽子货币结算石油贸易的呼声日渐高升，因此，本节考虑到计算货币多元化的趋势和俄罗斯在国际石油贸易中的重要地位及其现有结算货币更改的实践，引入了美元对卢布的汇率波动。

表4.1 国际石油市场系统风险评价指标体系及说明

除了投机活动和汇率波动因素以外，石油市场最基本的规律，即市场供需形势，也不可忽视。近年来，地缘政治、天气变化、消费行为季节性调整等因素，都最终通过石油市场供需状况来显著影响国际油价波动。因此，评价石油市场系统风险时，市场供需风险必不可少。

综合上述分析，石油市场系统风险评价指标体系及其说明如表4.1所示。需要指出的是，鉴于交易数据限制，目前我们只评价美国NYMEX交易所的系统风险状况。油气品种包括原油、汽油、取暖油和天然气期货。

Ⅳ FRM干货：常用的金融风险的模型有哪些

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。

一、波动性方法
自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的*3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。当然，波动性方法也存在以下缺点：
（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；
（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，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}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。
因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。
三、灵敏度分析法
灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；
（2）对产品类型的高度依赖性；
（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；
（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：
（1）单调性；
（2）次可加性；
（3）正齐次性；
（4）平移不变性。
次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和*3化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指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损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。
（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。
五、信息熵方法
由不确定性把信息熵与风险联系在一起引起了众多学者的研究兴趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分别从熵的不同角度考虑了风险的度量，熵是关于概率的一个单调函数，非负，计算量相对较少，熵越大风险越大。
六、未来的发展趋势
近年来行为金融学逐渐兴起，它将心理学的研究成果引入到标准金融理论的研究，弥补了标准金融理论中存在的一些缺陷，将投资心理纳入到证券投资风险度量，提出了两者基于行为金融的认知风险度量方法，并讨论了认知风险与传统度量方差的关系。2004年Murali Rao给出一种新的不确定性度量--累积剩余熵。累积剩余熵是用分布函数替换了Shannon熵的概率分布律或密度函数，它具有一些良好的数学性质，这个定义推广了Shannon熵的概念让离散随机变量和连续随机变量的熵合二为一，也许会将风险度量的研究推向一个新的台阶。
总之，金融风险的度量对资产投资组合、资产业绩评价、风险控制等方面有着十分重要的意义。针对不同的风险源、风险管理目标，产生了不同的风险度量方法，它们各有利弊，反映了风险的不同特征和不同侧面。在风险管理的实践中，只有综合不同的风险度量方法，从各个不同的角度去度量风险，才能更好地识别和控制风险，这也是未来风险度量的发展趋势。

Ⅵ 商业银行面临的金融风险及度量的指标有哪些

商业银行风险是指在商业银行经营过程中，由于不确定性因素的影响，使得银行实际收益偏离预期收益，从而导致遭受损失或获取额外收益的可能性。
目前最重要、最常用的一种分类方法是根据商业银行在经营过程中面临的风险将其分为信用风险、市场风险、流动性风险与操作风险等。下面我们将分别介绍这几种风险的定义及其度量方法。
(一)信用风险
1．信用风险涵义
信用风险是指由于信用活动中存在的不确定性而导致银行遭受损失的可能性，确切地说，足所有囚客户违约而引起的风险。比如资产业务中借款人无法偿还债务引起的资产质量恶化；负债业务中的存款人大鞋提取款形成挤兑等等。
2．信用风险度遣
(1)传统的信用风险度量模型包括专家制度模型、Z评分模型等。
(2)现代信用风险量化度量和管理模型，主要包括：KMV公司的KMV模型、J．P摩根的Credit Metrics Model(信用计量模型)、Credit Risk+(信用风险附加型)和宏观模拟模型(CPV模型)。
(二)市场风险
1．市场风险的涵义
市场风险足金融体系中最常见的风险之一，通常是由金融资产的价格变化而产生的，市场风险一般又可分为利率风险、汇率风险等。
(1)商业银行利率风险是指市场利率水平变化对银行的市场价值产生影响的风险。我国商业银行的利率曾经长期处于利率管制的的火环境下，但是随着我国利率市场化的不断加强，利率风险对商业银行的影响也将口益突出。
(2)商业银行汇率风险是指银行在进行囝际业务中，其持有的外汇资产或负债凶汇率波动而造成价值增减的不确定性。随着银行业务的国际化，商业银行的海外资产和负债比重增加，商业银行面临的汇率风险将不断加大。
2．市场风险的度量
早在七、八十年代，西方各金融机构普遍感到传统的金融风险管理工具已不能适应金融市场发展的需要，纷纷开始研究如何用单个模型来度磕整个金融机构所面对的市场风险。其中JP．Morgan研制的风险模型Risk Metrics最为成功。在此风险模型中使用的风险度量指标就是VaR即在险价值。
(三)流动性风险
1．流动性风险的涵义
狭义的流动性风险是指商业银行没有足够的现金来弥补客户存款的提取而产生的支付风险；广义的流动性风险除了包含狭义的内容外，还包括商业银行的资金来源不足而未能满足客户合理的信贷需求或其它即时的现金需求而引起的风险。以最近发生的美国次贷危机为例，表面上看此次危机足银行流动性缺乏所造成的，但其根本原因是商业银行资产配置失误，肆意发放信用等级低、质量差的贷款导致的。
流动性风险的最大危害在于其具有传导性。由于不同的金融机构的资产之间具有复杂的债权债务联系，这使得一旦某个金融机构资产流动性出现问题，不能保持正常的头寸，则单个的金融机构的金融问题将会演变成全局性的金融动荡。我们正任经历的这次金融危机就是由美国商业银行的流动性危机传导到美国金融各个领域进而传导到世界各国的金融领域的危机。
2．流动性风险的度量
(1)静态分析方法
①存贷比率：是反映商业银行的流动性风险的传统指标，它等于贷款对存款的比例。该指标在很人程度上反映了存款资金占用的程度，这一比例愈高，表示流动性愈低，风险越大。
②流动资产比率：它分为流动性资产与总资产比率以及流动性资产与流动性负债比率两个层面，该比率愈高，表明该商业银行流动性风险愈小。
(2)动态分析方法
①流动性缺口法
流动性缺口衡耸的是资产与负债之间的差额，目前的资产负债产生的流动性缺口是静态缺口，资产和负债不断变化而产生的缺口足动态缺口。这。方法可以用来比较特定的时间序列中银行未来的现金收入和现金支出。
②现金资本模型
一般适用于比较大型的银行金融机构。这种模型首先假定银行不能获得任何的外来融资。通过评估银行所有的资产的流动性，来分析资产的可销售性，再运用适当的折扣率，来计算通过资产出售能够维持多久的流动性。
(四)操作风险
巴塞尔委员会的定义为：操作风险就是指由于内部程序、人员、系统不充足或者运行失当，以及因为外部事件的冲击等导致直接或间接损失的町能性的风险。
与其它几种风险相比，商业银行的操作风险有着较为显著的特点。由于每个银行经营的操作环境不问，因此银行应考虑自己具体情况来对操作风险进行分析．这是操作风险的最显著特征。

Ⅶ 风险度量的方法

度量风险的方法有许多。这些风险的度量包括对风险的影响直接估计如损失额，对风险事件发生的概率的估计，以及二者的结合如数学期望值，波动性，VaR，保险费，期权价值等，还包括风险对目标的变化的影响如各种导数类的指标如固定收益产品的久期和凸性，以及用于其它金融产品的希腊字母等。 用损失额来量度风险通常用在人们对损失发生的可能有一些假定的情况下。或者就是在许多情况下，人们只需要了解可能发生的最大的损失额，即最大可能的损失（MPL）。应当注意的一点是，最大可能的损失实际上有两个不同的含义，在英文中的表达分别是Maximum Possible Loss和Maximum Probable Loss。前者是指在最坏情况下的总的财物损失，而后者是指在某一个风险因素的作用下最可能发生的财物损失。 风险发生的概率的估计作为对风险的度量通常是用在人们对风险造成的后果有了一定假设的情况。 用数学期望值来表示风险也是有的。一般用在损失概率和可能的损失额较为稳定或者说波动性比较小的情况下。 用波动性度量风险始于组合理论，仍然在金融领域中用得比较普遍。波动性比较容易计算，但不容易理解，特别是对决策过程难有影响。人们可以容易地构造出一些例子说明如果按波动性来作投资决策将会是违反直观的。 VaR值是一个在金融领域里被广泛使用的风险度量。考虑用VaR表示风险指数的原因是VaR对于运营而言有比较好的参考价值，有利于经营过程中的资本成本和效率的提高。 保险费在某种程度上是对转移的风险的价值的市场价的度量。保险费的计算通常是用保险公司自身的精算模型。 考虑用期权Call和Put来度量风险是因为考虑到所有的风险度量中只有它们直接表示风险的价值。保险费的定价与期权的定价本质上是一致的。Call和Put值较好地反映现有风险资产的与无风险的价值相比较而言的价值，因而对于决策有很好的参考价值。与VaR比较，Call和Put值是精确的值，而不是统计的值。但是，除了较少的情况外，如在有流动的市场的情况下，计算Call和Put值比较困难。 市场风险一些特殊度量，通常是导数，如各种希腊字母。另外还有久期和凸性等。这些度量都是对一些特殊的标的对某些风险因素的影响的依赖关系而定义的。

Ⅷ 金融风险度量名词解释

金融风险度量是指企业根据相应的风险度量模型和方法，综合分析所获知的交易数据和金融汇率情况，并对风险暴露头寸和风险损益值进行计算，把握这些金融风险将达到多大程度，会造成多少损失。

Ⅸ 风险度量值计算

你说的风险度量值应该是度量风险的指标，度量风险的方法有概率分析法、资产定价模型法等这里用的是概率分析法，步骤是，先预期报酬率--然后求方差、标准差---最后求出变化系数。据变异系数判断风险程度，变异系数越大，风险越大；反之，变异系数越小，风险越小1、预期报酬率=0.4×30%+0.2×60%+0.3×（-20%）+0.1×（-30%）=15%2、方差=(30%-15%)2×0.4+（60%-15%)2×0.2+（-20%-15%)2×0.3+（-30%-15%)2×0.1=0.10653、标准差=根号0.1065=32.63%4、变化系数=标准差/预期报酬率=32.63%/15%=2.18

Ⅹ 金融风险管理中风险模型有哪些内容

一、波动性方法
二、VaR模型（Value at Risk）
三、灵敏度分析法
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）