怎么构建风险管控模型

1. 怎么构建风险管控模型

风险识别与可能性预测：
要全面分析公司所处的环境和内外部特点，列出公司可能面临的所有风险因素，即列出风险清单。

评估各种风险如何影响公司的价值：风险成本：
在实施整合风险管理的过程中，管理人员不仅要估计出每一种风险对公司价值的影响，而且还必须了解每一种风险是如何作用于整个公司的风险组合，以及减少每一种风险所需要的成本。由于风险管理产生的效益(以及成本)在每个企业之间有所不同，风险管理策略必须量体裁衣，适应每个公司的具体情况。

分析风险管理方式：
管理人员必须考虑对已经列明的风险以何种方式进行管理，特别是要从转变经营方式、调整资本结构、使用各种金融工具等三方面入手进行分析。在这个过程中，关键问题是分析清楚不同风险管理方式是如何相互作用的。

建立公司价值模型：
在掌握了公司面临的各种风险因素、风险组合、管理风险的不同方式及其成本之后，管理人员就可以着手分析计算能够使得公司价值最大化的风险管理策略。为实现这一目标，管理人员必须构建一个公司价值模型，将其掌握的有关公司风险的各种信息和知识——包括这些风险如何影响公司价值——都纳入到这个模型中。通过改变模型的输入变量，就可以发现不同风险的变化是如何影响公司价值的。

2. 风险管理模型，作用究竟有多大

风险管理-风险管理的作用

3. 风险价值的内部模型

市场风险内部模型的技术方法、假设前提和参数设置可以有多种选择，在进行内部风险管理时，银行通常都根据本行的发展战略、风险管理目标和业务复杂程度自行设定。只是对于市场风险监管资本的计算，巴塞尔委员会和大多数监管当局才做出了一些统一规定，目的是使不同银行所计算的市场风险监管资本具有一致性和可比性，同时从审慎监管的角度出发，对一些参数，如持有期做出了相对保守的规定。巴塞尔委员会在1996年的《资本协议市场风险补充规定》中对市场风险内部模型主要提出了以下定量要求：置信水平采用99%的单尾置信区间；持有期为10个营业日；市场风险要素价格的历史观测期至少为一年；至少每三个月更新一次数据。但是，在模型技术方面，巴塞尔委员会和各国监管当局均未做出硬性要求，允许银行自行选择三种常用模型技术中的任何一种。即使是对VaR模型参数设置做出的定量规定，也仅限于在计算市场风险监管资本时遵循，商业银行实施内部风险管理完全可以选用不同的参数值。如巴塞尔委员会要求计算监管资本应采用99%的置信水平，而不少银行在内部管理时却选用95%、97.5%的置信水平。此外，考虑到市场风险内部模型本身存在的一些缺陷，巴塞尔委员会要求在计算市场风险监管资本时，必须将计算出来的风险价值乘以一个乘数因子(multiplication factor),使所得出的资本数额足以抵御市场发生不利变化可能对银行造成的损失。乘数因子一般由各国监管当局根据其对银行风险管理体系质量的评估自行确定，巴塞尔委员会规定该值不得低于3。

4. 【模型风险】商业银行模型风险管理

KPMG著作。
   除以监管合规为目的，商业银行也将模型风险管理作为提高风险管理水平、强化风险管理文化的方式。
   模型风险管理广泛应用于银行业各个环节中。本次我们将以模型风险管理为专题，结合模型风险管理的背景及各国监管要求，分析目前银行业所面临的挑战，给出解决方案，内容包括以下四部分：
  
 模型广泛的应用于银行业的各个环节中。其中，风险和合规领域主要包括信用风险、市场风险、操作风险、交易对手信用风险、流动性风险、压力测试及反洗钱等方面；业务和财务领域主要包括算法交易、转移定价、收入优化、成本分配、人力资源配置、估值与定价、减值、损益预测、营销策略等方面。
   模型是指应用统计、经济、金融或数学理论，以不同的技术手段和假设将输入数据处理为量化结果的定量方法或系统。模型亦包括，将部分或全部基于专家判断的定性输入转化为定量输出的方法。模型风险是基于错误的模型输出或对模型输出的误用，而对决策造成的不利后果。模型风险可能导致财务损失、业务和战略决策不当，最终可能损害银行的利益及声誉。
   模型风险管理对银行非常必要，除了满足监管要求和期望之外，还能通过有效的模型风险管理提高内部管理水平，主要包括：
   一是提高模型风险管理在银行风险管理框架中的地位，将操作风险下设模型风险的管理模式提升为模型风险与其他各风险平行的管理模式，有助于银行进一步强化风险文化；
   二是提高模型风险管理能力可减少基于不正确的模型结果所做出的决策，进而降低银行的声誉风险或财务风险；
   三是在信贷以及金融市场等业务环节中使用恰当的评级或者定价模型，可帮助银行优化交易策略，做出更好的业务决策和损益管理。
  
 美联储于2011年4月首先发布了模型风险管理的相关法规——SR 11-7号文《模型风险管理监管指引》，该文明确了模型风险管理框架，包括模型风险管理定义、模型实施、模型验证、以及模型风险管理的政策制度等内容。
   英格兰银行审慎监管局（PRA）于2018年4月发布了PS7/18号文《压力测试模型风险管理原则》，该文规定模型风险管理应用机构应采纳压力测试模型，协助各机构落地实施用于识别和管控压力测试模型风险的政策和流程。
   欧洲中央银行于2018年10月发布了《欧洲中央银行内部模型指南》，其中第一章 “一般主题”规定了模型风险标准。
   波兰金融监管局于2015年7月发布了《Recommendation W on Model Risk Management in Banks》，该文为模型风险管理提供了明确的指南和通用标准。
   加拿大联邦金融机构监督办公室于2017年9月发布了E-23号文《存款机构模型风险管理》，该文对模型风险的重要性、模型管理周期、外部供应商（模型）产品、外资银行子公司模型、针对模型的内部审计、模型存储库等内容进行了说明。
  
 挑战1 模型风险管理的范围
   目前，大多数银行所使用的模型数量和覆盖范围会持续增长，以便更广泛的涵盖各部门和业务中使用的各种分析方法。同时，区块链、人工智能和机器学习等新技术的应用在提升相关业务管理水平和自动化程度的同时，也对模型的持续监控和管理提出了挑战。
   挑战2  模型风险的量化
   模型风险的计量方法在业界目前尚无统一认识，同时模型风险的复杂性在不断升高，若银行缺乏模型风险管理，将面临较大挑战。
   挑战3  模型风险管理的目的
   除以监管合规为目的，银行也将模型风险管理作为提高风险管理水平、强化风险管理文化的方式。银行须建立模型风险管理的授权机制以及各模型清晰的管理边界。同时，高管层的参与可确保模型风险管理不仅被视为合规行为，更是银行经营战略的一部分。
   挑战4
   基础设施和技术
   随着对模型风险管理需求的增加，银行需建立流程标准化、验证测试自动化、持续监控的一站式服务平台来有效评估模型风险。其中，一个完整且标准化的模型存储库是所有流程和管控的重要基础。
  
 模型风险管理需要建立一套完整的治理架构和管理工具，我们的解决方案主要包括：
   第一 设置健全的模型风险治理架构
   强大的模型风险管控机制需要一个有效的治理架构，三道防线是一个相互制约、互为补充的立体式完整系统，不是孤立的，更不能相互替代，只有确保三道防线各司其职，才能建立全面有效的模型风险管控体系，提高经营管理水平。为确保模型风险管控机制的有效性，必须得到董事会和高级管理层的支持和监督。同时，在有效的治理架构下，银行需要设置与模型规划一致的风险偏好，与其他类型风险相同层级的风险指标，以及一系列模型风险管理政策制度，这些举措都是确保模型风险管理有效性的基石。
   第二 使用六大模型风险管理工具
   集成：将所有模型信息集成在利益相关方可访问的共享存储库
   评估：评估模型风险相关指标，以实施监测预警
   跟踪：跟踪整个生命周期（批准日期、执行日期、修改日期及情况等）
   量化：根据整合后的信息对模型风险进行量化
   报告：生成报告，便于上报模型管理信息
   纠正：对失效或者预警的模型执行纠正措施
   第三 建立完整的模型生命周期
   模型生命周期以模型开发为始，经模型验证、实施投产至持续监控等环节，涉及模型管理的所有相关方，包括模型委员会、模型负责人、模型开发人员、以及模型验证人员。各相关方的职责分别为：
  
 第四 建立模型风险管理系统
   模型风险评估和控制系统可将模型风险管理流程标准化，提高验证测试自动化程度，具体功能包括模型全流程管理、模型存储库管理、模型风险评估、文档管理、报告和模型风险管理视图等功能。
   由于模型风险管理领域越来越受到银行业的重视，建议各家银行参考国际监管要求及领先同业实践，尽早着手落实。毕马威可提供模型风险管理领域咨询和系统应用方面的服务，帮助客户建立一整套完整的治理架构、管理工具、模型生命周期，以及模型风险管理系统。

5. 世界上第一部比较规范的风险管理模型是哪一个

你好，世界上第一部比较规范的风险管理模型是：Boehm模型Boehm用公式RE=P(UO)*L(UO)对风险进行定义，其中RE表示风险或者风险所造成的影响，P(UO)表示令人不满意的结果所发生的概率，L(UO)表示糟糕的结果会产生的破坏性的程度。在风险管理步骤上，Boehm基本沿袭了传统的项目风险管理理论，指出风险管理由风险评估和风险控制两大部分组成，风险评估又可分为识别、分析、设置优先级3个子步骤，风险控制则包括制定管理计划、解决和监督风险3步。CRM模型SEI（Software Engineering Institution）作为世界上著名的旨在改善软件工程管理实践的组织，也对风险管理投入了大量的热情。SEI提出了持续风险管理管理模型CRM（Continuous Risk Management）。　SEI的风险管理原则是：不断地评估可能造成恶劣后果的因素；决定最迫切需要处理的风险；实现控制风险的策略；评测并确保风险策略实施的有效性。Leavitt模型SEI和Boehm的模型都以风险管理的过程为主体，研究每个步骤所需的参考信息及其操作。而Aalborg大学提出的思路则是以Leavitt模型为基础，着重从导致软件开发风险的不同角度出发探讨风险管理。【摘要】
世界上第一部比较规范的风险管理模型是哪一个【提问】
你好，世界上第一部比较规范的风险管理模型是：Boehm模型Boehm用公式RE=P(UO)*L(UO)对风险进行定义，其中RE表示风险或者风险所造成的影响，P(UO)表示令人不满意的结果所发生的概率，L(UO)表示糟糕的结果会产生的破坏性的程度。在风险管理步骤上，Boehm基本沿袭了传统的项目风险管理理论，指出风险管理由风险评估和风险控制两大部分组成，风险评估又可分为识别、分析、设置优先级3个子步骤，风险控制则包括制定管理计划、解决和监督风险3步。CRM模型SEI（Software Engineering Institution）作为世界上著名的旨在改善软件工程管理实践的组织，也对风险管理投入了大量的热情。SEI提出了持续风险管理管理模型CRM（Continuous Risk Management）。　SEI的风险管理原则是：不断地评估可能造成恶劣后果的因素；决定最迫切需要处理的风险；实现控制风险的策略；评测并确保风险策略实施的有效性。Leavitt模型SEI和Boehm的模型都以风险管理的过程为主体，研究每个步骤所需的参考信息及其操作。而Aalborg大学提出的思路则是以Leavitt模型为基础，着重从导致软件开发风险的不同角度出发探讨风险管理。【回答】

6. 风险评估和风险管理的技术工具-统计模型和方法论

风险评估（Risk Assessment）是指在风险事件发生之后，对于风险事件给人们的生活、生命、财产等各个方面造成的影响和损失进行量化评估的工作。
  
  
 风险无处不在，风险评估和管理在金融、投资、产品、交通、管理决策、健康医疗、生产安全、公共安全等行业领域中较为常见，受到更多的重视，尤其是监管机构和社会公众对于风险事故的理性反应，也反过来要求经营管理者对于风险的科学有效管理。
  
 风险管理举例：某工厂粉尘爆炸、某地化学物质爆炸、金融危机、食品安全事故、某手机、汽车等产品召回事故。
  
 风险管理在各行业存在着不同的技术工具，也有一定的共通性，ISO和IEC等国际标准化组织也有相关的标准文件，本文将首先对共同性的部分做初步分析，方便读者做迁移分析和应用。
  
 首先了解风险管理和分析的初步框架和步骤： 风险和不确定性有关，也和概率有关，所以统计学工具在风险评估中可以提供参考价值。
  
 风险损失、成本和收益的量化分析： 风险和损失的量化分析关系根据实际的行业和风险变量因素各有不同，这里先简要阐述一个简化模型： 首先建立假设线性模型，RL=a x+b y+c*z+....， RL=损失， a、b、c等于各风险加权系数，x、y、z等于风险变量。 其中损失可以分为有形损失和无形损失，例如财务损失，物品损失或名誉损失等等。 风险变量可以分为系统性风险和随机性风险。
  
 将各个变量曲线累加后，得到总变量-损失曲线。
  
 建模和分析步骤：
  
 首先识别和筛选风险变量，可以通过头脑风暴、变量清单列举法、主要风险分析、情景分析、结构化假设分析SWIFT、失效模式分析、Delphi法、因果分析、潜在通路缝隙等方法，初步确定潜在风险变量。
  
 选择风险变量可以参考MECE原则，完整列出所有变量，并排除重复变量。
  
 例如下图举例，如果有统计数据支持，可以通过回归分析，相关度分析等工具，删除无效或重复、相关变量。 心理学领域内的因果分析举例：
  
 工程技术领域内的故障树分析举例：
  
 选择相关变量后，如果有相关统计数据作为支持，可以通过回归分析建立模型，使用最小二乘法获得最优模拟曲线，进行后续假设验证。
  
 建立了初步的数学模型之后，可以使用决策树分析方法，确定可能性的风险事件和发生概率，计算出总损失。
  
 在决策树建立时，往往需要结合收益和成本进行综合计算和决策分析，例如下图会加入收益概率和计算。
  
 对于概率确定，可以通过经验或理论分析，或实证数据统计给出初步概率。理论分析需要确定事件的分布类型，基于测试或历史数据，对应根据概率密度函数和数学期望值，设定置信区间，之后更精确量化风险概率。 下图为正态分布示意图，置信区间越大，则离数学期望（平均值）偏离误差越大。
  
 对于部分事件，需要进一步breakdown拆分子变量，得出最终概率，下图是事件树举例，计算出每年发生爆炸的概率：
  
 如果A事件和B事件，C事件存在概率时间相关性，即条件概率，可以使用条件概率分析，例如著名的马克洛夫矩阵分析法：
  
 对于成本、收益和损失的三者量化分析，需要将成本加入计算模型，例如在生产质量管理中，生产工艺管控和质量检测等成本变量随质量控制接受限来确定，质量管控严格程度一定意义上和风险发生概率存在负相关关系，质量要求越高，风险事故发生的可能性越小。
  
 当总收益>总成本，则风险管理措施可行，否则需要从降低成本或提高收益等角度实现合理决策。 降低成本有若干方法，例如可以通过量本利分析、确定固定成本和变动成本曲线，提高产量，摊平质量管理成本。
  
 风险损失不仅仅和概率有关，也和危险程度有关，而危险程度也影响到下述公式的系数，即a=矩阵[概率，危险程度] RL=a x+b y+c*z+....
  
 根据危险程度和概率矩阵，具体行业和案例，进行量化加权计分，确定系数值。

7. 金融领域常用风险模型

现金流折现模型测试基于对未来现金流入的预测确定单笔金融资产损失准备。通常对单笔金额资产逐笔进行DCF测试，通过测试时点预计与金融资产相关的未来各期现金流入，并按照一定的折现率折现加总，获得金融资产未来现金流入的现值，账面金额与现值的差额，即为该笔金融资产应该计提的损失。
  
 预测现金流，以客户或单笔金融资产维度，对未来借款人、担保人的还款情况，以及抵质押物或借款的自有资产的处置变现情况进行预测，确定可以用户偿还债务的现金流。
  
 计算贴现现值，运用未来现金流折现计算，以原贷款合同利率为贴现率，以预计收回时间和当前时间的差值为折现期间，得到未来现金流的现值。
  
 最后将贷款现值低于贷款账面原值的部分，作为损失准备金额。
  
 现金流折现的方式有多种，常见的：借款人经营现金流、担保人代偿产生的现金流、抵质押物处置变现、查封财产处置变现。
  
 迁移模型测试首先将金融资产进行合理分组（银行常采用五级分类或信用等级分组），在组合层面按照资产迁徙情况确定金融资产损失准备。迁移测试将金融资产划分为具有相同信用风险特征的若干组合，再分别测算组合中每一级次资产向下迁移的迁移率及损失率，并将测试时点各级次金融资产余额与对应的损失率相乘，从而得到各级次金融资产应计提的损失准备。
  
 计算损失率的公式为：
                                          
 M为使用迁移模型计算损失率的级次数量，N为直接确定损失率的级次数量；M+N为全部级次数量;P为金融资产由i级次下迁到j级次的迁移率；Li为i级次贷款拨备率。
  
 滚动率模型和迁移模型相似，组合层面计算金融资产在不同风险类别之间的滚动率和损失率。滚动率模型通常按照逾期天数对贷款进行类别划分，每一类别的贷款在经过一期后只能向下滚动一期。通常信用卡采用滚动率模型。
  
 IFRS9新准则规定，逾期信用损失，指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。
  
 信用损失，指企业按照原实际利率折现的，根据合同应收的所有合同现金流量与预期收取的所有现金流量之间的差额，即全部现金短缺的现值。
  
 预期信用损失通常是各现金流差额折现后的概率加权的预测，即根据违约风险的大小进行加权平均后的信用损失，预期信用损失的计算主要包括关键要素有：
  
 PD违约概率
  
 LGD违约损失率
  
 EAD违约风险暴露
  
 Rate折现率
  
 LifeTime存续期
  
 预期信用损失ECL=PD*LGD*EAD  (PD分为累积PD和边际PD，利用边际PD计算通常要对各期的预期损失加总)