位置:有考网 > 会计>FRM> FRM常用的金融风险模型有哪些  正文

FRM常用的金融风险模型有哪些

发布时间:2023-05-31 17:17:53来源:转载

度量和控制风险是所有现代人类活动较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。下面小编列举几种在现代金融市场度量金融风险的比较有代表性的模型,供大家参考。

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较坏情况的损失大小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。

三、灵敏度分析法

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。

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。

2023FRM考试时间具体安排
FRM考试注册费有效期多长时间
FRM考试报名流程介绍
2023年FRM考试上海考点在哪里
FRM考试时间在几月份
FRM考试有几个科目

更多培训课程: 西城区FRM 更多学校信息: 北京西城区金程教育机构 咨询电话:

相关内容: FRM FRM模型 FRM金融风险

同类文章