風險管理與金融機構公式

1. 流動比率和速動比率公式是怎麼的啊，怎麼計算啊

流動比率＝流動資產/流動負債x100% 。

速動比率是指企業速動資產與流動負債的比率，速動資產是企業的流動資產減去存貨和預付費用後的余額，主要包括現金、短期投資、應收票據、應收賬款等項目。又稱「酸性測驗比率」（Acid-test Ratio、Quick Ratio），是指速動資產對流動負債的比率。它是衡量企業流動資產中可以立即變現用於償還流動負債的能力。

(1)風險管理與金融機構公式擴展閱讀：

速動比率=速動資產/流動負債

其中：速動資產=流動資產-存貨

或：速動資產=流動資產-存貨-預付賬款-待攤費用

計算速動比率時，流動資產中扣除存貨，是因為存貨在流動資產中變現速度較慢，有些存貨可能滯銷，無法變現。

至於預付賬款和待攤費用根本不具有變現能力，只是減少企業未來的現金流出量，所以理論上也應加以剔除，但實務中，由於它們在流動資產中所佔的比重較小，計算速動資產時也可以不扣除。

根據新天公司資料，2001年初的流動資產為6127100元，存貨為3870000元，流動負債為2977100元；年末的流動資產為5571751元，存貨為3862050元，流動負債為1644390元。則速動比率為：

年初速動比率：（6127100-3870000）/2977100=0.76

年末速動比率：（5571751-3862050）/1644390=1.04

傳統經驗認為，速動比率維持在1:1較為正常，它表明企業的每1元流動負債就有1元易於變現的流動資產來抵償，短期償債能力有可靠的保證。

速動比率過低，企業的短期償債風險較大，速動比率過高，企業在速動資產上佔用資金過多，會增加企業投資的機會成本。

但以上評判標准並不是絕對的。實際工作中，應考慮到企業的行業性質。例如商品零售行業，由於採用大量現金銷售，幾乎沒有應收賬款，速動比率大大低於1，也是合理的。相反，有些企業雖然速動比率大於1，但速動資產中大部份是應收賬款，並不代表企業的償債能力強，因為應收賬款能否收回具有很大的不確定性。所以，在評價速動比率時，還應分析應收賬款的質量。

流動比率、速動比率的分析不能獨立於流動資產周轉能力的分析之外，存貨、應收賬款的周轉效率低下也會影響流動比率的分析實用性，所以上述兩指標的應用應結合流動項目的構成和各流動資產的效率綜合分析。

2. 什麼是金融機構風險調整後收益指標

經風險調整的收益率（Risk-Adjusted Rate of Return）長期以來，衡量企業盈利能力普遍採用的是股本收益率（ROE）和資產收益率（ROA）指標，其缺陷是只考慮了企業的賬面盈利而未充分考慮風險因素。銀行是經營特殊商品的高風險企業，以不考慮風險因素的指標衡量其盈利能力，具有很大的局限性。目前，國際銀行業的發展趨勢是採用經風險調整的收益率，綜合考核銀行的盈利能力和風險管理能力。經風險調整的收益率克服了傳統績效考核中盈利目標未充分反映風險成本的缺陷，使銀行的收益與風險直接掛鉤、有機結合，體現了業務發展與風險管理的內在統一，實現了經營目標與績效考核的統一。使用經風險調整的收益率，有利於在銀行內部建立良好的激勵機制，從根本上改變銀行忽視風險、盲目追求利潤的經營方式，激勵銀行充分了解所承擔的風險並自覺地識別、計量、監測和控制這些風險，從而在審慎經營的前提下拓展業務、創造利潤。

在經風險調整的收益率中，被廣泛接受和普遍使用的是經風險調整的資本收益率（RAROC，Risk-Adjusted Return on Capital）。經風險調整的資本收益率是指經預期損失（EL, Expected Loss）和以經濟資本（CaR, Capital at Risk）計量的非預期損失（UL, Unexpected Loss）調整後的收益率，其計算公式如下：
RAROC = （收益－預期損失）/ 經濟資本（或非預期損失）
經風險調整的收益率，如RAROC強調，銀行承擔風險是有成本的。在RAROC計算公式的分子項中，風險帶來的預期損失被量化為當期成本，直接對當期盈利進行扣減，以此衡量經風險調整後的收益；在分母項中，則以經濟資本，或非預期損失代替傳統ROE指標中的所有者權益，意即銀行應為不可預計的風險提取相應的經濟資本。整個公式衡量的是經濟資本的使用效益。
目前，RAROC等經風險調整的收益率已在國際先進銀行中得到了廣泛運用，在其內部各個層面的經營管理活動中發揮著重要作用。在單筆業務層面上，RAROC可用於衡量一筆業務的風險與收益是否匹配，為銀行決定是否開展該筆業務以及如何進行定價提供依據。在資產組合層面上，銀行在考慮單筆業務的風險和資產組合效應之後，可依據RAROC衡量資產組合的風險與收益是否匹配，及時對RAROC指標呈現明顯不利變化趨勢的資產組合進行處理，為效益更好的業務騰出空間。在銀行總體層面上，RAROC可用於目標設定、業務決策、資本配置和績效考核等。高級管理層在確定銀行能承擔的總體風險水平，即風險偏好之後，計算銀行需要的總體經濟資本，以此評價自身的資本充足狀況；並將經濟資本在各類風險、各個業務部門和各類業務之間進行分配（資本配置），以有效控制銀行的總體風險，並通過分配經濟資本優化資源配置；同時，將股東回報要求轉化為對全行、各業務部門和各個業務線的經營目標，用於績效考核，使銀行實現在可承受風險水平之下的收益最大化，並最終實現股東價值的最大化。

風險調整後收益的指標

1、夏普比率是指投資產品承受單位風險所獲得的超額收益。投資理財產品的夏普比率越高，在承受同等風險的前提下，超額收益越高，投資理財產品業績表現越好。
2、特雷諾指數是以投資理財產品的系統風險作為收益調整的因子，反映投資理財產品承擔單位系統風險所獲得的超額收益。指數值越大，承擔單位系統風險所獲得的超額收益越高。
3、詹森指數反映投資理財產品相對於市場組合（即平均收益水平）獲得的超額收益率，指數值越大越好。

3. 請教：下列指標的計算公式及含義。1、資本充足率，2、償付能力充足率，3、凈資本負債率，4、核心資本充足率

資本充足率，Capital adequacy ratio (CAR), 也被稱為資本風險（加權）資產率，Capital to Risk (Weighted) Assets Ratio (CRAR)。資本充足率是一個銀行的資產對其風險的比率。國家調控者跟蹤一個銀行的CAR來保證銀行可以化解吸收一定量的風險。資本充足率是保證銀行等金融機構正常運營和發展所必需的資本比率。各國金融管理當局一般都有對商業銀行資本充足率的管制，目的是監測銀行抵禦風險的能力。資本充足率有不同的口徑，主要比率有資本對存款的比率、資本對負債的比率、資本對總資產的比率、資本對風險資產的比率等。

計算公式
資本充足率("CAR")是衡量一個銀行的資本對其加權風險比例的以百分比表示的量。
CAR 定義為
CAR=資產/風險
風險可以是加權資產風險(a)，也可以是各自國家調控者規定的最小總資產要求。
如果使用加權資產風險，那麼
CAR = {T1 + T2}/a ≥ 8%.[1]
後面那個不等號是國家調控者的標准要求。

償付能力是保險公司償還債務的能力。保險公司應當具有與其風險和業務規模相適應的資本，確保償付能力充足率不低於100%。
償付能力充足率=保險公司的實際資本/最低資本
保險公司的實際資本，是指認可資產與認可負債的差額。
保險公司的最低資本，是指根據監管機構的要求，保險公司為吸收資產風險、承保風險等有關風險對償付能力的不利影響而應當具有的資本數額。
對償付能力充足率小於100%的保險公司，中國保監會可將該公司列為重點監管對象，根據具體情況採取以下監管措施：
(一)對償付能力充足率在70%以上的公司，中國保監會可要求該公司提出整改方案並限期達到最低償付能力額度要求，逾期未達到的，可對該公司採取要求增加資本金、責令辦理再保險、限制業務范圍、限制向股東分紅、限制固定資產購置、限制經營費用規模、限制增設分支機構等必要的監管措施，直至其達到最低償付能力額度要求。
(二)對償付能力充足率在30%到70%之間的公司，中國保監會除採取前款所列措施外，還可責令該公司拍賣不良資產、責令轉讓保險業務、限制高級管理人員的薪酬水平和在職消費水平、限制公司的商業性廣告、責令停止開展新業務以及採取中國保監會認為必要的其他措施。
(三)對償付能力充足率小於30%的公司，中國保監會除採取前兩款所列措施外，還可根據《保險法》的規定對保險公司進行接管。

凈資產負債率也稱為產權比率、債務股權比率，反映由債權人提供的資本與股東提供的資本的相對關系，反映證券經營機構的基本財務結構是否穩定。凈資產負債率高，是一種高風險、高回報的財務結構；凈資產負債率低，則是一種低風險、低回報的財務結構。該指標同時也表明債權人投入的資本受到股東權益保障的程度，或者說是證券經營機構清算時對債權人利益的保障程度。國家規定，債權人的索償權要在股東之前。
凈資產負債率，是指企業負債與企業凈資產的比重。這是用以反映總資產結構的指標，凈資產負債過高時則說明企業負債過高。也是衡量企業長期償債能力的一個重要指標，它反映了企業清算時，企業所有者權益對債權人利益的保證程度。
資產負債率的計算公式如下：
凈資產負債率=（負債總額）/凈資產總額×100﹪
證券公司凈資產負債率的計算：
凈資產負債率=(負債總額－代買賣證券款－受託資金)/年末凈資產×100%

核心資本充足率（core capital adequacy ratio）是指核心資本與加權風險資產總額的比率（參考值＞＝4%）。
公式
資本充足率=(資本—扣除項)/(風險加權資產+12.5倍的市場風險資本)
核心資本充足率=(核心資本—核心資本扣除項)/(風險加權資產+12.5倍的市場風險資本)
核心資本充足率=（核心資本/加權風險資產總額）×100%

貸款損失准備充足率為貸款實際計提准備與應提准備之比，不應低於100%。准備金充足程度指標包括資產損失准備充足率和貸款損失准備充足率。資產損失准備充足率為一級指標，為信用風險資產實際計提准備與應提准備之比，不應低於100%；貸款損失准備充足率為貸款實際計提准備與應提准備之比，不應低於100%，屬二級指標。貸款損失准備是當存在客觀證據表明貸款發生減值，按貸款損失的程度計提的用於彌補專項損失、尚未個別識別的可能性損失和針對某一國家、地區、行業或某一類貸款風險所計提的准備。銀行在期末分析各項貸款的可收回性，並預計可能產生的貸款損失。
貸款損失准備為貸款的賬面價值與其預計未來可收回金額的現值之間的差額。貸款損失准備的提取是按照風險分類的結果，並考慮借款人的還款能力、還款意願、貸款本息的償還情況、抵押品的市價和擔保人的支持力度等因素，分析其風險程度和回收的可能性，以判斷貸款是否發生減值，合理計提。

資本佔用費（率）一般指的是流動資金佔用率，是指一定時期每百元商品銷售額平均佔用的流動資金額。流動資金平均佔用額與生產的產值和取得的銷售收入之間的比率。通常用產值資金率或銷售收入資金率兩個指標表示，反映生產單位產值或取得單位銷售收入，所平均佔用流動資金的數額。其值越小，說明流動資金利用效果越好，相反，其值越大，說明流動資金利用效果越差。

4. 流動負債怎麼計算

長遠來看，企業的資信水平是制約負債水平的關鍵，這也要求建築企業加強內部管理、規范經營活動，全面提高盈利能力、營運能力和履約能力。

截至2017年底，建築行業上市公司流動負債在負債總額中的佔比已高達77.4%。對於建築企業而言，在舉債經營的動態理財過程中，轉移、分擔、防範和化解流動負債風險是健康發展的重要前提。建築企業應強化債務管理，並通過抓工期、加強債務資金管理和對應項目實施情況監管等途徑主動應對流動負債風險。

5. 風險價值法的VaR模型

根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資產組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，將②、③式代入①式，有
VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）
=Eω0 Eω0（R）-ω0-ω0R*
=ω0 ω0E（R）-ω0-ω0R*
=ω0E（R）-ω0R*
=ω0[E（R）-R*]ω
∴VaR=ω0[E（R）-R*] ④
上式公式中④即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產組合的VaR值。 VaR模型通常假設如下：
⒈市場有效性假設；
⒉市場波動是隨機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。 從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當於計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。從目前來看，主要採用三種方法計算VaR值。
⒈歷史模擬法（historical simulation method）
⒉方差—協方差法
⒊蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo simulation）
1、歷史模擬法
「歷史模擬法」是藉助於計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻度分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資產組合的VaR值。
「歷史模擬法」假定收益隨時間獨立同分布，以收益的歷史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丟失和扭曲信息，然後用歷史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年內出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年內資產組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，確定ω*的大小，相當於圖中左端每日收入為負數的區間內，給定置信水平 α，尋找和確定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由於觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
VaR=E（ω）-ω*
2、方差—協方差法
「方差—協方差」法同樣是運用歷史資料，計算資產組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用歷史數據計算資產組合的收益的方差、標准差、協方差；
其次，假定資產組合收益是正態分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資產組合在單位時間內的均值為μ，標准差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正態分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假設持有期為 △t，則均值和數准差分別為μ△t和 ，這時上式則變為：
VaR=ω0·α·
因此，我們只要能計算出某種組合的數准差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數准差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資產組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的數准差，σij為金融工具i、j的相關系數。
除了歷史模擬法和方差—數准差法外，對於計算資產組合的VaR的方法還有更為復雜的「蒙特卡羅模擬法」。它是基於歷史數據和既定分布假定的參數特徵，藉助隨機產生的方法模擬出大量的資產組合收益的數值，再計算VaR值。 ⒈確認頭寸 找到受市場風險影響的各種金融工具的全部頭寸
⒉確認風險因素 確認影響資產組合中金融工具的各種風險因素
⒊獲得持有期內風險因素的收益分布 計算過去年份里的歷史上的頻度分布 計算過去年份里風險因素的標准差和相關系數 假定特定的參數分布或從歷史資料中按自助法隨機產生
⒋將風險因素的收益與金融工具頭寸相聯系 按照風險因素分解頭寸（risk mapping） 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數
⒌計算資產組合的可變性 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布 假定風險因素是呈正態分布，計算資產組合的標准差 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布
⒍給定置信區間推導VAR
VaR模型在金融風險管理中的應用
VaR模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進，不但應用於金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且VaR模型正與線性規劃模型（LPM）和非線性規劃模型（ULPM）等規劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利於金融機構對於潛在風險控制進行最優決策。
對於VaR在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將VaR值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數額；G20建議用VaR來衡量衍生工具的市場風險，並且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；SEC也要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地採用VaR作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用VaR方法作為評判金融機構風險大小的方法。
我國對VaR模型的引介始於現代，具有較多的研究成果，但VaR模型的應確處於起步，各金融機構已經充分認識到VaR的優點，正在研究適合於自身經營特點的VaR模型。
本部分就VAR模型在金融機構風險管理中的應用及其注意的問題介紹如下：
例1 來自JP.Morgan的例子
根據JP.Morgan1994年年報披露，該公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬美元，這一結果可從反映JP.Morgan1994年日收益分布狀況圖中求出.該公司日均收益為500萬美元，即E（ω）=500萬美元。
如果給定α=95%，只需找一個ω*，使日收益率低於ω*的概率為5%，或者使日收益率低於ω*的ω出現的天數為254×5%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬美元。
根據VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500萬美元
值得注意的是，這只是過去一段時間的數值，依據過去推測未來的准確性取決於決定歷史結果的各種因素、條件和形勢等，以及這些因素是否具有同質性，否則，就要做出相應的調查，或者對歷史數據進行修正。這在我國由於金融機構非完全市場作用得到的數據更應該引起重視。
例2 來自長城證券杜海濤的研究
長城證券公司杜海濤在《VaR模型在證券風險管理中的應用》一文中，用VaR模型研究了市場指數的風險度量、單個證券的風險度量和證券投資基金凈值的VaR等，研究表明，VaR模型對我國證券市場上的風險管理有較好的效果。
下面就作者關於市場指數的風險度量過程作一引用，旨在說明VaR的計算過程（本文引用時有刪節）。
第一步 正態性檢驗
首先根據2000年1月4日至2000年6月2日期間共94個交易日的日收益率做分布直方圖，由於深滬兩市場具有高度相關性，此處僅以上證綜合指數為例計算。可以看出上證綜合指數日收益率分布表現出較強的正態特徵：眾數附近十分集中，尾部細小。分析表明，深市指數也有相同的特徵。
下面利用數理統計的方法對2000年4月3日至6月2日期間上述3種指數的日收益率的分布情況進行正態性檢驗，檢驗結果如下：
W(深證綜指)=0.972445
W(深證成指)=0.978764
W(上證綜指)=0.970279
W為正態假設檢驗統計量，當樣本容量為40時取α =0.05(表示我們犯錯誤的概率僅為 α=0.05)，此時W0.05 =0.94，只有當W 時我們拒絕原假設。從我們的檢驗結果來看，我們無法拒絕三種指數的日收益率服從正態分布的假設。
有關這三種指數日收益率的相關統計量見表1。
表1 三種指數日收益率統計量
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
均 值（ ）
0.001318 0.001061 0.001561
標准差（ ）
0.013363 0.012582 0.012391
通過上面的分析，我們可以得出三種指數的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由於三種指數的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。
第二步 VaR的計算
由於正態分布的特點，集中在均值附近左右各1.65σ區間范圍內的概率為0.90，用公式表示為：P(μ-1.65σ，再根據正態分布的對稱性可知P(X<μ-1.65σ )=P(X>μ 1.65σ)=0.05；則有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根據上面的計算結果可知在95%的置信度情況下：
VaR值=T日的收盤價×1.65σ。
取2000年4月3日至2000年6月2日的數據，然後根據上面的公式可以計算出深證綜指、深證成指、上證綜指3種指數在2000年6月2日的VaR值分別為：
深證綜合指數VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
深證成份指數VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
上證綜合指數VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
其現實意義為：根據該模型可以有95%的把握判斷指數在下一交易日即6月5日的收盤價不會低於T日收盤價－當日的VaR值；
即深證綜合指數不會低於：591.34－13.04=578.30
深證成份指數不會低於：4728.88－98.17=4630.71
上證綜合指數不會低於：1916.25－39.17=1877.08。
第三步 可靠性檢驗
現在來檢驗該模型的可靠性。根據3種指數的VaR來預測下一個交易日的指數變動下限，並比較該下限和實際收盤價，看預測的結果與我們期望值之間的差別。圖2、圖3、圖4是3個指數於2000年4月3日至6月2日的實際走勢與利用VaR預期下限的擬合圖形。
現將樣本區間內實際收盤指數低於預測下限的天數與95%置信度情況下的可能出現的期望天數作一統計對比，結果見表2。
表2 模型期望結果與實際結果的比較
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
實際情況 3 3 3
期望情況 2 2 2
通過上面的計算我們可以發現應用VaR模型進行指數風險控制擬合結果較好。至於三種指數均有3個交易日超過預測下限，這主要是由於考察期間適逢台灣政權更迭及美眾院審議表決予華PNTR的議案，市場波動較大所致。
例3 來自銀行家信託公司的例子
由於金融機構特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風險，下級部門或者交易員可能冒巨大風險追求利潤，但金融機構出於穩健經營的需要，有必要對下級部門或者交易員可能的過渡投資機行為進行限制，因而引入考慮風險因素的業績評價體系，美國銀行和信託公司將VaR模型用於業績評估中，確立了業績評價指數——經風險調查的資本收益，即RAROC= ，從公式可看出，即使收益再高，但由於VaR也高，則RAROC也不會很高，其業績評價也不可能很高。因此，將金融機構將VaR應用於業績評價中，可對過度投機行為進行限制，使金融機構能更好地選擇在最小風險下獲取較大收益的項目。
同時，杜海濤也將VaR方法用於對我國5隻基金管理人的經營業績評價，評價結果如下表：
我國5隻基金管理人的RAROC比較表
基金開元 基金普惠 基金金泰 基金安信 基金裕陽
VaR值 0.1178 0.0919 0.0880 0.1240 0.1185
收益率 0.4153 0.2982 0.3592 0.4206 0.3309
RAROC 2.8467 2.7495 3.5188 3.1707 2.7938
日收益率的標准差 0.045623 0.03748 0.035623 0.037033 0.036559
數據來源：杜海濤《VaR模型在證券風險管理中的應用》
隨著我國加入WTO，金融全球化挑戰我國的金融改革及創新，特別是金融理論的創新和控制風險技術的創新，如何將金融風險控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會經濟的基礎，達到為社會分散經濟風險的目的，是我國金融界必須面對的艱巨任務，如何用定量方法測度和控制金融風險，是金融機構和監管當局必須面對的問題。從金融機構本身來看，將風險定量分析方法，比如VaR模型應用於日常的風險管理，將市場風險和信用風險降到最低的程度，以期獲取最大的利潤回報，是金融機構的義不容辭的事情，也是其當務之急。從監管當局來看，促使金融機構應用先進的控制風險技術，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風險，即對各種復雜的風險進行精確的計算和配置，將有利於我國的監管水平有較大的提高。因此，我國的金融機構和金融監管當局非常有必要將VaR模型等風險控制技術引入我國金融風險管理將非常必要，且具有一定的現實意義

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金融機構洗錢和恐怖融資風險評估及客戶分類管理指引

為深入實踐風險為本的反洗錢方法，指導金融機構評估洗錢和恐怖融資（以下統稱洗錢）風險，合理確定客戶洗錢風險等級，提升反洗錢和反恐怖融資（以下統稱反洗錢）工作有效性，根據 《 中華人民共和國反洗錢法 》 等法律制定本指引。
第一章總則
一、基本原則
（一）風險相當原則。
金融機構應依據風險評估結果科學配置反洗錢資源，在洗錢風險較高的領域採取強化的反洗錢措施，在洗錢風險較低的領域採取簡化的反洗錢措施。
（二）全面性原則。除本指引所列的例外情形外，金融機構應全面評估客戶及地域、業務、行業（職業）等方面的風險狀況，科學合理地為每一名客戶確定風險等級。
（三）同一性原則。金融機構應建立健全洗錢風險評估及客戶風險等級劃分流程，賦予同一客戶在本金融機構唯一的風險等級，但同一客戶可以被同一集團內的不同金融機構賦予不同的風險等級。
（四）動態管理原則。金融機構應根據客戶風險狀況的變化，及時調整其風險等級及所對應的風險控制措施。
（五）自主管理原則。金融機構經評估論證後認定，自行確定的風險評估標准或風險控制措施的實施效果不低於本指引或其中某項要求，即可決定不遵循本指引或其中某項要求，但應書面記錄評估論證的方法、過程及結論。
（六）保密原則。金融機構不得向客戶或其他與反洗錢工作無關的第三方泄露客戶風險等級信息。
二、功能
（一）本指引所列風險評估要素及其風險子項是金融機構全面科學評估洗錢風險的參考指標，為金融機構劃分客戶洗錢風險等級提供依據。
（二）本指引所確定的工作流程是金融機構科學整合內部各類資源，特別是發揮業務條線了解客戶的基礎性作用，有效評估、管理洗錢風險的必要管理措施。
（三）本指引有助於指導金融機構依據洗錢風險評估及客戶風險等級劃分結果，優化反洗錢資源配置。
三、適用范圍本指引適用於金融機構開展洗錢風險評估、客戶洗錢風險等級劃分及其他風險管理工作。支付機構及其他應履行反洗錢義務的特定非金融機構可參照本指引開展相關工作。
銀行業金融機構可根據實際風險狀況，自主決定是否將本指引的要求運用於一次性交易客戶。
保險業金融機構可根據實際風險狀況，自主決定是否將本指引的要求運用於投保人以外的其他人員。
金融機構和特定非金融機構的行業自律組織可根據本指引進一步制定分行業的指引。
第二章風險評估指標體系
一、指標體系概述
洗錢風險評估指標體系包括客戶特性、地域、業務（含金融產品、金融服務）、行業（含職業）四類基本要素。金融機構應結合行業特點、業務類型、經營規模、客戶范圍等實際情況，分解出某一基本要素所蘊含的風險子項。金融機構可根據實際需要，合理增加新的風險評估指標。例如，金融機構可區分新客戶和既有客戶、自然人客戶和非自然人客戶等不同群體的風險狀況，設置差異化的風險評級標准。
二、風險子項
（一）客戶特性風險子項。金融機構應綜合考慮客戶背景、社會經濟活動特點、聲譽、權威媒體披露信．息以及非自然人客戶的組織架構等各方面情況，衡量本機構對其開展客戶盡職調查工作的難度，評估風險。風險子項包括但不限於：
1 ．客戶信息的公開程度。客戶信．息公開程度越高，金融機構客戶盡職調查成本越低，風險越可控。例如，對國家機關、事業單位、國有企業以及在規范證券市場上市的公司開展盡職調查的成本相對較低，風險評級可相應調低。
2 ．金融機構與客戶建立或維持業務關系的渠道。渠道會對金融機構盡職調查工作的便利性、可靠性和准確性產生影響。例如，在客戶直接與金融機構見面的情況下，金融機構更能全面了解客戶，其盡職調查成果比來源於間接渠道的成果更為有效。不同類的間接渠道風險也不盡相同，例如，金融機構通過關聯公司比通過中介機構更能便捷准確地取得客戶盡職調查結果。
3 ．客戶所持身份證件或身份證明文件的種類。身份證件或身份證明文件越難以查驗，客戶身份越難以核實，風險程度就越高。
4 ．反洗錢交易監測記錄。金融機構對可疑交易報告進行回溯性審查，有助於了解客戶的風險狀況。在成本允許的情況下，金融機構還可對客戶的大額交易進行回溯性審查。
5 ．非自然人客戶的股權或控制權結構。股權或控制權關系的復雜程度及其可辨識度，直接影響金融機構客戶盡職調查的有效性。例如，個人獨資企業、家族企業、合夥企業、存在隱名股東或匿名股東公司的盡職調查難度通常會高於一般公司。
6 ．涉及客戶的風險提示信．息或權威媒體報道信．息。金融機構如發現，客戶曾被監管機構、執法機關或金融交易所提示予以關注，客戶存在犯罪、金融違規、金融欺詐等方面的歷史記錄，或者客戶涉及權威媒體的重要負面新聞報道評論的，可適當調高其風險評級。
7 ．自然人客戶年齡。年齡與民事行為能力有直接關聯，與客戶的財富狀況、社會經濟活動范圍、風險偏好等有較高關聯度。
8 ．非自然人客戶的存續時間。客戶存續時間越長，關於其社會經濟活動的記錄可能越完整，越便於金融機構開展客戶盡職調查。金融機構可將存續時間的長度作為衡量客戶風險程度的參考因素。
（二）地域風險子項。金融機構應衡量客戶及其實際受益人、實際控制人的國籍、注冊地、住所、經營所在地與洗錢及其他犯罪活動的關聯度，並適當考慮客戶主要交易對手方及境外參與交易金融機構的地域風險傳導問題。風險子項包括但不限於：
1 ．某國（地區）受反洗錢監控或制裁的情況。金融機構既要考慮我國的反洗錢監控要求，又要考慮其他國家（地區）和國際組織推行且得到我國承認的反洗錢監控或制裁要求。經營國際業務的金融機構還要考慮對該業務有管轄權的國家（地區）的反洗錢監控或制裁要求。
2 ．對某國（地區）進行反洗錢風險提示的情況。金融機構應遵循中國人民銀行和其他有權部門的風險提示，參考金融行動特別工作組（英文簡稱 FATF ）、亞太反洗錢組織（英文簡稱 APG ）、歐亞反洗錢及反恐怖融資組織（英文簡稱 EAG ）等權威組織對各國（地區）執行 FATF 反洗錢標準的互評估結果。
3 ．國家（地區）的上游犯罪狀況。金融機構可參考我國有關部門以及 FATF 等國際權威組織發布的信息，重點關注存在較嚴重恐怖活動、大規模殺傷性武器擴散、毒品、走私、跨境有組織犯罪、腐敗、金融詐騙、人口販運、海盜等犯罪活動的國家（地區） , 以及支持恐怖主義活動等嚴重犯罪的國家（地區）。對於我國境內或外國局部區域存在的嚴重犯罪，金融機構應參考有權部門的要求或風險提示，酌情提高涉及該區域的客戶風險評級。
4 ．特殊的金融監管風險。例如避稅型離岸金融中心。對於其住所、注冊地、經營所在地與本金融機構經營所在地相距很遠的客戶，金融機構應考慮酌情提高其風險評級。
（三）業務（含金融產品、金融服務）風險子項。金融機構應當對各項金融業務的洗錢風險進行評估，制定高風險業務列表，並對該列表進行定期評估、動態調整。金融機構進行風險評級時，不僅要考慮金融業務的固有風險，而且應結合當前市場的具體運行狀況，進行綜合分析。風險子項包括但不限於：
1 ．與現金的關聯程度。現金業務容易使交易鏈條斷裂，難於核實資金真實來源、去向及用途，因此現金交易或易於讓客戶取得現金的金融業務（以下簡稱關聯業務）具有較高風險。考慮到我國金融市場運行現狀和居民的現金交易偏好，現金及其關聯業務的普遍存在具有一定的合理性，金融機構可重點關注客戶在單位時間內累計發生的金額較大的現金交易情況或是具有某些異常特徵的大額現金交易情況。此項標准如能結合客戶行業或職業特性一並考慮將更為合理。
2 ．非面對面交易。非面對面交易方式（如網上交易）使客戶無需與工作人員直接接觸即可辦理業務，增加了金融機構開展客戶盡職調查的難度，洗錢風險相應上升。金融機構在關注此類交易方式固有風險的同時，需酌情考慮客戶選擇或偏好此類交易方式所具有的一些現實合理性，特別是在以互聯網為主要交易平台的細分金融領域（如證券市場的二級市場交易），要結合反洗錢資金監測和自身風險控制措施情況，靈活設定風險評級指標。例如，可重點審查以下交易：
( 1 ）由同一人或少數人操作不同客戶的金融賬戶進行網上交易；
( 2 ）網上金融交易頻繁且 IP 地址分布在非開戶地或境外；
( 3 ）使用同一 IP 地址進行多筆不同客戶賬戶的網銀交易；
( 4 ）金額特別巨大的網上金融交易；
( 5 ）公司賬戶與自然人賬戶之間發生的頻繁或大額交易；
( 6 ）關聯企業之間的大額異常交易。
3 ．跨境交易。跨境開展客戶盡職調查難度大，不同國家（地區）的監管差異又可能直接導致反洗錢監控漏洞產生。金融機構可重點結合地域風險，關注客戶是否存在單位時間內多次涉及跨境異常交易報告等情況。
4 ．代理交易。由他人（非職業性中介）代辦業務可能導致金融機構難以直接與客戶接觸，盡職調查有效性受到限制。鑒於代理交易在現實中的合理性，金融機構可將關注點集中於風險較高的特定情形，例如：
( 1 ）客戶的賬戶是由經常代理他人開戶人員或經常代理他人轉賬人員代為開立的；
( 2 ）客戶由他人代辦的業務多次涉及可疑交易報告；
( 3 ）同一代辦人同時或分多次代理多個賬戶開立；
( 4 ）客戶信．息顯示緊急聯系人為同一人或者多個客戶預留電話為同一號碼等異常情況。
5 ．特殊業務類型的交易頻率。對於頻繁進行異常交易的客戶，金融機構應考慮提高風險評級。
銀行業金融機構可關注開（銷）戶數量、非自然人與自然人大額轉賬匯款頻率、涉及自然人的跨境匯款頻率等。
證券業金融機構可關注交易所預警交易、大宗交易、轉託管和指定（撤指）、因第三方存款單客戶多銀行業務而形成的資金跨銀行或跨地區劃轉等。
期貨業金融機構可關注盜碼交易、自然人客戶違規持倉、對倒、對敲等異常行為。
保險業金融機構可關注投保頻率、退保頻率、團險投保人數明顯與企業人員規模不匹配、團險保全業務發生率、申請保單質押貸款（保單借款）金額或頻率、生存保險受益人變更頻率、萬能險追加保費金額或頻率等。
信託公司可關注客戶購買、轉讓信託產品的頻率或金額等。
在業務關系建立之初，金融機構可能無法准確預估出客戶使用的全部業務品種，但可在重新審核客戶風險等級時審查客戶曾選擇過的金融業務類別。
（四）行業（含職業）風險子項。
金融機構應評估行業、身份與洗錢、職務犯罪等的關聯性，合理預測某些行業客戶的經濟狀況、金融交易需求，酌情考慮某些職業技能被不法分子用於洗錢的可能性。本指引對此基本要素不再細分風險子項，金融機構可從以下角度進行評估：
1 ．公認具有較高風險的行業（職業）。原則上，按照我國反洗錢監管制度及 FATF 建議等反洗錢國際標准應納入反洗錢監管范圍的行業（職業），其洗錢風險通常較高。
2 ．與特定洗錢風險的關聯度。例如，客戶或其實際受益人、實際控制人、親屬、關系密切人等屬於外國政要。
3 ．行業現金密集程度。例如，客戶從事廢品收購、旅遊、餐飲、零售、藝術品收藏、拍賣、娛樂場所、博彩、影視娛樂等行業。
三、指標使用方法
本指引運用權重法，以定性分析與定量分析相結合的方式來計量風險、評估等級。中國人民銀行鼓勵金融機構研發其他風險計量工具或方法，金融機構自主研發的風險計量工具或方法應能全面覆蓋本指引所列風險子項，並有書面文件對其設計原理和使用方法進行說明。
（一）金融機構應對每一基本要素及其風險子項進行權重賦值，各項權重均大於 0 ，總和等於 100 。對於風險控制效果影響力越大的基本要素及其風險子項，賦值相應越高。對於經評估後決定不採納的風險子項，金融機構無需賦值。同一基本要素或風險子項所概括的風險事件，在不同的細分金融領域內有可能導致不同的危害性後果發生。即使是處於同一細分金融領域內的不同金融機構，也可能因為客戶來源、銷售渠道、經營規模、合規文化等方面的原因而面臨不同的風險狀況，從而對同一風險事件的風險程度作出不同的判斷。因此，每個金融機構需結合自身情況，合理確定個性化的權重賦值。
（二）金融機構應逐一對照每個風險子項進行評估。例如，金融機構採用五級分類法時，最高風險評分為 5 ，較高風險評分為 4 ，一般風險評分為 3 ，較低風險評分為 2 ，低風險評分為 1 。金融機構應根據各風險子項評分及權重賦值計算客戶風險等級總分，計算公式為 Pi：，其中 a 代表風險子項評分， p 代表權重， m 代表金融機構所選取的風險分級數（例如三級分類、五級分類等） , n 代表風險子項數量。客戶風險等級．得分最高 1 00 分。
（三）金融機構應建立客戶風險等級總分（區間）與風險等級之間的映射規則，以確定每個客戶具體的風險評級，引導資源配置。金融機構確定的風險評級不得少於三級。從有利於運用評級結果配置反洗錢資源角度考慮，金融機構可設置較多的風險評級等次，以增強反洗錢資源配置的靈活性。
四、例外情形
（一）對於風險程度顯著較低且預估能夠有效控制其風險的客戶，金融機構可自行決定不按上述風險要素及其子項評定風險，直接將其定級為低風險，但此類客戶不應具有以下任何一種情形：
1 ．在同一金融機構的金融資產凈值超過一定限額（原則上，自然人客戶限額為 20 萬元人民幣，非自然人客戶限額為 50 萬元人民幣），或壽險保單年繳保費超過 1 萬元人民幣或外幣等值超過 1000 美元，以及非現金夏交保費超過 20 萬元人民幣或外幣等值超過 2 萬美元；
2 ．與金融機構建立或開展了代理行、信託等高風險業務關系；
3 ．客戶為非居民，或者使用了境外發放的身份證件或身份證明文件；
4 ．涉及可疑交易報告；
5 ．由非職業性中介機構或無親屬關系的自然人代理客戶與金融機構建立業務關系；
6 ．拒絕配合金融機構客戶盡職調查工作。對於按照上述要求不能直接定級為低風險的客戶，金融機構逐一對照各項風險要素及其子項進行風險評估後，仍可能將其定級為低風險。
（二）對於具有下列情形之一的客戶，金融機構可直接將其風險等級確定為最高，而無需逐一對照上述風險要素及其子項進行評級：
1 ．客戶被列入我國發布或承認的應實施反洗錢監控措施的名單；
2 ．客戶為外國政要或其親屬、關系密切人；
3 ．客戶實際控制人或實際受益人屬前兩項所述人員；
4 ．客戶多次涉及可疑交易報告；
5 ．客戶拒絕金融機構依法開展的客戶盡職調查工作；
6 ．金融機構自定的其他可直接認定為高風險客戶的標准。不具有上述情形的客戶，金融機構逐一對照各項風險基本要素及其子項進行風險評估後，仍可能將其定級為高風險。
第三章風險評估及客戶等級劃分操作流程
一、時機
（一）對於新建立業務關系的客戶，金融機構應在建立業務關系後的 10 個工作日內劃分其風險等級。
（二）對於已確立過風險等級的客戶，金融機構應根據其風險程度設置相應的重新審核期限，實現對風險的動態追蹤。原則上，風險等級最高的客戶的審核期限不得超過半年，低一等級客戶的審核期限不得超出上一級客戶審核期限時長的兩倍。對於首次建立業務關系的客戶，無論其風險等級高低，金融機構在初次確定其風險等級後的三年內至少應進行一次復核。
（三）當客戶變更重要身份信息、司法機關調查本金融機構客戶、客戶涉及權威媒體的案件報道等可能導致風險狀況發生實質性變化的事件發生時，金融機構應考慮重新評定客戶風險等級。
二、操作步驟
（一）收集信息。金融機構應根據反洗錢風險評估需要，確定各類信息的來源及其採集方法。信息來源渠道通常有：
1 ．金融機構在與客戶建立業務關系時，客戶向金融機構披露的信息；
2 ．金融機構客戶經理或櫃面人員工作記錄；
3 ．金融機構保存的交易記錄；
4 ．金融機構委託其他金融機構或中介機構對客戶進行盡職調查工作所獲信息。
5 ．金融機構利用商業資料庫查詢信息；
6 ．金融機構利用互聯網等公共信息平台搜索信息。
金融機構在風險評估過程中應遵循勤勉盡責的原則，依據所掌握的事實材料，對部分難以直接取得或取得成本過高的風險要素信息進行合理評估。為統一風險評估尺度，金融機構應當事先確定本機構可預估信息列表及其預估原則，並定期審查和調整。
（二）篩選分析信息。評估人員應認真對照風險評估基本要素及其子項，對所收集的信．息進行歸類，逐項評分。如果同一基本要素或風險子項對應有多項相互重復或交叉的關聯性信息存在時，評估人員應進行甄別和合並。如果同一基本要素或風險子項對應有多項相互矛盾或抵觸的關聯性信息存在時，評估人員應在調查核實的基礎上，刪除不適用信息，並加以注釋。
金融機構工作人員整理完基礎信息後，應當整體性梳理各項風險評估要素及其子項。如發現要素項下有內容空缺或信息內容不充分的，可在兼顧風險評估需求與成本控制要求的前提下，確定是否需要進一步收集補充信息。
金融機構可將上述工作流程嵌入相應業務流程中，以減少執行成本。例如，從客戶經理或營銷人員開始尋找目標客戶或與客戶接觸起，即可在自身業務范圍採集信．息，並隨著業務關系的逐步確立，由處在業務鏈條上的各類人員在各自職責范圍內負責相應的資料收集工作。
（三）初評。除存在前述例外情形的客戶外，金融機構工作人員應逐一分析每個風險評估基本要素項及其子項所對應的信息，確定出相應的得分。對於材料不全或可靠性存疑的要素信息，評估人員應在相應的要素項下進行標注，並合理確定相應分值。在綜合分析要素信．急的基礎上，金融機構工作人員累計計算客戶評分結果，相應確定其初步評級。
金融機構可利用計算機系統等技術手段輔助完成部分初評工作。
（四）復評。初評結果均應由初評人以外的其他人員進行復評確認。初評結果與復評結果不一致的，可由反洗錢合規管理部門決定最終評級結果。
第四章風險分類控制措施
金融機構應在客戶風險等級劃分的基礎上，採取相應的客戶盡職調查及其他風險控制措施。
一、對風險較高客戶的控制措施金融機構應對高風險客戶採取強化的客戶盡職調查及其他風險控制措施，有效預防風險。可酌情採取的措施包括但不限於：
（一）進一步調查客戶及其實際控制人、實際受益人情況。
（二）進一步深入了解客戶經營活動狀況和財產來源。
（三）適度提高客戶及其實際控制人、實際受益人信息的收集或更新頻率。
（四）對交易及其背景情況做更為深入的調查，詢問客戶交易目的，核實客戶交易動機。
（五）適度提高交易監測的頻率及強度。
（六）經高級管理層批准或授權後，再為客戶辦理業務或建立新的業務關系。
（七）按照法律規定或與客戶的事先約定，對客戶的交易方式、交易規模、交易頻率等實施合理限制．
（八）合理限制客戶通過非面對面方式辦理業務的金額、次數和業務類型。
（九）對其交易對手及經辦業務的金融機構採取盡職調查措施。
二、對風險較低客戶的控制措施金融機構可對低風險客戶採取簡化的客戶盡職調查及其他風險控制措施，可酌情採取的措施包括但不限於：
（一）在建立業務關系後再核實客戶實際受益人或實際控制人的身份。
（二）適當延長客戶身份資料的更新周期。
（三）在合理的交易規模內，適當降低採用持續的客戶身份識別措施的頻率或強度。例如，逐步建立對低風險客戶異常交易的快速篩選判斷機制。對於經分析排查後決定不提交可疑交易報告的低風險客戶，金融機構僅發現該客戶重復性出現與之前已排除異常交易相同或類似的交易活動時，可運用技術性手段自動處理預警信息。對於風險等級較低客戶異常交易的對手方僅涉及各級黨的機關、國家權力機關、行政機關、司法機關、軍事機關、人民政協機關和人民解放軍、武警部隊等低風險客戶的，可直接利用技術手段予以篩除。
（四）在風險可控情況下，允許金融機構工作人員合理推測交易目的和交易性質，而無需收集相關證據材料。
第五章管理與保障措施
一、風險管理政策金融機構應在總部或集團層面建立統一的洗錢風險管理基本政策，並在各分支機構、各條線（部門）執行。
客戶風險管理政策應經金融機構董事會或其授權的組織審核通過，並由高級管理層中的指定專人負責實施。
金融機構．總部、集團可針對分支機構所在地區的反洗錢狀況，設定局部地區的風險系數，或授權分支機構根據所在地區情況，合理調整風險子項或評級標准。
金融機構應對自身金融業務及其營銷渠道，特別是在推出新金融業務、採用新營銷渠道、運用新技術前，進行系統全面的洗錢風險評估，按照風險可控原則建立相應的風險管理措施。
二、組織管理措施
金融機構應完善風險評估流程，指定適當的條線（部門）及人員整體負責風險評估工作流程的設置及監控工作，組織各相關條線（部門）充分參與風險評估工作。
金融機構應確保客戶風險評估工作流程具有可稽核性或可追溯性。
三、技術保障措施
金融機構應確保洗錢風險管理工作所需的必要技術條件，積極運用信．息系統提升工作有效性。系統設計應著眼於運用客戶風險等級管理工作成果，為各級分支機構查詢使用信息提供方便。
四、代理業務管理
金融機構委託其他機構開展客戶風險等級劃分等洗錢風險管理工作時，應與受託機構簽訂書面協議，並由高級管理層批准。受託機構應當積極協助委託機構開展洗錢風險管理。由委託機構對受託機構進行的洗錢風險管理工作承擔最終法律責任。
金融機構應建立專門機制，審核受託機構確定的客戶風險等級。

7. 有關VAR風險價值的計算問題

風險價值法(VAR)

（一）概念
VAR實際上是要回答在概率給定情況下，銀行投資組合價值在下一階段最多可能損失多少。在風險管理的各種方法中，VAR方法最為引人矚目。尤其是在過去的幾年裡，許多銀行和法規制定者開始把這種方法當作全行業衡量風險的一種標准來看待。VAR之所以具有吸引力是因為它把銀行的全部資產組合風險概括為一個簡單的數字，並以美元計量單位來表示風險管理的核心——潛在虧損。

（二）特點
①可以用來簡單明了表示市場風險的大小，單位是美元或其他貨幣，沒有任何技術色彩，沒有任何專業背景的投資者和管理者都可以通過VAR值對金融風險進行評判；
②可以事前計算風險，不像以往風險管理的方法都是在事後衡量風險大小；
③不僅能計算單個金融工具的風險。還能計算由多個金融工具組成的投資組合風險，這是傳統金融風險管理所不能做到的。

（三）應用
①用於風險控制。目前已有超過1000家的銀行、保險公司、投資基金、養老金基金及非金融公司採用VAR方法作為金融衍生工具風險管理的手段。利用VAR方法進行風險控制，可以使每個交易員或交易單位都能確切地明了他們在進行有多大風險的金融交易，並可以為每個交易員或交易單位設置VAR限額，以防止過度投機行為的出現。如果執行嚴格的VAR管理，一些金融交易的重大虧損也許就可以完全避免。
②用於業績評估。在金融投資中，高收益總是伴隨著高風險，交易員可能不惜冒巨大的風險去追逐巨額利潤。公司出於穩健經營的需要，必須對交易員可能的過度投機行為進行限制。所以，有必要引入考慮風險因素的業績評價指標。
但VAR方法也有其局限性。VAR方法衡量的主要是市場風險，如單純依靠VAR方法，就會忽視其他種類的風險如信用風險。另外，從技術角度講。VAR值表明的是一定置信度內的最大損失，但並不能絕對排除高於VAR值的損失發生的可能性。例如假設一天的99％置信度下的VAR＝＄1000萬，仍會有1％的可能性會使損失超過1000萬美元。這種情況一旦發生，給經營單位帶來的後果就是災難性的。所以在金融風險管理中，VAR方法並不能涵蓋一切，仍需綜合使用各種其他的定性、定量分析方法。亞洲金融危機還提醒風險管理者：風險價值法並不能預測到投資組合的確切損失程度，也無法捕捉到市場風險與信用風險間的相互關系。

VaR風險控制模型

（一）VaR模型基本思想編輯本段
VaR按字面的解釋就是「處於風險狀態的價值」，即在一定置信水平和一定持有期內，某一金融工具或其組合在未來資產價格波動下所面臨的最大損失額。JP.Morgan定義為：VaR是在既定頭寸被沖銷（be neutraliged）或重估前可能發生的市場價值最大損失的估計值；而Jorion則把VaR定義為：「給定置信區間的一個持有期內的最壞的預期損失」。

（二）VaR基本模型
根據Jorion（1996），VaR可定義為：
VaR=E（ω）-ω* ①
式中E（ω）為資產組合的預期價值；ω為資產組合的期末價值；ω*為置信水平α下投資組合的最低期末價值。
又設ω=ω0（1+R） ②
式中ω0為持有期初資產組合價值，R為設定持有期內（通常一年）資產組合的收益率。
ω*=ω0（1+R*） ③
R*為資產組合在置信水平α下的最低收益率。
根據數學期望值的基本性質，將②、③式代入①式，有
VaR=E[ω0（1+R）]-ω0（1+R*）
=Eω0+Eω0（R）-ω0-ω0R*
=ω0+ω0E（R）-ω0-ω0R*
=ω0E（R）-ω0R*
=ω0[E（R）-R*]ω
∴VaR=ω0[E（R）-R*] ④
上式公式中④即為該資產組合的VaR值，根據公式④，如果能求出置信水平α下的R*，即可求出該資產組合的VaR值。

（三）VaR模型的假設條件
VaR模型通常假設如下：
⒈市場有效性假設；
⒉市場波動是隨機的，不存在自相關。
一般來說，利用數學模型定量分析社會經濟現象，都必須遵循其假設條件，特別是對於我國金融業來說，由於市場尚需規范，政府幹預行為較為嚴重，不能完全滿足強有效性和市場波動的隨機性，在利用VaR模型時，只能近似地正態處理。

（四）VaR模型計算方法
從前面①、④兩式可看出，計算VAR相當於計算E（ω）和ω*或者E（R）和R*的數值。從目前來看，主要採用三種方法計算VaR值。
⒈歷史模擬法（historical simulation method）
⒉方差—協方差法
⒊蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo simulation）

1、歷史模擬法
「歷史模擬法」是藉助於計算過去一段時間內的資產組合風險收益的頻度分布，通過找到歷史上一段時間內的平均收益，以及在既定置信水平α下的最低收益率，計算資產組合的VaR值。
「歷史模擬法」假定收益隨時間獨立同分布，以收益的歷史數據樣本的直方圖作為對收益真實分布的估計，分布形式完全由數據決定，不會丟失和扭曲信息，然後用歷史數據樣本直方圖的P—分位數據作為對收益分布的P—分位數—波動的估計。
一般地，在頻度分布圖中橫軸衡量某機構某日收入的大小，縱軸衡量一年內出現相應收入組的天數，以此反映該機構過去一年內資產組合收益的頻度分布。
首先，計算平均每日收入E（ω）
其次，確定ω*的大小，相當於圖中左端每日收入為負數的區間內，給定置信水平 α，尋找和確定相應最低的每日收益值。
設置信水平為α，由於觀測日為T，則意味差在圖的左端讓出
t=T×α，即可得到α概率水平下的最低值ω*。由此可得：
VaR=E（ω）-ω*

2、方差—協方差法
「方差—協方差」法同樣是運用歷史資料，計算資產組合的VaR值。其基本思路為：
首先，利用歷史數據計算資產組合的收益的方差、標准差、協方差；
其次，假定資產組合收益是正態分布，可求出在一定置信水平下，反映了分布偏離均值程度的臨界值；
第三，建立與風險損失的聯系，推導VaR值。
設某一資產組合在單位時間內的均值為μ，數准差為σ，R*～μ（μ、σ），又設α為置信水平α下的臨界值，根據正態分布的性質，在α概率水平下，可能發生的偏離均值的最大距離為μ-ασ，
即R*=μ-ασ。
∵E（R）=μ
根據VaR=ω0[E（R）-R*] 有
VaR=ω0[μ-（μ-ασ）]=ω0ασ
假設持有期為 △t，則均值和數准差分別為μ△t和 ，這時上式則變為：
VaR=ω0•α•
因此，我們只要能計算出某種組合的數准差σ，則可求出其VaR的值，一般情況下，某種組合的數准差σ可通過如下公式來計算
其中，n為資產組合的金融工具種類，Pi為第i種金融工具的市場價值，σi第i種金融工具的數准差，σij為金融工具i、j的相關系數。
除了歷史模擬法和方差—數准差法外，對於計算資產組合的VaR的方法還有更為復雜的「蒙特卡羅模擬法」。它是基於歷史數據和既定分布假定的參數特徵，藉助隨機產生的方法模擬出大量的資產組合收益的數值，再計算VaR值。

風險估價技術比較
⒈確認頭寸 找到受市場風險影響的各種金融工具的全部頭寸
⒉確認風險因素 確認影響資產組合中金融工具的各種風險因素
⒊獲得持有期內風險因素的收益分布 計算過去年份里的歷史上的頻度分布 計算過去年份里風險因素的標准差和相關系數 假定特定的參數分布或從歷史資料中按自助法隨機產生
⒋將風險因素的收益與金融工具頭寸相聯系 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數 按照風險因素分解頭寸（risk mapping） 將頭寸的盯住市場價值（mark to market value）表示為風險因素的函數
⒌計算資產組合的可變性 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布 假定風險因素是呈正態分布，計算資產組合的標准差 利用從步驟3和步驟4得到的結果模擬資產組合收益的頻度分布
⒍給定置信區間推導VAR

VaR模型在金融風險管理中的應用
VaR模型在金融風險管理中的應用越來越廣泛，特別是隨著VaR模型的不斷改進，不但應用於金融機構的市場風險、使用風險的定量研究，而且VaR模型正與線性規劃模型（LPM）和非線性規劃模型（ULPM）等規劃模型論，有機地結合起來，確定金融機構市場風險等的最佳定量分析法，以利於金融機構對於潛在風險控制進行最優決策。
對於VaR在國外的應用，正如文中引言指出，巴塞爾委員會要求有條件的銀行將VaR值結合銀行內部模型，計算適應市場風險要求的資本數額；G20建議用VaR來衡量衍生工具的市場風險，並且認為是市場風險測量和控制的最佳方法；SEC也要求美國公司採用VaR模型作為三種可行的披露其衍生交易活動信息的方法之一。這表明不但金融機構內部越來越多地採用VaR作為評判金融機構本身的金融風險，同時，越來越多的督管機構也用VaR方法作為評判金融機構風險大小的方法。
我國對VaR模型的引介始於近年，具有較多的研究成果，但VaR模型的應用現在確處於起步階段，各金融機構已經充分認識到VaR的優點，正在研究適合於自身經營特點的VaR模型。
本部分就VAR模型在金融機構風險管理中的應用及其注意的問題介紹如下：

例1 來自JP.Morgan的例子
根據JP.Morgan1994年年報披露，該公司1994年一天的95%VAR值平均為1500萬美元，這一結果可從反映JP.Morgan1994年日收益分布狀況圖中求出.該公司日均收益為500萬美元，即E（ω）=500萬美元。
如果給定α=95%，只需找一個ω*，使日收益率低於ω*的概率為5%，或者使日收益率低於ω*的ω出現的天數為254×5%=13天，從圖中可以看出，ω*=－1000萬美元。
根據VAR=E（ω）－ω*=500－（－1000）=1500萬美元
值得注意的是，這只是過去一段時間的數值，依據過去推測未來的准確性取決於決定歷史結果的各種因素、條件和形勢等，以及這些因素是否具有同質性，否則，就要做出相應的調查，或者對歷史數據進行修正。這在我國由於金融機構非完全市場作用得到的數據更應該引起重視。

例2 來自長城證券杜海濤的研究
長城證券公司杜海濤在《VaR模型在證券風險管理中的應用》一文中，用VaR模型研究了市場指數的風險度量、單個證券的風險度量和證券投資基金凈值的VaR等，研究表明，VaR模型對我國證券市場上的風險管理有較好的效果。
下面就作者關於市場指數的風險度量過程作一引用，旨在說明VaR的計算過程（本文引用時有刪節）。
第一步 正態性檢驗
首先根據2000年1月4日至2000年6月2日期間共94個交易日的日收益率做分布直方圖，由於深滬兩市場具有高度相關性，此處僅以上證綜合指數為例計算。可以看出上證綜合指數日收益率分布表現出較強的正態特徵：眾數附近十分集中，尾部細小。分析表明，深市指數也有相同的特徵。
下面利用數理統計的方法對2000年4月3日至6月2日期間上述3種指數的日收益率的分布情況進行正態性檢驗，檢驗結果如下：
W(深證綜指)=0.972445
W(深證成指)=0.978764
W(上證綜指)=0.970279
W為正態假設檢驗統計量，當樣本容量為40時取α =0.05(表示我們犯錯誤的概率僅為 α=0.05)，此時W0.05 =0.94，只有當W 時我們拒絕原假設。從我們的檢驗結果來看，我們無法拒絕三種指數的日收益率服從正態分布的假設。
有關這三種指數日收益率的相關統計量見表1。
表1 三種指數日收益率統計量
深圳綜合 深圳成分 上證綜合
均 值（ ）
0.001318 0.001061 0.001561
標准差（ ）
0.013363 0.012582 0.012391

通過上面的分析，我們可以得出三種指數的日收益率基本上服從N(μ,σ)，由於三種指數的平均日收益率非常接近零值，故可近似為N(0，σ)。
第二步 VaR的計算
由於正態分布的特點，集中在均值附近左右各1.65σ區間范圍內的概率為0.90，用公式表示為：P(μ-1.65σ，再根據正態分布的對稱性可知P(X<μ-1.65σ )=P(X>μ+1.65σ)=0.05；則有P(X>μ-1.65σ)=0.95。根據上面的計算結果可知在95%的置信度情況下：
VaR值=T日的收盤價×1.65σ。
取2000年4月3日至2000年6月2日的數據，然後根據上面的公式可以計算出深證綜指、深證成指、上證綜指3種指數在2000年6月2日的VaR值分別為：
深證綜合指數VaR=591.34×1.65×0.013363=13.04
深證成份指數VaR=4728.88×1.65×0.012582=98.17
上證綜合指數VaR=1916.25×1.65×0.012391=39.17
其現實意義為：根據該模型可以有95%的把握判斷指數在下一交易日即6月5日的收盤價不會低於T日收盤價－當日的VaR值；
即深證綜合指數不會低於：591.34－13.04=578.30
深證成份指數不會低於：4728.88－98.17=4630.71
上證綜合指數不會低於：1916.25－39.17=1877.08。
第三步 可靠性檢驗
現在來檢驗該模型的可靠性。根據3種指數的VaR來預測下一個交易日的指數變動下限，並比較該下限和實際收盤價，看預測的結果與我們期望值之間的差別。圖2、圖3、圖4是3個指數於2000年4月3日至6月2日的實際走勢與利用VaR預期下限的擬合圖形。

現將樣本區間內實際收盤指數低於預測下限的天數與95%置信度情況下的可能出現的期望天數作一統計對比，結果見表2。
表2 模型期望結果與實際結果的比較

深圳綜合 深圳成分 上證綜合
實際情況 3 3 3
期望情況 2 2 2

通過上面的計算我們可以發現應用VaR模型進行指數風險控制擬合結果較好。至於三種指數均有3個交易日超過預測下限，這主要是由於考察期間適逢台灣政權更迭及美眾院審議表決予華PNTR的議案，市場波動較大所致。

例3 來自銀行家信託公司的例子
由於金融機構特別是在證券投資中，高收益常伴隨著高風險，下級部門或者交易員可能冒巨大風險追求利潤，但金融機構出於穩健經營的需要，有必要對下級部門或者交易員可能的過渡投資機行為進行限制，因而引入考慮風險因素的業績評價體系，美國銀行和信託公司將VaR模型用於業績評估中，確立了業績評價指數——經風險調查的資本收益，即RAROC= ，從公式可看出，即使收益再高，但由於VaR也高，則RAROC也不會很高，其業績評價也不可能很高。因此，將金融機構將VaR應用於業績評價中，可對過度投機行為進行限制，使金融機構能更好地選擇在最小風險下獲取較大收益的項目。
同時，杜海濤也將VaR方法用於對我國5隻基金管理人的經營業績評價，評價結果如下表：
我國5隻基金管理人的RAROC比較表
基金開元 基金普惠 基金金泰 基金安信 基金裕陽
VaR值 0.1178 0.0919 0.0880 0.1240 0.1185
收益率 0.4153 0.2982 0.3592 0.4206 0.3309
RAROC 2.8467 2.7495 3.5188 3.1707 2.7938
日收益率的標准差 0.045623 0.03748 0.035623 0.037033 0.036559
數據來源：杜海濤《VaR模型在證券風險管理中的應用》

隨著我國加入WTO，金融全球化挑戰我國的金融改革及創新，特別是金融理論的創新和控制風險技術的創新，如何將金融風險控制到最小程度，真正使金融體系成為支撐社會經濟的基礎，達到為社會分散經濟風險的目的，是我國金融界必須面對的艱巨任務，如何用定量方法測度和控制金融風險，是金融機構和監管當局必須面對的問題。從金融機構本身來看，將風險定量分析方法，比如VaR模型應用於日常的風險管理，將市場風險和信用風險降到最低的程度，以期獲取最大的利潤回報，是金融機構的義不容辭的事情，也是其當務之急。從監管當局來看，促使金融機構應用先進的控制風險技術，使金融家們能夠隨心所欲地剝離各種風險，即對各種復雜的風險進行精確的計算和配置，將有利於我國的監管水平有較大的提高。因此，我國的金融機構和金融監管當局非常有必要將VaR模型等風險控制技術引入我國金融風險管理將非常必要，且具有一定的現實意義。

8. 學習金融風險管理，有哪些推薦的入門書籍

【入門級】

1.斯坦福極簡經濟學

作者：[美]蒂莫西·泰勒

作者蒂莫西·泰勒，是斯坦福大學最受歡迎的經濟學教授，美國經濟協會權威刊物《經濟展望雜志》主編，斯坦福大學「傑出教學獎」得主，美國通用教材《經濟學原理》作者。

這本書從36個經濟學關鍵名詞入手，每篇約3000字，用生活實例引入觀念原理，概念清晰，沒有經濟基礎，也能輕松理解，幫助我們認識復雜的經濟運作，理性決策，更聰明地工作，提高效率與生活質量。它也是斯坦福大學最受歡迎的經濟學入門課程教材。即將進入大學的同學可以看看，能夠對經濟有個大致的了解。

2.《經濟學原理》

作者：[美]N.格里高利·曼昆

雖然已經被推薦過多次，但是還是要說，曼昆的經濟學原理，的確值得一看！

很多人真正讀懂西方經濟學都是從曼昆的《經濟學原理》開始的，因為有趣、易懂，「十大經濟學原理」令人印象深刻，當年學薩繆爾森的經濟學時感覺經濟學像個嚴謹的老學究，讀曼昆的就不一樣了，像個會講故事的朋友，即使不從事金融行業，相信你也會喜歡上她的。這絕對是一本讓人拿得起，放不下的枕邊圖書。

3.經濟學的思維方式（12版）

作者：（美）保羅·海恩/彼得·勃特克/大衛·普雷契特科

這本書適合不僅僅將經濟學作為談資，而且希望用經濟學思維來思考日常的同學們。

與主流經濟學教材不同，本書迴避了繁復的公式、函數、運算，通過深入淺出和饒有趣味的圖畫，將日常生活中紛繁復雜、看似毫無關聯的一些社會現象，和一套富有一致性的思維框架結合起來，展示出一種「經濟學的想像力」。正如道格拉斯？諾斯所說，經濟學的力量就在於它是一種思維方式，本書的目的正是引導讀者學會經濟學推理方式，從而能夠像經濟學家一樣思考問題。

4.策略思維

作者：阿維納什·K·迪克西特/巴里·J·奈爾伯夫

學習經濟我們就一定會遇到博弈論。而通常博弈論都和數學掛鉤。對於剛剛接觸金融的同學來說，也許數學是個難題，不過這本書則通過詳實的案例來為大家分析博弈論的實際用法。耶魯大學教授奈爾伯夫和普林斯頓大學教授迪克西特的這本著作，用許多活生生的例子，向沒有經濟學基礎的讀者展示了博弈論策略思維的道理。

【進階級】

相信在了解了一些經濟學和金融知識之後，你可能會想學習更深一層的內容。下面推薦一些覺得值得一讀的金融學教材：

1.《貨幣金融學》

作者：弗雷德里克S.米什金

但凡從事金融行業的專業人士對這本書都不會感到陌生，這是金融專業第一本專業基礎課教材。過去我國大學課程里叫「貨幣銀行學」，後來隨著金融業的發展，貨幣逐漸成為金融產品里的一部分而非全部，銀行也是金融機構的一個分支，於是和國際接軌改成「金融學」或者「貨幣金融學」，其實是同一類書。弗雷德里克S.米什金是這個領域絕對的權威。高頓財經FRM小編當年直接讀的英文版，和中文版還是有差別的，建議有能力的、正在備考FRM/CFA的同學也直接看英文版。

2.《期權期貨及其他衍生產品》

作者：[加]約翰·赫爾（John C.Hull）

對於考證的小夥伴們來說這個大概是心中永遠的痛……FRM也好CFA也好，金融衍生品都是必考的內容。《期權、期貨及其他衍生產品》對金融衍生品市場中期權與期貨的基本理論進行了系統闡述，提供了大量業界事例。主要講述了期貨市場的運作機制、採用期貨的對沖策略、遠期及期貨價格的確定、期權市場的運作過程、期權市場的運作過程、股票期權的性質、期權交易策略以及信用衍生產品、布萊克-斯科爾斯模型、希臘值及其運用、氣候和能源與保險衍生產品等。順便考FRM的童鞋還可以看看作者的另一本書《風險管理與金融機構》，可以幫助理解考試內容。

3.Financial Modeling

作者：Benninga，Simon

學金融玩不轉excel，怎麼進投行？這本書教你各種各樣的金融模型，從CAPM、公司金融到投資組合模型、VaR，搞定這本書你的思路也會清晰很多。總之，這本書幾乎包含了金融學入門的大部分領域，並且給出了實踐的模型和數據分析。尤其是希望學習計量或者想成為分析師的同學，這本書絕對值得一看。不過缺點是目前沒有中文版，閱讀難度較大。

【沒事兒看看】

看教科書還是比較無聊，下面推薦一些比較輕松的讀物：

1.《還原真實的美聯儲》

作者：王健

如果你看過宋鴻兵的陰謀論大戲《貨幣戰爭》，如果你沒有看過但對美聯儲感到好奇，這是一本不錯的書。非常清晰有條理，有理有據。風格像是去掉技術細節的講義，一個知識點一個知識點的普及美聯儲以及金融方面的常識，每章最後還有知識點小結。作者是美聯儲達拉斯聯邦儲備銀行高級經濟學家兼政策顧問，獲得美國威斯康星大學經濟學博士學位，所以免不了略有偏頗，但也比科幻小說更貼近真實的金融世界。

2.《大空頭》

作者：邁克爾·劉易斯

這本書已經改編成電影了，可以先看看電影，接受度可能更高。本書采訪了次貸危機時做空房地產的基金經理、交易員，寫他們如何從嗅到危機的氣息，對賭次債市場，購買大量信用違約掉期，最後賺取大量財富。

9. 金融領域，你每生一級會獲得多少福利和回報需要多久

在9月這個忙碌的日子裡，想必很多的同學已經開始進入大學校園，開始新的生活了。天氣轉涼，褪去了夏日的炎熱，一股清涼的秋風帶來舒爽的體驗。心中再也沒有那種莫名的煩躁，看著天上的雲飄出不同的樣子，我們知道又一個踏實努力的日子來臨了。

同學們也開啟了不同專業的學習，最近受歡迎的一個熱門專業就是金融工程，不知道大家了解金融工程嗎?金融工程專業擁有很深厚的學科基礎，整體的系統知識。

FRM持證人享有各地政策福利

除了在職業發展中FRM與金融工程一樣擁有助力，各地為FRM持證人還開出了一系列的政策福利，為支持城市建設，吸納人才。

10. 金融專業涉及的數學知識是哪些很難嗎

金融方面的數學功底是要的，最好是學過計量經濟學，要不然很多模型都沒法推導。還要學高數和工數，這兩門課比較難。
當然，金融專業要學很多了， 基礎課： 政治經濟學 ， 西方經濟學，（微觀宏觀） ， 微積分， 概率 ， 線代 ， 統計學， 計量經濟學。 專業課除了金融本專業的那堆課(太多了 金融市場 證券投資 貨幣銀行 保險 金融工程等等）以外 ， 也涉及到 ， 會計， 財務管理， 國貿 ，經濟學等專業的課程。 學習范圍還是挺廣的 ，和數學聯系不小 。除了基礎課中有數學以外 ，在學習其他某些課程時也經常會用到一些數學模型， 不過不是很難 ，看懂就行 ，一般沒有太多計算 ，數學只是工具 ， 畢竟不是數學專業 。 金融是文理交匯的學科 ， 數學只是個工具 ，很多時候只要會求個微分積分 ，在會點概率統計就不影響你其他專業課的學習 ，不過你要想深入學習一些內容 ， 比如計量 ， 金融工程等 ， 就要用到數學了 ， 將來要是考研， 數學要150分 ，不過在工作中， 除非做分析師， 否則數學沒那麼重要， 當然能學好更好 。
至於高中 ， 主要就是涉及一些基本函數 ，導數和概率知識， 而且大學是重新開始學 ， 而那些立體幾何數列解析幾何之類的高中知識基本沒關系 ， 努力的話可以學好的。

專業簡介：
金融專業是以融通貨幣和貨幣資金的經濟活動為研究對象，具體研究個人、機構、政府如何獲取、支出以及管理資金以及其他金融資產的學科專業，是從經濟學中分化出來的。主要研究現代金融機構、金融市場以及整個金融經濟的運動規律。該專業具體研究內容包括：關於銀行與證券、保險等非銀行金融機構的理論與實務，關於貨幣市場、資本市場與國際金融市場的理論與實務，關於金融宏觀調控及整個金融經濟的理論與實務，以及關於金融管理特別是金融風險管理的理論與實務。主要研究方向有貨幣銀行學、金融經濟（含國際金融、金融理論）、投資學、保險學、公司理財（公司金融）。
金融碩士 ：通常為2年制，設置在學校的商學院或管理學院之下，其主要課程集中於金融領域，培養金融專業人才。在美國綜合排名前50的學校中，有MSF專業的學校只有10所左右。
MBA下的金融方向：美國大學的MBA通常會分為不同方向，金融就是其主要方向之一。其課程設置以金融為主，但也較多的涉及其它商科領域和管理領域。通常較為看重申請學生的工作經驗。
金融工程：是美國金融類碩士中專業性最強的一類，它是金融學、數學和工程學交叉滲透形成的學科。通常對申請學生的專業背景有一定要求，但這也成為許多其他專業學生(如數學專業、計算機專業等)想要轉金融專業的最佳選擇之一。
其它金融類碩士：除了以上三種，美國大學金融類碩士專業還有金融分析、國際金融、應用金融、金融管理等。這些專業的課程設置都以金融為主，但又都有不同的側重點。