心理风险评估模型有哪些，评估不确定性的常见方法置信利兰和派尔模型策略纳什均衡,有谁晓...

1、评估不确定性的常见方法置信利兰和派尔模型策略纳什均衡,有谁晓...

利兰-派尔(Leland-Pyle)模型与罗斯模型是最经典的理论模型。 (1)利兰-派尔(Leland-Pyle)模型 在利兰-派尔模型中,基于风险厌恶,利兰和派尔提出了两个定理: ①如果并且也只有当企业家对投资项目中的权益需求呈正常状态时,市场对信号反应...

你好！

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2、风险量化评估模型有哪些?

风险量化评估模型在不同应用领域有不同种类，那么从我将所在的信贷行业中常用的模型进行分享：

信贷风险管理是当今金融领域的一个重要课题。银行在贷款或贷款组合的风险度量中特别注意运用信贷风险管理的工具。除了专家系统、评分系统和信用打分系统等传统方法外，新的信贷风险管理方法主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。

1、KMV——以股价为基础的信用风险模型

历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。

KMV实际上是一个度量违约风险的期权模型，是由买入期权推演而来的。

KMV扭转了看待银行贷款问题的视角，从借款企业的普通股持有者的视角来看贷款偿还(回报)的激励问题。换句话说，它将持有普通股视为与持有一家公司资产的买入期权相同。

基本原理如图所示：

（1）KMV是如何工作的？

假设普通股持有者拥有公开交易公孙的股票，公司债务是一张一年期的单一贴现票据（single discount note）,票面价值是B.上图显示的是从普通股持有者方面来看的贷款偿还问题。

在图中，若公司资产的价值跌到OB以下（以左，如OA1）,股的持有者就不会偿还那个等于OB的债务。当然，如果选择违约，他就必须将对公司资产的控制权转让给贷款银行，公司所有者的普通股就一文不值了。然而，若公司资产的价值是OA2，公司就会偿还债务OB，而保留其余的价值BA2.在KMV模型中，公司债务的票面价值B就是买入期权中的约定价格。可以看到公司的风险底线（downside risk）被限制在OL，因为“有限责任”保护了普通股的持有人。从而，对一个好公司的股票持有者的回报有一个有限的底线和一个无限延长的上限。

KMV从贷款于期权之间的这种联系之中得到了EDF模型（估计违约频率模型）。以下对EDF作简要介绍。

使用前面描述的期权方法，普通股的市场价值可以用一个买入期权的价值来评估，模型如下：

E=f(A， ，r，B，ζ)…… (1)

其中：公司资产的市场价值(A)及其市场价值的波动( )，不能直接观察到，是由公司股票的市场价值及其波动和公司债务的账面价值估计的；公司的违约发生点(B)是短期债务的全部价值加上长期未偿付债务的一半价值之和；贷款的到期变化区间(也就是违约范围)由r界定(尽管到期变化区间可以根据银行确定的违约范围变化，但它经常被定为一年)；无风险的借贷利率由(r)代表。

运用这些价值，可形成一个方法，它描绘出一个对于任何特定借款人的基于假设的EDF

得分，这个方法的基本原理如图

特定借款的违约期间

例l：公式(1)中，借款公司的各项价值分别为：公司资产的市场价值(A)为10 000万，公司资产的市值波动区间( )为1 000万，公司债务的价值或违约点(B)为8 000万。

①假设公司将来的资产价值围绕当前价值呈正态分布，则可计算出一年(贷款到期区间或违约范围)内公司违约的可能性。

违约距离(DD)

=(资产市值一违约点的资产市值)／市值的波动范围

=(A—B)／ =(10 000万一8 000万)／1 000万

=2个标准差

这意味着：如果公司进入违约区间，资产价值就会在一年内下降2 000万(2× )。 经验定理：正态分布下，

价值的68％会落在均值的1 内，

价值的95％会落在均值的2 内，

价值的99％会落在均值的3 内。

根据经验定理，我们知道公司资产的价值有95％的可能性会在资产均值的加减2 内变动，那么一年内资产价值就有2．5％的可能性上涨(或下跌)超过2 。在本例中，借款银行就面临着5％的估计违约频率，即EDF。

②若假设借款人的资产价值上升10％，则：

DD＝[A(1+10％)一B]／ =(11 000万一8 000万)／1 000万=3

同样，根据经验定理，借款银行就面临着0．5％的估计违约频率。

KMV认为，正态分布的假设是非常重要的观点，KMV并不构造理论上的EDF。一旦得出违约距离(DD)，就会结合一个很大的专用的违约历史数据库来使用DD。与上面介绍的理论 EDF不同，KMV的经验EDF的计算方法如下：

经验EDF=年内违约公司数量/公司总数（取年初资产价格在违约点B的2 变化的公司)比如，KMV的违约数据库显示，年初有2 000家公司的资产价格在违约点B的2d内变化，其中有60家公司违约，则

经验EDF=60／2 000=3％

所以，KMV公司的经验EDF与理论EDF的结果完全不同。

例2：

此例阐明了导致EDF变化的主要因素，即股价的变化、债务水平和资产价值的变化幅度，这些因素能表示出可觉察到的价值变化程度。

(2)KMV模型的优点

·应用广泛，可用于任何公开上市交易的公司；

·对市场环境的变化反应敏感，EDF数据每季度更新；

·依据充分，以定期公布的前瞻性的股票市场数据为基础；

·理论性强，背后联系着坚实的理论基础。

(3)KMV模型的不足

·更关注系统风险和短期违约风险，而非系统风险和长期风险；

·对私人和小范围交易的公司，在应用时有问题；

·KMV的结果对股票市场的变动过于敏感(当股票市场对某新闻反应过度时，KMV的EDF就成了激进的预言家，而不是准确预言家，因为EDF有可能是根据资产价格的突然跳水而不是格的连续变动来计算的)。

2、JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR

1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风

险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。该模型由200多页的文件组成，在西方银行风险管理发展历史上具有划时代的意义。信用矩阵模型根据借款人信用质量的变化而引起的贷款价值的变化来量化组合信用风险。它不仅考虑由借款人违约行为造成的价值变化，而且考虑信用质量的上升或下降造成的贷款价值变化。不仅计算贷款预期损失，而且计算受险价值(VAR)或非预期损失。在计算组合信用风险时，考虑了不同借款人之间信用质量变化的相关性，即考虑风险分散效应和组合集中风险效应。

VAR模型的主要计算思路如下：

第一步：信用评分转化矩阵

信用矩阵模型通过使用可能性转化矩阵(见

表2—2)来评介一个金融机构资产的使用状况。

信用等级转化矩阵

上表纵栏表示信用评分，水平行表示风险的变动概率。如一个3B级的借款人，预计明年评分在3B的可能性是86．93％，信用升至A的可能性5．95％，降至3C的可能性是0．12％。该表反映了特定信用等级在未来一定时间内转化到其他级别的概率。

第二步：评级

根据转化矩阵，对不同的信用等级相对应的风险进行评级。假设一个3B的借款人有一笔100万的贷款合同，后4年的贷款利率是6％，第5年末贷款结束，借款人应还100万本金及利息。在技术上，该贷款在后4年的每年末用标准的模型进行逐年评级，第一年末该贷

款的估算为：

(INT表示每年末支付的利息，M是到期日必须支付的金额或债券票面价格，r是无风险利率，s是根据不同期限计算出的零息债券的年利差)。

假设借款人在第一年从3B升至A，根据表中的评分，可计算出100万贷款(账面价格)的市场价值为108.66万。

一年远期零利率条件下的信用评分（％）

不同信用条件下第一年末的贷款价值

第三步：VAR的计算

对贷款值的计算

上表中，一年末各种可能的信用等级现值的概率加权即为平均值。均方差为围绕平均值波动幅度。利用该表的分布，可以看到，约有5．3％的可能性，一笔3B贷款价值将从107.09下降至102.02。

(1)信用矩阵模型的优点

·采用信用矩阵模型，可以有效解决不同借款人信用风险之间的相关性模拟等信用组合的风险量化难点。

·传统的风险管理方法很难涉及风险分散效应。而信用矩阵模型为我们带来现代风险管理技术和方法，可以有效辨识信用组合的风险分散效应和风险集中效应。

·信用矩阵模型又可以作为风险资本分配(Capital Allocation)的基础，而风险资本分配是当前最先进的风险管理体系。

(2)信用矩阵模型存在的问题

·转移矩阵自动调整问题：本模型假设转移的可能性是根据 MARKOV模型进行的，但有证据表明，在前一阶段降低信用评

分的债券或贷款在本期降级的可能性较高。因此建议用 MARKOV高级或第二公式来更好地反映超时的评分转移。

·转移矩阵的不稳定性：转移矩阵使用时，不会反映借款人在不同业务特点或经济周期的特殊性。由于重要的行业数据、经济周期等因素会影响评分，因此在评级一个公司的债券或贷款时，要围绕该国家的经济数据进行评分转移评估。

·转移矩阵要在投资组合的基础上进行：担保、转期和其他各种因素会使贷款与债券表现不同。用于债券可能会出现价值偏移。

3、RAROC模型

风险调整的资本收益率——RAROC于20世纪70年代末由信孚银行(~nkers Trust)引入。

(1)RAROC的概念

RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等，我们这里重点研究RAROC在贷款(决策)管理中的运用。

(2)RAROC的基本计算公式：

RAROC=调整后收入／风险调整后的资本

上述公式中的分子是经调整后的未来一定时间内(一年)的收入，分母表示贷款的风险价值。RAROC指标计算的目的，是与一种以成本为依托的底线比率(hurdle rate)进行比较。该比率反映了银行的资金成本或股东对银行最低收益率的要求。如果贷款被看做一种价值增值的话，银行的资本就应分配于该笔贷款。如果某笔贷款的RAROC大于Hurdle rate，则该笔贷款可以发放，否则不能发放。

Hurdle rate水平可以通过加权平均的资金成本代替。

【RAROC&Hurdle rate的贷款发放要求似与微观经济学中的厂商均衡条件(边际成本=边际收益时厂商利润达到最大)相类似。】

RAROC在历史上的运用中，通常不考虑各笔贷款之间的相关性。在此基础上，银行的经

济资本(实际可用于弥补风险的资本)按照贷款风险的大小被分配于各项贷款。

(3)调整后收入(分子)的计算

RAROC公式中的分子，反映了一年内银行贷款的收入。它的计算公式为：

调整后收入=利差+手续费收入一预期损失一经营成本

利差(spread)反映了贷款利率与资金成本率之间的差额；手续费收入主要是由贷款产生的相关收入(如承诺费)；预期损失通常指银行的呆账准备。实际操作中，精确计算银行的各项成本被证明是困难的。

(4)风险调整后的资本(分母)的计算

主要风险调整后资本的计算有两种方法，一种是Bankers Trust的，一种是Bank of America的，这里主要介绍前者。

风险调整后的资本等于贷款的市场价值在一年内变化的最大值的相反数。即： ΔL／L=一D×ΔR／(1+RL)

这里，ΔL／L指贷款的市场价值在未来一年内预期的变化比率；D指贷款的持续期； ΔR／(1+RL)指贷款市场价值在未来一年内风险折价的最大比率。其中AR指该贷款的利率(浮动利率)在未来一年内变化的最大值；RL是贷款的利率，等于零风险债券利率加上该贷款的信级利差(RL=RF+R)。

上述公式可以写成：

ΔL=一D×L×ΔR／(1+RL)

即：贷款的预期市场价值变化(风险调整后的资本量)=一贷款的持续期×贷款额×贷款的预期风险折价

在计算中，贷款的持续期及贷款额比较容易取得，但贷款的预期风险折价由于设计贷款的市场价值(利率)的预测，不容易精确估算。因此，通常采用市场公开发行的债券利率数据代替贷款利率。

(5)计算实例

我们计算一笔AAA级贷款的RAROC值。假设目前市场上有400支AAA级债券在交易，该笔AAA级贷款额为100万元，持续期为2.7年。

2.7×1 000 000×0．011／(1+0．1)=一27 000

第一步：估计贷款的利率在未来一年内变化的最大值ΔR。如前所述，以400支债券未来一年内的利率变化代替该笔贷款的利率变化，把这400支在全的利率变化情况绘制成频率分布曲线。可以看出，在99％的置信水平下，这些债券的利率变化幅度在[－1％，1.1％]之间，根据以上对ΔR计算的定义，可知ΔR＝1.1％。

第二步，估计贷款预期市场价值的变化ΔL。假定400支AAA级在全的平均利率为10%,以之代替该笔贷款的利率（贷款定价）。则：

ΔL＝－DXLXΔR/(1+RL)

＝-2.7X1000000X0.011/(1+0.1)=-27000

以上结果就是该笔贷款未来市场价值的变化额：一27 000，它要求同数量的资本支持，即风险调整后的资本在该笔贷款的分布为一27 000。

第三步：计算该笔贷款调整后的收入。假定该笔贷款利差或贷款利率与筹资成本的差为0．2％(20个基点)，手续费率为0．15％，预期损失(风险准备金)为500。则： 调整后收入=0．2％×1 000 000+0．15％×1 000 000+500=3 000

第四步：得出RAROC值并与Hurdle Rate相比较。

根据以上计算结果，该笔贷款的RAROC值为：

RAROC=3 000／27 000=11．1％

如果该RAROC值超过该银行的Hurdle Rate，则该笔贷款可以发放。

4、EVA模型

经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。

EVA的计算公式具体如下：

EVA=税后净营业利润(NOPAT)一经营资本的税后成本

=息税前利润(EBIT)×(1一公司所得税率)一加权平均资本成本率(wACC)×(债务资本+股权资本)

最新的现代财务理论认为，EVA是对一个企业真实经济利润的判断，它不同于会计利润，它代表扣除了权益资本成本后的赢余，考虑了股东的机会成本，因而比单纯的会计利润更能反映一个公司的盈利状况。EVA给衡量公司在何种程度上增加了股东价值提供了一个良好工具，如果公司的高层管理人员强调并重视EVA，那么他们将在一个最大化股东财富的平台上经营企业。同时，EVA的计量也能应用于公司内的各盈利中心，它提供了一个在多层面上管理业绩的衡量基准。

由于上述原因，EVA已在国外最成功的一些大公司得到广泛认可和接受，包括

Coca-Cola，ATT，Quaker Oats，BriggsStratton和CSX等。华尔街的证券分析师们甚至发现，股价追随EVA变化的趋势远远比追随其他因素如每股收益、营业利润率、净资产收益率的变化更加紧密。这种相关性之所以产生，在于EVA是投资者所真正关心的。因此，越来越多的证券分析师正在计算上市公司的EVA，并援用它去确定市场中的良好买点。

在美国，一些运作良好的大企业的EVA值经常高达12％～15％，换而言之，只有当投

资收益高于这一成本时，企业价值才有增加。你进行的每一项需要现金投入的经营或投资活动，都必须时刻关注其产出能否弥补资金的成本。当你把这一观点贯彻到所有的经营方面并以此为主要的取舍基准时，你就完成了一个战略上的转变：从规模导向转到价值导向。这样做的好处是显而易见的。系统地采用EVA方法的企业会发现其销售额在若干年内增长了1倍，而整个资金占用却减少了20％。这一业绩的取得来自于资产周转率的改善：较少的存货费用和应收账款以及较多的应付账款，等等。资本市场也会为这样的企业打开一切大门。股价可能会在短时期内上升1倍，而且居高不下，因为企业正在持续地产生足够的现金流量，配股也不会出现配不出去的现象。

EVA同其他类似指标一样，核心概念并不复杂，但要发展成一套可操作的指标体系，并与现行的财务指标成为“一张皮”，仍需做大量的工作，而且要有高度的技巧。首先要确定对哪些项目进行调整，发明EVA的Stern Stewart公司列出了多达上百个会计科目的调整，这些调整主要集中在推导税后净营业利润与投入资本上。从经验上看，一般企业的调整项目不超过15个，其中比较重要的项目包括研究与开发项目、商誉摊销费、短期租赁、公司重组及其他特殊支出以及坏账准备。

上述四个模型，从不同的角度阐述了信贷风险管理的要点，侧重点不同，对象不同，应用方向和时间不同，但都是先进的管理理念，理论基础深厚，并且极富实际应用价值，基本覆盖了信贷风险管理的整个过程。

然而，模型毕竟是固化的，需要决策层、管理层和操作层的人员结合所积累的经验来掌握和运用。尤其要注意的是，不能因新模型的使用而完全放弃传统的风险管理方法，应做到新、旧方法在理论上独立存在和发展，在应用上互相借鉴、有机结合。

备注：芝麻背调整理推荐。芝麻背调，用技术推动行业进步。

3、在coso风险管理八要素框架,风险评估被细分为哪些

风险评估被分为三种。

基线评估

如果组织的商业运作不是很复杂，并且组织对信息处理和网络的依赖程度不是很高，或者组织信息系统多采用普遍且标准化的模式，基线风险评估（Baseline Risk Assessment）就可以直接而简单地实现基本的安全水平，并且满足组织及其商业环境的所有要求。

采用基线风险评估，组织根据自己的实际情况（所在行业、业务环境与性质等），对信息系统进行安全基线检查（拿现有的安全措施与安全基线规定的措施进行比较，找出其中的差距），得出基本的安全需求，通过选择并实施标准的安全措施来消减和控制风险。所谓的安全基线，是在诸多标准规范中规定的一组安全控制措施或者惯例，这些措施和惯例适用于特定环境下的所有系统，可以满足基本的安全需求，能使系统达到一定的安全防护水平。组织可以根据以下资源来选择安全基线：

国际标准和国家标准，例如BS 7799-

1、ISO 13335-4；

行业标准或推荐，例如德国联邦安全局IT 基线保护手册；

来自其他有类似商务目标和规模的组织的惯例。

当然，如果环境和商务目标较为典型，组织也可以自行建立基线。

基线评估的优点是需要的资源少，周期短，操作简单，对于环境相似且安全需求相当的诸多组织，基线评估显然是最经济有效的风险评估途径。当然，基线评估也有其难以避免的缺点，比如基线水平的高低难以设定，如果过高，可能导致资源浪费和限制过度，如果过低，可能难以达到充分的安全，此外，在管理安全相关的变化方面，基线评估比较困难。

基线评估的目标是建立一套满足信息安全基本目标的最小的对策集合，它可以在全组织范围内实行，如果有特殊需要，应该在此基础上，对特定系统进行更详细的评估。

详细评估

详细风险评估要求对资产进行详细识别和评价，对可能引起风险的威胁和弱点水平进行评估，根据风险评估的结果来识别和选择安全措施。这种评估途径集中体现了风险管理的思想，即识别资产的风险并将风险降低到可接受的水平，以此证明管理者所采用的安全控制措施是恰当的。

详细评估的优点在于：

1、组织可以通过详细的风险评估而对信息安全风险有一个精确的认识，并且准确定义出组织目前的安全水平和安全需求；

2、详细评估的结果可用来管理安全变化。当然，详细的风险评估可能是非常耗费资源的过程，包括时间、精力和技术，因此，组织应该仔细设定待评估的信息系统范围，明确商务环境、操作和信息资产的边界。

组合评估

基线风险评估耗费资源少、周期短、操作简单，但不够准确，适合一般环境的评估；详细风险评估准确而细致，但耗费资源较多，适合严格限定边界的较小范围内的评估。基于次实践当中，组织多是采用二者结合的组合评估方式。

为了决定选择哪种风险评估途径，组织首先对所有的系统进行一次初步的高级风险评估，着眼于信息系统的商务价值和可能面临的风险，识别出组织内具有高风险的或者对其商务运作极为关键的信息资产（或系统），这些资产或系统应该划入详细风险评估的范围，而其他系统则可以通过基线风险评估直接选择安全措施。

这种评估途径将基线和详细风险评估的优势结合起来，既节省了评估所耗费的资源，又能确保获得一个全面系统的评估结果，而且，组织的资源和资金能够应用到最能发挥作用的地方，具有高风险的信息系统能够被预先关注。当然，组合评估也有缺点：如果初步的高级风险评估不够准确，某些本来需要详细评估的系统也许会被忽略，最终导致结果失准。

4、风险评估方法有哪些

一般来说，在目前的实际工作中，风险评估有三种途径：基线评估， 详细评估和组合评估。如果另外有什么需要了解的，可以咨询北京思鹏瑞咨询服务有限公司

5、ITSS风险评估常用的方法有哪些?

ITSS在风险评估过程中，可以采用多种操作方法，包括基于知识（Knowledge-based）的分析方法、基于模型（Model-based）的分析方法、定性（Qualitative）分析和定量（Quantitative）分析，无论何种方法，共同的目标都是找出组织信息资产面临的风险及其影响，以及目前安全水平与组织安全需求之间的差距。

在基线风险评估时，组织可以采用基于知识的分析方法来找出目前的安全状况和基线安全标准之间的差距。

基于知识的分析方法又称作经验方法，它牵涉到对来自类似组织（包括规模、商务目标和市场等）的“最佳惯例”的重用，适合一般性的信息安全社团。采用基于知识的分析方法，组织不需要付出很多精力、时间和资源，只要通过多种途径采集相关信息，识别组织的风险所在和当前的安全措施，与特定的标准或最佳惯例进行比较，从中找出不符合的地方，并按照标准或最佳惯例的推荐选择安全措施，最终达到消减和控制风险的目的。内容由优秀的ITSS成熟度分级落地工具云雀运维提供。

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