第二章 风险管理相关文献与理论综述

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1、第二章风险管理相关文献与理论综述2.1风险管理理论风险是对所有可能造成损失的不确定现象和过程等的通称。所谓风险管理,就是人们在日常活动中,通过对风险因素、风险环境、风险事件的分析,采取相应决策和行动来规避和减小风险损失,或者在风险值确定的情况下,追求最大收益的行为。2.1.1风险管理发展起源风险管理作为一门专门的管理科学最早由西方国家提出,是管理科学的一个分支。作为一门管理科学,风险管理既具有数理范畴的科学性属性,同时又具有非数理概念的艺术性属性,因此,对于风险管理,不同的学者由于研究角度和侧重点不同,提出的观点也各有千秋。[1]风险管理

2、的思想起源于中世纪的欧洲,发展于20世纪的美国。法国著名管理学家亨利·法约尔很早就认为风险管理是公司的基本管理活动之一。1952年美国学者格拉尔在其调查报告《费用控制的新时期-风险管理》中,首次使用了“风险管理”一词。1963年梅尔和霍斯奇的《企业的风险管理》以及1964年威廉姆斯和汉斯的《风险管理和保险》的出版,被普遍认为是风险管理系统研究的开始。美国学者克里斯蒂在《风险管理基础》一书中指出:风险管理是企业或组织为控制偶然损失的风险,以保全所得能力和资产所做的努力。2.1.2国内外研究成果及文献综述2.1.2.1国外金融、证券风险管理研

3、究情况金融行业是伴随风险而诞生的行业。对金融行业风险管理的研究,也是由来已久。尤其是上世纪的后半叶,国际金融发展迅速,各类金融机构、各项金融产品及衍生工具不断创新,金融风险越来越大,有关金融风险的研究也愈加广泛和深入。其中,大量的数学、统计学、系统工程,甚至物理学的理论和方法都被应用于风险管理的研究。在欧美国家,实行金融行业混业经营的模式,证券业务包含在投资银的业务中,相关风险管理理论与实务的研究成果非常丰富,早期有J.R.希克斯和J.M.卡尔博特森对纯粹预期理论进行修正提出了流动性偏好假设,促进了利率风险管理研究的发展;美国经济学家马柯

4、维茨将统计学中期望与方差的概念引入资产组合问题的研究,提出用资产收益的期望来度量预期收益、用资产收益的标准差来度量风险的思想,将风险进行量化研究;威廉夏普、林内尔和莫森分别推导出资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel-CAPM),运用该模型对均值-方差模型进行优化,进行单种资产系统风险的定量研究,金融界和经济学界一直将CAPM作为处理风险问题的重要工具,被大量运用在风险管理与财务决策等方面。上世纪90年代起,VaR(ValueatRisk,受险价值法)为基础的风险管理方法被提出并逐步兴起,VaR法指在正常市场条

5、件下,在一定的置信水平和持有期内,衡量某个特定的头寸和组合所面临最大可能损失[17]。该方法首先由J.P摩根针对市场风险的研究提出,用规范的统计技术来衡量风险,大大增加了风险管理系统的科学性,目前被金融界和学术界大量应用于风险管理的定量研究上;DuncanWilson在1995年发表《操作风险VaR》,提出操作风险经济资本配置,文章认为,操作风险可以使用VaR技术进行精确计量,在建立来自于内部和外部的操作损失事件数据库的基础上,用数据拟合操作损失的分布。随后,通过设置一个置信区间,比如99%,由此算出操作风险VaR,再根据增量和存量的配置

6、原则,确定相应的经济资本额度。而全面风险管理理论(TotalRiskManagement,TRM)的提出,从整个系统的角度对风险管理进行界定,其中心理念是,对整个机构内各个层次业务单、业务环节、各种风险来源、类型的通盘管理和控制,将市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、法律风险和其他各种风险以及各相关产品、业务单位纳入到统一的系统中,对各类风险统一进行测量评估并汇总,并根据业务相关性对风险进行有效管理和控制。[2]国际著名的证券金融机构均非常重视风险管理,并各自拥有比较完善的风险管理体系。J.P.摩根从1994年起就致力推广“风险矩阵

7、系统”(RiskMetrics)分析法,致力于VaR方法在风险管理中的应用研究,在风险管理基本原则上,坚持风险管理是全方位、独立监控的过程原则;MerrillLynch(美林)总结了一套风险管理理念,包括六项原则,尽管风险管理的方法和策略一变再变,但风险管理的理念确一直维持延续,美林认为,业务的主要风险并非来自金融产品本身,而是来自管理上的失误,例如违规运作和缺乏监管等等。GoldmanSachs(高盛)制定了全面风险管理程序,对公司业务中的风险进行监督、评估和管理,公司通过一系列独立但是互补的财务、信用、操作和法律报告系统对公司风险暴露

8、进行监控。在金融风险管理的研究上,相关组织也做出了巨大贡献。巴塞尔监督管理委员会1988年制定的风险管理规范,后来被简称为《巴塞尔协议》,标志了国际银行业基本形成相对完整的风险管理原则体系。2

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