基于EGARCH_1_1_M_EVT模型的风险度量研究_刘锡标

金融风险度量方法Var与CVar的实用性研究(一)

金融风险度量方法Ｖａｒ与ＣＶａｒ的实用性研究(一) 摘要]本文从Var与CVar两种金融风险度量方法的引入出发，对两种金融风险度量方法的概念、性质、特点等进行了深入的对比分析，并配以实证算例，总结出二者优缺点以及实用性，以方便今后的应用与研究。 关键词]风险度量VarCVar 一、引言 1952年美国经济学家Markowitz首次提出收益与风险的度量理论——期望与方差度量方法,从而开创了风险度量的量化时代。然而，随着理论研究的不断深入，研究者对期望与方差度量方法提出越来越多的质疑。首先，它与投资者对风险效用心理是不一致的；其次，期望与方差方法在实际应用当中有一个弊端就是它在运算时对所提供的数据要求严格，实际操作起来也比较复杂。基于以上情况，现代金融机构与金融理论研究者对Var与CVar等度量方法投入了更多的关注。 二、度量方法 度量方法最早是由J．P．Morgen创建的。从上世纪90年代至今，金融领域的研究者对这一度量方法的研究取得了显著的进展，它也被越来越多的金融机构所接受与认可，日益成为风险度量主要工具之一。 Var的概念：Var（ValueatRist）可直译为在险价值，它是按事先设定的置信水平对投资者手中所持有的头寸可能面临损失的一种估计。即在预设置信水平100（1-a）%前提下有，其中X为一随机变量，代表金融资产的损益。 Var的主要性质：设R表示随即变量X的全集则Var满足(1)a∈R，平移不变性V（X+a）=V(X)+a(2)正其次性对h>0，有V(hX)=hV(X)，表示风险与头寸规模是成正比的。(3)对所有的X有Y∈R 表示Var满足单调可加性却不满足次可加性。(4)当资产收益服从有限方差椭圆分布时Var与期望方差满足如下关系式这里E(X)代表资产的期望收益，V(X)为资产的标准差，qa是标准分布函数的a%分位数。 VAr的主要特点:(1)Var实质上是满足损失分布的某一特定概率分位点，这个概率通常可以取99%或95%。(2)Var是不满足一致性公理的风险度量。(3)如果金融资产的损益分布服从椭圆分布时，并且资产损益均值相等时，Var与一价随机占优相一致。附n价随即占优定义如下，设分布函数F(X)，n阶分布函数，，设X1与X2表示两种金融资产随机损益，若满足F(n)(X1)≤F(n)(X2)则称X1(n价)随即占优X2，记为X1≥(n)(X)2。那么对Var有X1≥(1)X2(4)Var 具有尾部损失测量不充分性。尾部损失测量不充分性也称作为损失性，即无法考察到分位点以下的损益信息。诚然，这部分信息属于概率数学当中的小概率事件，但是它却有可能带来金融领域严重危机。(5)Var关于a是非连续的。 三、CVar度量方法 CVar度量方法是Rockafeller和S.Uryasev于2000年提出的。作为CVar度量方法的改进版CVar 度量方法依靠其对风险更准确的描述特性，迅速得到专业人士的认可，近些年来发展势头迅猛。 CVar的概念：CVar(CondtionalValueatRist)可直译为条件在险价值，或称平均超值损失。它是在投资损失大于某个给定的Var值条件下的期望损失。 CVar主要性质：CVar满足一致性公理即R表示随即变量全集，对X，Y∈R有(1)正齐次性CV(aX)=aCV(X)它能够反映出风险与头寸规模是成正比的。(2)单调性若X≤Y则有CV(X)≥CV(Y)表明损失大的头寸风险也相应较大。(3)次可加性CV(X+Y)=CV(X)+CV(Y)表明投资风险分散化原理。(4)平移不变性CV(X+a)=CV(X)-a表明追加一定数量的无风险投资，风险会减少同等数量。CVar度量方法的主要特点：(1)CVar不再是一个单一的分位点，而是尾部损失的均值，通过取Var的积分和求得。(2)因为它完全考虑了整个的风险存空间，因此可以有效避免尾部损失。

信用风险的度量方法

一、信用风险度量方法与模型 １．传统的信用风险评价方法 （１）要素分析法。 要素分析法是通过定性分析有关指标来评价客户信用风险时所采用的专家分析法。 常用的要素分析法是５Ｃ要素分析法，它主要集中在借款人的道德品质（Ｃｈａｒａｃｔｅｒ）、还款能力（Ｃａｐａｃｉｔｙ）、资本实力（Ｃａｐｉｔａｌ）、担保（Ｃｏｌｌａｔｅｒａｌ）和经营环境条件（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）五个方面进行全面的定性分析，以判别借款人的还款意愿和还款能力。 根据不同的角度，有的将分析要素归纳为“５Ｗ”因素，即借款人（Ｗｈｏ）、借款用途（Ｗｈｙ）、还款期限（Ｗｈｅｎ）、担保物（Ｗｈａｔ）及如何还款（Ｈｏｗ）。 还有的归纳为“５Ｐ”因素，即个人因素（Ｐｅｒｓｏｎａｌ）、借款目的（Ｐｕｒｐｏｓｅ）、偿还（Ｐａｙｍｅｎｔ）、保障（Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ）和前景（Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ）。 无论是“５Ｃ”、“５Ｗ”还是“５Ｐ”，其共同之处都是先选取一定特征目标要素，然后对每一要素评分，使信用数量化，从而确定其信用等级，以其作为其销售、贷款等行为的标准和随后跟踪监测期间的政策调整依据。 （２）特征分析法。 特征分析法是目前在国外企业信用管理工作中应用较为普遍的一种信用分析工具。它是从客户的种种特征中选择出对信用分析意义最大、直接与客户信用状况相联系的若干因素，将其编为几组，分别对这些因素评分并综合分析，最后得到一个较为全面的分析结果。

一般所分析的特征包括客户自身特征、客户优先性特征、信用及财务特征等。特征分析法的主要用途是对客户的资信状况做出综合性的评价，它涵盖了反映客户经营实力和发展潜力的所有重要指标，这种信用风险分析方法主要由信用调查机构和企业内部信用管理部门使用。 （３）财务比率分析法。 信用风险往往是由财务危机导致的，因此，可以通过及早发现和找出一些特征财务指标，判断评价对象的财务状况和确定其信用等级，从而为信贷和投资提供决策依据。 财务比率综合分析法就是将各项财务分析指标作为一个整体，系统、全面、综合地对企业财务状况和经营情况进行剖析、解释和评价。这类方法的主要代表有杜邦财务分析体系和沃尔比重评分法。 杜邦财务分析体系是由美国杜邦公司创立的，它以净值报酬率为龙头，以资产净利润率为核心，重点揭示企业获利能力及其前因后果，通过对某项综合性较强的财务比率的逐层分解，将相关财务指标联系起来，形成一个综合体系，以便清楚地反映各项财务指标的相互关系。 沃尔比重评分法是由财务综合评价领域的著名先驱者之一亚历山大·沃尔创立的，他把若干个财务比率用线性关系结合起来，以此评价企业的信用水平。他选择了七种财务比率，即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率，分别给定各自的分数比重，通过与标准比率（行业平均比率）进行比较，确定各项指标的得分及总体指标的累计分数，从而得出企业财务状况的综合评价，继而确定其信用等级。 ２．多变量信用风险判别模型 多变量信用风险判别模型是以财务会计信息为基础，以特征财务比率为解释变量，运用数量统计方法建模。多变量信用风险判别模型主要

软件度量总结(精)

软件度量总结 这次总结的结构比较简单,就是按照五个章节分别阐述了自己的理解。 一.软件度量的应用范围。 经过这一阶段的学习,我认为想要明白软件度量,首先要分清度量和测量的区别。度量具有前置性,它提供了一种定量研究软件问题的方法;测量具有实时性或后置性,主要集中在给度量提供数据或者处理数据的方法上。由于软件工程强烈的不确定性,使得软件工程的精确测量困难重重,但软件度量主要研究的是可能性的规律,通过概率和统计学的研究,寻找事物内在的规律。其并不具备 1+1=2的特征, 而是研究在多大可能性上这个结论是合理的,因为软件的主体是人,具有概率属性,设备和材料容易度量,但人很难度量。软件度量的主要作用是评估状况、跟踪进展情况、评价产品有效性和改进设计和过程的质量。定性分析可以提供迅速地判断能力,但定性分析终究需要定量分析的验证与支持,否则其结果很可能成为无目之本,出现错误。 软件度量的方法体系主要包括 5个方面:1. 项目度量,目的在于度量项目规模、成本、进度、顾客满意度等,辅助项目管理进行项目控制; 2. 规模度量,主要依靠经验和经验的模型,是决定项目成败的重要原因之一,是估算工作量、成本预算及策划项目进度的基础; 3. 成本度量, 4。产品度量,实质上是软件质量的度量,软件的质量由一系列质量要素组成,每个质量要素又由一些衡量标准组成,主要肚量方法是McCabe 复杂性度量法; 5,过程度量,对软件开发过程的个各方面进行度量,目的在于预测过程的未来属性,减少结果的偏差,主要包括成熟度度量(例如 CMMI, GJB5000A、管理度量(主要包括里程碑管理、风险度量等项目管理度量,审查度量、质量保证度量等质量管理度量,变更控制、版本管理度量等配置管理度量、生命周期度量三个大的方面。 不同层次的人员对软件度量有不同的需求。高级管理人员,如 CEO 、 COO ,关注点在上市时间、客户满意度、费用的节省等商业策略的组成部分上;中级管理层,如部门经理、总监等,则主要关注生产力、成本控制、效率等,他们更多的是着眼于

第3章软件质量与评价

第3章软件质量与评价（软件测试标准） 1、质量的定义 质量是多维的概念，包括：实体、实体的属性和对实体的观点。 GB/T6583-ISO8404（1994版）《质量管理与质量保证术语》对质量的定义是：反映实体满足明确的隐含的需要的能力的特性的总和。 GB/T18905-ISO14598（1999版）《软件工程产品评价》定义： 2、测度与度量 在软件质量中用于测量的一种量化的标度和方法即为“测度”，而名词的“度量”用来指测量的结果。 影响软件质量可分为：可直接测量、间接度量 3、软件质量模型 ○1、McCall（麦考尔）质量模型 三个重要方面：操作特性（产品运行）、承受可改变能力（产品修订）、新环境适应能力（产品变迁）。 McCall等认为，特性是软件质量的反映，软件属性可用做评价准则，定量化地度量软件属性可知软件质量的优劣。 ②Boehm(勃姆)质量模型 提出了分层结构的质量模型，除了用户的期望和需要的概念，与McCall（麦考尔）质量模型相同外，还包括McCall模型中没有的硬件特性。 Boehm(勃姆)质量模型反映了对软件质量的理解，即软件做了用户要它做的；有效地使用系统资源；易于用户学习和使用；易于软件测试与维护。 ③ISO9126质量模型 GB/T16260-1996：六个影响质量的特性：功能性、可靠性、易使用性、效率、可维护性、可移植性;各个子特性（及其定义）要求要背 GB/T16260-1996出发点是软件最大限度地满足用户的明确的和潜在的需求。 国标16260中，在描述外部（内部）效率度量时，给出了若干针对计算机系统时间消耗的定义如下： ①响应时间是指从按动传送键到得到结果为止所需要的时间或响应时间包括处 理时间和传输时间 ②处理时间是指从接受一个消息到送出它的结果之间计算机的历时时间 ③ 周转时间是指从提出要求到得到结果所需要的时间 4、标准的发展 GB/T 16260-1996（ISO9126-1991）《软件产品评价-质量特性及其使用指南》已被两个相关的由多部分组成的标准：GB/T 18905-2002《软件工程产品评价》和GB/T 16260-2003（ISO9126-2001）《软件工程产品质量》所取代。 5、GB/T 18905产品评价 （一、GB/T 18905基本组成（6个部分组成） GB/T 软件工程产品评价第1部分: 概述 GB/T 软件工程产品评价第2部分: 策划和管理 GB/T 软件工程产品评价第3部分: 开发者用的过程

金融风险度量的传统方法

第五章 金融风险度量的传统方法 第一节 金融风险度量的传统方法 一、用价差率来衡量风险 价差率是用来测算单个证券投资风险最简单的方法，其计算公式如下： 价差率＝2╳(最高价－最低价)/(最高价＋最低价)╳100% 上式中的最高价、最低价是指该证券在相应各期限(如年)的最高价和最低价，价差率法的实质是直接将证券的可能波动幅度作为衡量风险的指标。 用价差率来衡量证券的波动幅度和风险，计算简单方便，意义清晰直观；价差率越大，意味着股票的风险越大，反之，则股票的风险越小。而且，可以根据具体情况和需要，采取不同的期限，如年、月、周等来计算价差率。不过，由于用价差率来测量风险时所包含的内容过于狭窄，其精确度和适用范围非常有限。 二、灵敏度分析与β系数法 灵敏度(Sentivity)是收益的方差与产生这一方差的某一随机变量(如利率、汇率等)的方差之比，它是两个方差的比值。设以V 表示收益，χ表示影响收益的市场随机变量，S 表示收益V 对χ的灵敏度，则： V S χ ?=? 或者以两方差的百分比的比值表示为： //V V S χχ ?=? 如某一债券价格对利率的敏感度为5，则它意味着1%的利率方差将产生5%的债券收益方差。若债券价值为10000，则其价值变动的方差为500。 如果某投资组合的收益或价值受到几个市场随机变量的影响，那么该投资组合的风险就需要由这几个灵敏度组成的灵敏度变量来描绘。例如，某证券投资组合的市场价值依赖于各有关货币的利率、汇率、证券价格指数。这时，需将投资组合价值对这些变量的灵敏度都计算出来，但不能将它们直接相加。因为那样意味着各随机变量将在同一时间以给定的幅度变动，从而会夸大风险。

金融风险度量方法选择及适用性分析

金融风险度量方法选择及适用性分析 在很长时期内风险价值模型（Value at Risk，以下简称VaR）都作为首选来度量风险，然而其理论和应用都存在缺陷。VaR并没有考虑潜在的尾部风险，而且不满足一致性风险度量的公理条件，即VaR不是一个理想的风险度量。本文从理论上分析了VaR模型存在的缺陷，并介绍其他风险度量模型，研究其特性，最后在此基础上提出金融风险度量选择的依据。 关键词：风险价值一致性风险度量期望短缺谱风险度量扭曲风险度量 回顾金融风险管理理论的发展史，20世纪70年代是现代金融风险管理发展的重要年代。布雷顿森林体系破产之后，利率、汇率等市场风险问题在金融机构的风险管理中日益凸显。而1973年4月，芝加哥期权交易所（CBOE）的正式运营以及著名的布莱克-舒尔茨期权定价模型的发表标志着现代金融风险管理时代的到来。20世纪90年代，以金融工程为代表的现代金融风险管理技术发展迅速，市场风险和信用风险的量化管理也得到了很大的发展。然而长期资本管理公司（LTCM）的破产为金融工程的应用提出了警示。金融工程的发展使得大量的数理统计模型在金融风险管理中获得应用，这其中包括著名的VaR模型。 我国金融市场是一个发展中的新兴市场，金融风险管理的手段还比较落后，主要以定性分析为主，重在事后分析和评估，缺少事前风险防范和控制。随着我国的金融改革的发展和金融市场的进一步开放，金融监管的原则与风险管理的技术必须符合国际惯例要求。 VaR模型的产生及其局限性 风险管理的基础和核心是对风险的定量分析和评估，即风险度量。传统的风险度量方法如Beta、Delta、久期和凸性等仅适用于特定的金融工具或领域，难以全面反映风险覆盖情况。在这一背景下，1993年G30小组首先提出风险价值（Value at Risk）的概念，VaR模型旨在估计给定投资工具或组合在未来资产价格波动下可能的潜在损失。这一指标最大的优点是能够测量由不同市场因子导致的风险，以及不同市场的总风险，能够较为准确地测量不同风险因子及其相互作用而产生的损失，能够适应金融市场发展的动态性、复杂性和全球化的趋势。 然而，VaR度量的是正常市场情况下的市场风险，在现实中，金融市场出现剧烈波动的极端市场情形大量存在，即VaR并没有考虑潜在的极端市场情形。对VaR实践的评估以及对风险度量的进一步研究指出VaR并非一个一致性风险度量，其不满足次可加性的公理条件，从而无法进行风险分散。 正是由于VaR还存在着理论与应用上的缺陷，推动了风险度量的进一步发展。在VaR的基础上许多研究者提出了风险度量的其他方法。Acerbi and Tasche （2002）提出期望尾部损失ES（Expected Shortfall，以下简称ES），Wang（1996）提出扭曲风险度量的概念，Acerbi（2002，2004）将经济学的风险偏好理论引入风险度量中，提出了谱风险度量，从而使风险管理的实践者有了更多的选择。 基于分位数回归的风险度量 （一）风险价值VaR VaR的含义是“风险中的价值”，JP Morgan将VaR看作既定头寸冲消或重估前可能发生的市场价值的最大损失的估计值。而VaR比较权威的定义由Jorion （1997）提出，将其定义为给定置信水平下，风险资产在持有期内可能遭受的最

常见的软件质量模型

常见的软件质量模型 关于软件质量模型，业界已经有很多成熟的模型定义，比较常见的质量模型有McCall 模型、Boehm 模型、FURPS 模型、Dromey 模型和 ISO9126 模型。 ?Jim McCall 软件质量模型（1977 年） ?Barry W. Boehm 软件质量模型（1978 年） ?FURPS/FURPS+ 软件质量模型 ?R. Geoff Dromey 软件质量模型 ?ISO/IEC 9126 软件质量模型（1993 年） ?ISO/IEC 25010 软件质量模型（2011 年） Jim McCall 软件质量模型（1977 年） Jim McCall 的软件质量模型，也被称为 GE 模型（General Electrics Model）。其最初起源于美国空军，主要面向的是系统开发人员和系统开发过程。McCall 试图通过一系列的软件质量属性指标来弥补开发人员与最终用户之间的沟壑。 McCall 质量模型使用 3 中视角来定义和识别软件产品的质量： 1.Product revision (ability to change). 2.Product transition (adaptability to new environments). 3.Product operations (basic operational characteristics).

McCall 模型通过层级的要素、标准和指标来详述这 3 个视角定义（产品修改、产品转移、产品运行）。 ?11 Factors (To specify)：描述软件的外部视角，也就是客户或使用者的视角。 ?23 Criterias (To build)：描述软件的内部视角，也就是开发人员的视角。 ?Metrics (To control)：定义衡量指标和方法 下图中，左侧为 11 个质量要素，右侧为 23 个质量标准。

金融风险度量方法研究

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/bf3097708.html, 金融风险度量方法研究 作者：蒋彦平 来源：《现代经济信息》2013年第15期 摘要：随着经济全球化进程的逐渐发展，金融市场在这一背景之下，大大小小不同的波动更加容易出现。其中金融波动对金融市场的稳定性造成了一定的影响，导致金融风险的存在也日益严重。在美国经济危机爆发，对全球经济造成了严重的影响之后，更加提升了人们对金融风险的重视。那么为了能够对金融风险进行有效的预防，就必须要找到一个科学合理的风险度量方法。下面本文就对金融风险度量方法进行详细的分析。 关键词：金融；风险；度量方法 中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）08-0-01 金融风险的出现不但会对金融机构的正常运行产生一定的影响，甚至还会导致连锁反应的出现，从而造成全球经济动荡。各金融机构为了能够对金融风险进行有效的控制，均加强了对其科学合理风险度量方法的研究，以此确保可以对金融风险进行准确的评估，提高金融风险控制力度[1]。其中由于各金融风险之间也具有一定的差异性，因此其度量方法也有所不同，下 面本文就对目前金融市场，最常用的三种进行探讨。 一、金融风险方差度量方法 在Markowitz1952年所发表的《资产选择》中，首次对金融理论进行了定量化的研究，那么Markowitz也就成为了第一个对金融市场风险，采用数量方法进行度量的人。其中他的资产组合理论是在规范分析的基础上，对人们在进行资产选择时，怎样才能够对金融风险进行有效避免，从而获取最大化的经济效益的方法进行的探讨。其中一开始市场风险的原型就是在资产组合理论中出现的，Markowitz曾把它称为是一种具备不确定性的资产收益。Markowitz对于 这一资产收益不确定性的度量，采用的是统计学中的方差或者标准差，那么这一方法也就成为了金融风险度量中的最早方法，金融风险大小也就第一次被Markowitz采用具体的数量进行的刻画。方差这一金融风险度量方法不但具有概念明确、统计性好以及容易理解的优点，同时在收益率对正态分布假设条件服从的条件下，可以把组合方差分别称为多个单个的资产收益率方差和协议差。金融风险的方差度量方法，具有良好的适用性和简便性，因此到目前为止，其不但在金融风险度量中使用范围最广，使用最广泛，同时也是之中影响最大的度量方法[2]。但 随着人们对金融风险本质认识的深入，这一度量方法所展示出来的弊端也越来越多，其中方差方法本身的定义就和风险的原始含义具有偏差，对于真实风险的大小不能够进行度量，其虽然可以帮助投资者规避一定的风险，但是也具有使其失去更多收益机会的可能。另外方差方法的假设具有一定的严格性，具有比较繁重的计算任务，因此也就迫使人们不断的对新的金融风险度量方法进行探寻，以能够对方差方法中所具有的弊端进行消除，从而提高金融风险度量的科学性、合理性和准确性[3]。

三种常见质量模型的对比

常见软件质量模型的对比 J. A. McCall等人将质量模型分为三层:因素、衡量准则、度量,并对软件质量因素进行了研究,认为软件质量是正确性、可靠性、效率等构成的函数,而正确性、可靠性、效率等被称为软件质量因素,或软件质量特征,它表现了系统可见的行为化特征。每一因素又由一些准则来衡量,而准则是跟软件产品和设计相关的质量特征的属性。例如,正确性由可跟踪性、完全性、相容性来判断;每一准则又有一些定量化指标来计量,指标是捕获质量准则属性的度量。McCall认为软件质量可从两个层次去分析,其上层是外部观察的特性,下层是软件内在的特性。McCall定义了11个软件外部质量特性,称为软件的质量要素,它们是正确性、可靠性、效率、完整性、可使用性、可维护性、可测试性、灵活性、可移植性、重复使用性和连接性。同时,还定义了23个软件的内部质量特征,称之为软件的质量属性,它们是完备性、一致性、准确性、容错性、简单性、模块性、通用性、可扩充性、工具性、自描述性、执行效率、存储效率、存取控制、存取审查、可操作性、培训性、通信性、软件系统独立性、机独立性、通信通用性、数据通用性和简明性,软件的内部质量属性通过外部的质量要素反映出来。然而,实践证明以这种方式获得的结果会有一些问题。例如,本质上并不相同的一些问题有可能会被当成同样的问题来对待,导致通过模型获得的反馈也基本相同。这就使得指标的制定及其定量的结果变得难以评价。 Boehm模型是由Boehm等在1978年提出来的质量模型,在表达质量特征的层次性上它与McCall模型是非常类似的。不过,它是基于更为广泛的一系列质量特征,它将这些特征最终合并成19个标准。Boehm提出的概念的成功之处在于它包含了硬件性能的特征,这在McCall模型中是没有的。但是,其中与McCall模型类似的问题依然存在。 ISO9126质量模型主要从三个层次来分析即内部质量，外部质量和使用质量，这三者之间都是互相影响互相依赖。其中内在质量和外在质量的六个特征,它们还可以再继续分成更多的子特征。这些

风险度量研究综述

风险度量研究综述 上海期货交易所首席计算机专家 李大鹏博士 上海期货交易所博士后工作站 谷艳玲博士 内容摘要：本文对金融市场风险度量理论的研究进展进行了简要的评述，着重阐述以往风险度量工具的缺陷以及最新风险度量的研究进展。 1.风险度量理论研究进展 “风险”（Risk）一词本身是中性的，Savage（1954），Von和Morgenstern （1953），Dreze（1974）将风险定义为对未来结果不确定性的暴露（Exposure to uncertainty）。以此类推，金融风险就是指金融市场的交易者在金融活动中对未来结果不确定性的暴露。风险度量实际上就是建立一个规则，使得任何一个可能的风险头寸都对应一个数值，即风险度量大小的值。金融风险的度量就可以看成是度量市场交易者所持有头寸的不确定收益，这个收益可以是正的（获利）也可以是负的（损失）。如果用一个随机变量表示这个不确定收益，风险度量就是从一个随机变量集合映射到实数域的范函。用一个简单的数字来量化金融市场交易者的风险暴露，已经成为目前比较流行的风险度量方法。世界各地的金融机构，包括投资银行、保险公司、银行信托为增强自身运作中的风险管理能力，都在寻找合适的风险度量工具。 按照风险来源的不同，金融风险主要可以分为五种类型（Marrison，2002)：市场风险1（Market risk）, 信用风险2（Credit risk）,流动性风险3（Liquidity risk），操作风险 1由于市场因素(如利率，汇率，股价以及商品价格等)的波动而导致的金融交易者的资产价值变化的风险。这些市场因素对金融交易者造成的影响可能是直接的，也可能是通过对其交易对手，供应商或者消费者所造成的间接影响。 2由于借款人或市场交易对手的违约(无法偿付或者无法按期偿付)而导致损失的可能性。几乎所有的金融交易都涉及信用风险问题。 3由于资产流动性降低而导致的金融交易者可能损失的风险。当金融交易者无法通过变现资产，或者无法减轻资产作为现金等价物来偿付债务时，流动性风险就会发生。

外汇风险的度量

外汇风险的度量 一、外汇风险的直接度量 外汇风险的直接度量法,是指衡量由于汇率的波动给有关外汇市场经济主体的外汇资产价值带来影响的度量方法。通过这类金融风险度量方法,外汇市场经济主体的管理者可以直接掌握汇率发生变动的情况下外汇投资组合的损失。直接度量外汇风险的金融风险度量法主要有外汇敞口分析、VaR度量方法和极端情况下的各类方法。 在这些方法中,外汇敞口分析可以衡量经济主体因其外币资产和负债组合的不相匹配或外汇买卖的不相匹配而可能产生的外汇亏损或盈利所形成的外汇风险。这种方法具有计算简便、清晰易懂的优点,但它忽略了各币种汇率变动的相关性,难以揭示由于各币种汇率变动的相关性所带来的外汇风险。目前,为大多学者所使用的外汇风险直接度量方法主要是VaR度量法以及在极端情况下所使用的各种直接度量方法。 (一) VaR度量法 VaR的度量法可以将不同市场因子、不同市场的风险集成一个数,较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失的风险。该方法又可以分为参数分析法、非参数分析法以及情景分析等,这些方法各有特点但均存在不足。 参数分析方法是VaR计算中最为常用的方法,一般是建立在汇率波动是正态分布假设之上的,能正确地估计外汇资产价值变

动的分布函数,并且在得出该分布函数后准确地计算出该分布函数的参数值。但用它没有考虑到在现实汇率的时间序列波动中表现出来的厚尾现象和非正态汇率波动现象。 非参数的测量方法包括历史数据模拟法和蒙特卡罗模拟法。历史数据模拟法所需数据从历史的收益率序列中取样,在应用过程中不需对外汇市场的复杂结构做出任何假设和考虑汇率波动分布非正态的问题。但当波动率在短期内变化较大时历史模拟法估计不准(Engle, 1982),并且选取的历史数据对VaR值的预测有很大影响。另一种非参数方法为蒙特卡罗模拟法,可以用来观测那些人们认为将要发生,但历史观测值中没有出现的事件。该方法考虑到波动性的时变性、厚尾和极端事件,在解决数据的非正态分布等复杂的问题上表现出了极大的灵活性。但由于测量结果取决于模拟的次数,导致该方法耗时、依赖于电脑并且模拟的代价较高。国内学者朱宏泉等(2002)和王春峰等(2000)均发展了用蒙特卡罗模拟计算VaR的新方法,对非参数方法进行了扩展性研究。 情景分析是测量外币资产与负债组合在汇率发生极大的变化时的敏感度,优点是通过计算资产组合面临的潜在的最大损失找出较为脆弱且容易发生问题的部分,便于经济主体对汇率风险的度量与控制。缺点在于其效果很大程度上依赖于有效情景的构造和选择, 一旦预期的各种组合变动与实际情况存在较大的差距,对汇率风险分析的结果就会失去实践意义,甚至会引发错误

市场风险管理办法

xx市场风险管理办法 第一章总则 第一条为提高本行的市场风险管理水平，保护我行避免遭受到因承担了超越我行风险偏好而产生的不可预测的损失，根据中国银行业监督管理委员会《商业银行市场风险管理指引》的规定，结合本行实际，制定本办法。 第二条本办法适用于我行交易帐户与银行帐户所承担的一切市场风险。 第三条本办法的制定基于以下目的： （一）股东的长期风险调整收益最大化 （二）依据风险容忍度和谨慎性限额来管理整体市场风险 （三）有效地支配风险敞口以协助在利率变动中获利 第四条本办法是由我行风险合规部拟定,经行长办公会研讨，报董事会予以批准。风险合规部负责至少每年审定本办法与配合业务发展,市场风险管理目标及法规上的要求相匹配。本办法的所有变更必须由行长办公会审核,同意后再报董事会批准。

第二章市场风险管理组织架构 第五条我行的风险管理自上而下由董事会通过行长实施。为了使风险管理更为有效，风险管理权限由董事会授权高级管理层至各业务部门，风险权限组织如下： 第六条风险承担部门和风险控制部门之间存在明确的责任分割。控制部门负责监管和独立报告风险状况。我行的稽核监察部根据董事会要求对审批的政策进行进一步的审核。 （一）董事会 我行的董事会是我行市场风险管理的决策机构，同时决定我行的风险偏好。我行如因市场风险遭受任何经济损失或股值的贬值为董事会负最终责任。在市场风险管理方面，董事会职责主要包括：明确我行市场风险管理目标；批准我行的风险管理和策略，以及风险

管理构架，其中包括组织结构、管理层的职责、风险管理相关事宜的授权、风险鉴别与度量，风险监管与控制及管理风险收益率及风险组织结构和市场风险结构的管理；制定企业策略和资产负债可承受的风险水平，批准限额以管理我行的市场风险；决定我行审核的风险限额和政策，但不包括程序上的操作的改变。任何程序上的操作上的改变由我行高级管理层批准；通过对政策遵循的复审及审计报告监管市场风险管理的有效性。 （二）高级管理层 高级管理层有鉴别、复审及对市场风险管理提供战略指导的责任。 （三）风险合规部 负责辅助我行市场风险管理的职能部门是风险管理部。该部独立于风险承担的前台业务部门。其主要职责是辅助高级管理层的决策，提供我行的总体市场风险情况，同时负责对业务部门（包括交易与银行帐户）所承担的所有市场风险提供监督职能。其责任包括拟定市场风险政策，指导原则和程序;为市场风险提供集中监管、报告和控制框架;分析我行交易帐户和资产负债表结构中的市场风险；辅助鉴别新产品及活动固有的风险;辅助评估市场风险限额的应用及超额批准;适当时，制定风险价值及其他风险量化方法，并进行必要的风险计算;向高

较常见的市场风险度度量方法有五种

较常见的市场风险度度量方法有五种： 敏感度分析（sensitivity analysis） 压力测试 情景测试 资本资产定价模型（CAPM） 风险价值（VaR） 敏感度分析是一种有效地风险度量方法。它可以迅速而有效地揭示投资组合价值是如何受到市场因素变化影响的。敏感度分析是指：如果市场风险因素之一（f）发生了细微变化，那么预期的投资组合的价值（V）的变化有多大。所谓市场风险因素是指存在于市场中的一些变数，所以金融工具的价值都可以从这些变数中推导出来。主要的市场风险因素包括利率、信贷信差（credit spreads）、股票（equity）价格、汇率、隐含波动率（implied volatility）、流通产品价格（如黄金和石油）等。除了这些因素的即期价格之外，还包括它们的远期价格。考虑敏感度有三种等价的可相互替代的方法：相关性变化（relative change）、一阶导数以及最佳线性估计（the best linear approximation）。 风险价值（VaR） 指在市场正常的波动情形下，对金融工具可能损失的一种统计测度。更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。用公式表示为： Prob（△Ρ 其中Prob表示：资产价值损失小于可能损失上限的概率。 △Ρ表示：某一金融资产在一定持有期△t的价值损失额。 VAR表示：给定置信水平α下的在险价值，即可能的损失上限。 α为：给定的置信水平。 VAR从统计的意义上讲，本身是个数字，是指面临“正常”的市场波动时“处于风险状态的价值”。即在给定的置信水平和一定的持有期限内，预期的最大损失量（可以是绝对值，也可以是相对值）。例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95％，在证券市场正常波动的情况下，VaR 值为800万元。其含义是指，该公司的证券组合在一天内（24小时），由于市场价格变化而带来的最大损失超过800万元的概率为5％，平均20个交易日才可能出现一次这种情况。或者说有95％的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在800万元以内。5％的机率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。 VaR模型计算方法：⒈历史模拟法（historical simulation method） ⒉方差—协方差法 ⒊蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo simulation） 压力测试 VaR和ES这样的风险度量都是在正常的市场条件下评价可能的损失，但是可能导致严重损失甚至破产的极端情形也应当被加入到风险评估和管理中来， 是一个识别和管理那些可能导致巨大损失的情形的过程。包括：场景分析，压力试验模型分析，波动率和相关性的灵敏度分析，政策反馈。 场景分析是指在各种极端但又可能发生的状态下对投资组合进行估值。尤其是包含了关键变量的较大变动，因此，它要求采用完全估值的方法。早期的应用仅仅考虑了关键变量的连贯变动，但却忽略了相关性。更一般性的压力测试给出了对金融变量联合运动的描述，而且可

常见的软件质量模型教学教材

常见的软件质量模型

常见的软件质量模型 关于软件质量模型，业界已经有很多成熟的模型定义，比较常见的质量模型有McCall 模型、Boehm 模型、FURPS 模型、Dromey 模型和 ISO9126 模型。 ?Jim McCall 软件质量模型（1977 年） ?Barry W. Boehm 软件质量模型（1978 年） ?FURPS/FURPS+ 软件质量模型 ?R. Geoff Dromey 软件质量模型 ?ISO/IEC 9126 软件质量模型（1993 年） ?ISO/IEC 25010 软件质量模型（2011 年） Jim McCall 软件质量模型（1977 年）Jim McCall 的软件质量模型，也被称为 GE 模型（General Electrics Model）。其最初起源于美国空军，主要面向的是系统开发人员和系统开发过程。McCall 试图通过一系列的软件质量属性指标来弥补开发人员与最终用户之间的沟壑。 McCall 质量模型使用 3 中视角来定义和识别软件产品的质量： 1.Product revision (ability to change). 2.Product transition (adaptability to new environments). 3.Product operations (basic operational characteristics).

McCall 模型通过层级的要素、标准和指标来详述这 3 个视角定义（产品修改、产品转移、产品运行）。 ?11 Factors (To specify)：描述软件的外部视角，也就是客户或使用者的视角。 ?23 Criterias (To build)：描述软件的内部视角，也就是开发人员的视角。 ?Metrics (To control)：定义衡量指标和方法 下图中，左侧为 11 个质量要素，右侧为 23 个质量标准。

软件质量保证

一、实验目的 通过网络等参考资料了解软件工程领域中不同的软件质量模型的原理及特点，了解软件产品规模度量的相关方法及相应的特点，了解软件产品复杂度度量方法及其特点，了解软件产品缺陷密度度量相关方法及原理，了解顾客满意度度量方法，并进行对比分析。 二、实验时间 2学时 三、实验内容 1、依据网络资源，了解软件度量中的相关知识，了解不同的软件质量模型及其各自的特点。 2、重点了解软件产品规模度量方法、软件复杂度度量方法、软件产品缺陷度量方法及顾客 满意度度量方法。 3、分析对比各类方法的特点。 四、实验总结 1、软件度量是什么？为什么要进行软件度量？ 软件度量是对软件开发项目、过程及其产品进行数据定义、收集以及分析的持续性定量化过程，目的在于对此加以理解、预测、评估、控制和改善。 软件度量满足了三方面的需要：首先是满足了项目管理的需要。项目经理根据软件度量的数据可以对有关资源进行合理部署和分配，有效地对项目的进度和执行情况进行监控，确定软件产品是否符合质量的要求等。其次，满足了组织的需要。依照度量的数据，组织可以清楚地了解开发的效率和质量的总体水平，从而可以更好地进行产品组合、判定资金的投向，策划、管理或验证软件开发的活动。第三是满足了用户的需要。用户可以根据度量的数据比较正确地判定投入的资金，项目交付的合理期限以及判定递交项目的质量等。因此，研究软件的度量有着十分重要的社会意义和应用意义。通过软件度量可以改进软件开发过程，促进项目成功，开发高质量的软件产品。度量取向是软件开发诸多事项的横断面，包括顾客满意度度量、质量度量、项目度量、以及品牌资产度量、知识产权价值度量，等。度量取向要依靠事实、数据、原理、法则；其方法是测试、审核、调查；其工具是统计、图表、数字、模型；其标准是量化的指标。 美国卡内基·梅隆大学（CMU）软件工程研究所在《软件度量指南》中认为，软件度量在软件工程中的作用有：通过软件度量增加理解；通过软件度量管理软件项目，主要是计划和估算、跟踪和确认；通过软件度量指导软件过程改善，主要是理解、评估和包装。

第3章软件质量与评价(软件测试标准)作业二

第3章软件质量与评价（软件测试标准）作业 （2005年） ●在GB/T17544中，软件包质量要求包括三部分，即产品描述要求、_____(53)____、程序和数据要求。 （53）A．用户文档要求B．系统功能要求C．设计要求说明D．软件配置要求 ●软件内部/外部质量模型中，可移植性不包括_____(54)____子特性。 （54）A．适应性B．共存性C．兼容性D．易替换性 ●《GB/T18905 软件工程产品评价》中确定的通用评价过程包括：___(55)____。 （55）A．确立评价需求、设计评价、执行评价和评估结果 B．确立评价目的、规定评价、设计评价和执行评价 C．确立评价需求、规定评价、设计评价和执行评价 D．确立评价目的、设计评价、执行评价和评估结果 ●GB/T16260－2003将软件质量特性分为内部质量特性、外部质量特性和_____(56)____。（56）A．安全质量特性B．适用质量特性C．性能特性D．使用质量特性 （2006年） ●GB/T16260—2003《软件工程产品质量》规定的软件产品使用质量特性包括___(50)___。 (50)A．适应性、生产率、可靠性、满意度 B．有效性、生产率、安全性、满意度 C．有效性、可靠性、适应性、满意度 D．适应性、适用性、效率、满意度 ●软件可靠性是指在指定的条件下使用时，软件产品维持规定的性能级别的能力，其子特性___(51)___是指在软件发生故障或者违反指定接口的情况下，软件产品维持规定的性能级别的能力。 (51)A．成熟性B．易恢复性C．容错性D．可靠性依从性 ●GB/T18905—2002《软件工程产品评价》中确定的通用评价过程包括四个方面，即：确立评价需求，规定评价，设计评价和执行评价，其中有关“规定评价”部分包含的内容有___(52)___。 (52)A．选择度量、建立度量评定等级、确立评估准则： B．指定质量模型、选择度量、建立度量评定等级 C．选择度量、建立度量评定等级、制定评价计划 D．确定产品类型、选择度量、建立度量评定等级 ●GB/T18905-2002《软件工程产品评价》提供了软件产品评价的过程，其中GB/T18905—2002《软件工程产品评价》第五部分评价者用的过程_(53)___。 (53)A．计划获取或复用某个已有的软件产品的组织予以使用 B．对软件产品执行独立评估的评价者使用 C．计划开发新产品或增强现有的产品，以及打算利用他们自己的技术人员进行产品评价的组织使用 D．编制评价模块的文档提供指南 ●关于软件质量的描述，正确的是___(56)___。 (56)A．软件质量是指软件满足规定用户需求的能力 B．软件质量特性是指软件的功能性、可靠性、易用性、效率、可维护性、可移植性C．软件质量保证过程就是软件测试过程 D．以上描述都不对 （2007年）

风险度量

河北大学本科生毕业论文（设计）撰写规范（参考） 为规范本科生毕业论文（设计）撰写格式，进一步保证本科生毕业论文（设计）质量，特制定本规范。 一、毕业论文（设计）撰写结构要求 1、题目：风险的度量方法与应用研究 2、摘要：风险就是客观存在的不确定性以及可能给企业带来的损失。风险无处不在，较 早的识别并准确的度量风险可以有效地降低或克服风险的危害。随着经济全球化和市场国际化的不断深入发展，信息更新速度非常之快，企业面对的不确定风险不断增加，风险度量方法合理而有效的利用对学术的研究及企业的风险管理至关重要。目前，国内外关于风险度量的方法有很多，其分析侧重点、使用范围各不相同。常用的风险度量模型有VaR 模型 ，一致性风险度量模型，CVaR 模型，ES 模型，DRM 模型及凸转换模型等。为了更好的进行风险管理，本文就当前这几种常见的风险度量模型进行了归纳总结。要有高度的概括力， 语言精练、明确。同时有中、英文对照，中文摘要约300—400汉字；英文摘要约200—300个实词。 3、关键词：VaR,ES,凸转换从论文标题或正文中挑选3～5个最能表达主要内容的词作为关键词，同时有中、英文对照，分别附于中、英文摘要后。 4、目录：写出目录，标明页码。 5、正文： 一、 V AR 模型（Value at Risk ）： 在风险管理领域，最流行的风险度量指标就是 VaR ，即我们所熟知的在险价值。该风险度量模型产生于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α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α ，则： (){}()min |VaR a x F x α=-≥ ()1 a V a R F a -=-（其中()1F a -是F （x ）的反函数） 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，巴塞耳委员会和许多金融机构都将其作为基准的风险度量方法，不仅适用于度量市场风险，而且用于度量信用风险和操作风险。从VaR 的表达式可以看出，VaR 对应于统计学上的分位数，由于分位数的值与分位点以下的概率分布无关，因此VaR 不能度量极端风险。对有些决策者（如银行股东）来说，如果风险度量的目的是衡量和控制银行的破产概率（使VaR 大于银行资本的概率足够小），而不关注一旦银行破产时的实际损失有多大（股东只承担有限责任），那么VaR 不能度量极端风险不是一种缺陷。然而对银行监管者而言，一家银行、尤其是一家大型银行破产后形成的巨额损失会危及整个银行系统的安全，因此VaR 不能度量极端风险是一种重要缺陷。 VaR 的另一缺陷是不满足次可加性，既不满足()()()a a VaR x y VaR x VaR y α+≤+的条件。在一些银行中，VaR 不仅用于度量风险，也用于置配风险（VaR 约束下的资本配置）。一般的做法是，对允许各部门承担的风险进行配置 ，使各部门的风险之和不大于整个银行