金融風險管理研究綜述

中圖分類號：F8309 文獻標識碼：A

摘要：金融風險管理是金融領域的一個重要方面，本文從金融風險管理的起源開始論述，淺析了國內外金融風險管理的主要方法，并對金融風險管理的發展提出了預測。

關鍵詞：金融風險管理；FR；Var；Copula；風險度量

1.引言

金融風險管理起源于上個世紀七十年代，由于戰后和平催生經濟的飛快增長，金融市場的環境發生了巨大的變化——貨幣化程度加深、金融全球化快速發展、金融創新加快。金融市場的劇烈波動頻繁發生，這就要求對金融風險進行控制。而此時計算機行業的迅猛發展，也使人們有能力運用數學模型進行仿真模擬處理來解決金融風險管理的問題。

所謂金融風險是指金融機構在經營過程中由于宏觀經濟政策環境的變化、市場波動、匯率變動、金融機構自身經營管理不善等原因，在資金、財產和信譽上存在著遭受損失的可能性[1]。

本文簡要的介紹了國內外金融風險管理研究的主要方法，并對這些方法進行了歸納總結，最后對金融風險管理的未來的發展提出了可能的設想。

2.國外金融風險管理研究現狀

在金融風險發展的這三十年里，國外許多學者都對金融風險的度量做了研究，他們的研究主要集中在以下幾個方面：

（1）FR概率模型，Frankel和Rose建立了FR概率模型。Frankel和Rose認為，貨幣危機有多種因素引發，其中選擇的變量有：GDP的增長率、國外的利率、國內信貸增長率、政府預算赤字占GDP的比率和經濟開放程度等等。隨后Tornell和Velasco建立了STV橫截面回歸模型，他們認為，實際匯率貶值，國內私人貸款增長率、國際儲備/M2是判斷一個國家發生金融危機與否的重要指標。1998年Kaminsky、Lizondo和Reinhart創立了KLR信號分析法，之后經過Kaminsky（1999）的完善。KLR信號分析法的核心思想是首先通過研究貨幣危機發生的原因來確定哪些經濟變量可以用于貨幣危機的預測，然后運用歷史上的數據進行統計分析，確定與貨幣危機有顯著聯系的變量，以此作為貨幣危機發生的先行指標[2]。

（2）VaR模型。VaR模型是JP·Morgan公司用來計量市場風險的產物，它是一種能測量不同交易、不同業務部門市場風險，并將這些風險體現為一個數值的VaR方法[3]。1993年，G30集團在研究衍生品種基礎上發表了《衍生產品的實踐和規則》的報告，提出了度量市場風險的VaR（ Value-at-Risk ）模型（“風險估價”模型），稍后由JP·Morgan推出了計算VaR的RiskMetrics風險控制模型。VaR模型計算方法有三種，歷史模擬法（historical simulation method）、方差—協方差法、蒙特卡羅模擬法（Monte Carlo simulation）。其中Marc Henrard對歷史模擬法進行了探討。Hi·mtaYamai提出了L-VaR模型，他們考慮了市場的流動性水平和投資者交易的頭寸大小對變現價值的影響；Sharmroukh后來提出了調整VaR 模型（LA—VaR），該模型后來廣泛運用與企業的風險管理體系中。

（3）整體風險管理理論（TRM）。以KentD.Miller（1992）提出了整合風險管理（Integrated Risk Management）的概念為標志，在隨后的十多年已經發展成為了一個比較成熟的風險管理理論。TRM是在現有風險管理系統單一變量的基礎上引進另外兩個要素，即價格和偏好，謀求在三要素系統中達到風險管理上的客觀計量與主體偏好的均衡最優。

（4）Copula模型。最早將Copula技術引入金融風險分析的是Embrechts.McN eil and Straumann，后來的很多學者都對這一領域進行了更深入的研究，Clemente和Romano結合極值理論和Copula技術研究了意大利的資本市場，并運用Monte Carlo 仿真方法計算了對多個資本進行投資組合得到的VaR值，后驗檢驗結果表明基于極值理論的Copula模型優于多元條件正態分布假設下的傳統的VaR模型。Rosenberg和Schuermann采用VaR 作為風險測度，運用Copula技術研究了市場風險、信用風險和運作風險的風險聚合問題，并與其他模型進行了對比，結果表明由Copula模型計算得到的VaR值最接近經驗VaR。

3.國內金融風險管理研究現狀

由于我國的金融市場起步比較晚，所以國內對金融風險的認識以及對金融風險管理的了解相較于國外都比較晚。國內對金融風險管理的研究主要集中于理論研究方面。國內對金融風險管理的研究主要有：

劉曉曙等[4]就商業銀行模型的預測問題進行了研究。谷秀娟等[5]使用VaR測度經濟資本，并進行業績評價（PAPM），分析股東價值，有利于其對風險作出應有的決策。張堯庭[6]等對Copula技術及其在相關性和金融風險分析上的應用作過探討，但總的來說國內對Copula技術及其應用研究還不多。胡燕京等[7]運用改進的BP神經網絡方法建立了風險預警模型并對該模型進行了檢驗。國內還有很多學者運用了博弈論和計量經濟學的方法研究風險管理，如閆妍等對世界主要股票指數的實證研究，以說明金融危機后世界金融市場存在的金融風險。

總之，國內學者的主要研究大部分都借鑒于國外學者的研究。雖然借鑒了國外的研究，但是學者們都基于中國特有的市場提出了符合中國金融特色的金融風險管理方式。很多見解都有別于國外學者。

4.對未來的展望

自2008年金融危機以來，世界經濟復蘇緩慢，金融業也不似往日繁華。此時的金融風險涉及范圍更廣、關聯性更大。同時高科技產業的快速發展，也給我們風險管理帶來了新的工具。對此本文認為未來金融風險管理主要涉足兩大方面：

（1）由于金融風險呈現出大的聯動性，所以風險管理不再局限于單個的業務風險，而是應該從全局的角度對風險進行管理，這就提出了全面風險管理（ERM）。在未來全面風險管理將是一個有意義而且相當重的風險管理方式。

（2）由于信息技術的迅猛發展，所以金融風險的管理將不再像以前依賴于人員的檢測與預防。我們可以運用計算機的智能檢測，從而實現風險管理的自動化與智能化。

參考文獻：

[1]王順. 金融風險管理[M]. 北京：中國金融出版社，2007.

[2]劉一霖. 房地產危機預警機制——基于KLR信號法的研究[J].經濟研究導刊.2009. 46（8）：86—87.

[3]劉曉婧，杜文意. 我國金融風險管理研究綜述[J]. 金融在線. 2012：29—31.

[4]劉曉曙. 商業銀行VaR模型預測能力的驗證[J].當代財經.2007.（8）.：39—43.

[5]谷秀娟. VaR：全面風險的度量與管理工具[J]. 河南師范大學學報.2006. 6：66—69.

[6]張堯庭. 連接函數（Copula）技術與金融風險分析[J]. 統計研究. 2002.（4）：48—51.

[7]胡燕京，高會麗，徐建鋒. 金融風險預警—基于BP人工神經網絡的一種分析[J]. 青島大學學報. 2002.（4）：28—34.

作者簡介：李山（1990.9—），男，漢族，四川渠縣，，碩士，重慶師范大學經濟與管理學院，研究方向：預測與決策的理論與方法。