㈠ 什麼是金融風險管理
金融風險管理就是營利性組織和非營利性組織衡量和控制風險及回報之間的得失。金融風險管理這個詞彙是金融語言的核心。隨著金融一體化和經濟全球化的發展，金融風險日趨復雜化和多樣化，金融風險管理的重要性愈加突出。金融風險管理包括對金融風險的識別、度量和控制。由於金融風險對經濟、金融乃至國家安全的消極影響，在國際上，許多大型企業、金融機構和組織、各國政府及金融監管部門都在積極尋求金融風險管理的技術和方法，以對金融風險進行有效識別、精確度量和嚴格控制。
㈡ 什麼是金融風險管理，或者說風險管理崗位在公司里是個什麼角色
同學你好，很高興為您解答！
書上那套理論就不說了，太空洞了，說點工作中的實際情況。一般來說風險管理部門不是領導和業務部門喜歡的，原因很簡單，看看風險管理的發展就知道了。
風險管理還很年輕，剛剛從合規部門脫離出來，甚至一些公司到現在合規、風控還是傻傻分不清楚。合規呢，就像警察，對照外部監管條例，動不動說你超速啦，要按規定繫上安全帶，不要超載等等。從警察的角度，這是提醒司機朋友安全駕駛；從司機的角度，這些警察真啰嗦。風險管理呢，初期還是做合規類似的事情，只是監管部門出了很多量化指標，這些指標需要數量模型，就交給風控（風控是風險管理的初級階段）來做了。再高級一些的風險管理就利用各種風險量化指標和模型去識別、分析和管理公司的風險，有點類似汽車維修那樣，不再是跟著監管規定，而是著眼自己的汽車，查查有什麼問題，需要如何保養等等。再高級的風險管理，目前有一些專家提出來，叫主動型風險管理，這個對專業水平要求就更高了，目前基本是理想，簡單來說，就是不但要做汽車保養，還要成為導航員，為汽車的前行提前查知路況等信息，建議汽車如何更好的行駛。
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㈢ #風險管理#券商私募基金子公司，風控是幹嘛的，有發展前途嗎
風險管理是防止工作的漏洞提前做好的各項管理與應急措施，比如資金、融資、資產負債、資產變更等。專職工作是根據體系要求進行進行資金或金融的專項管理，對發現的異常要及時調整控制，並及時上報。基礎扎實並有重要業績的，有前途的。
但私募金融公司特別是小型還是要慎重，法律法規及金融漏洞比較多。 來自職Q用戶：吳先生
風控，就是風險控制，包括業務風險，法規風險，財務風險等 來自職Q用戶：王先生
㈣ 金融風險的風險管理
金融風險管理就是營利性組織和非營利性組織。金融風險管理的產生與發展主要得益於以下三個方面的原因：首先，金融市場大幅波動的頻繁發生，催生了對金融風險管理理論和工具的需求；其次，經濟學特別是金融學理論的發展為金融風險管理奠定了堅實的理論基礎；最後，計算機軟，硬體技術的迅猛發展為風險管理提供了強大的技術支持與保障。
㈤ 金融風險管理日常做些什麼
同學你好，很高興為您解答！
其實不同公司的風險管理做的事情不一樣，甚至不同崗位的人員也做著不同的事情。一般來說，風險管理部門內部對風險管理崗位有兩種分類方式：一是按業務分，就是不同的業務設置對應的風險管理崗位，這是早期的分類方式；二是按風險類別分，就是分成市場、信用、操作等風險管理崗位，這是目前主流也是發展趨勢。 各類風險管理崗位的具體工作要細說可就太花費時間了，不如換個角度來說一下風險管理在日常大體上做些什麼事情： 初進風險管理崗位的小朋友，一般都是幹些打雜的活兒，比如整理制度、製作日常風險管理報告、日常風險指標監控等等。
有一定專業水平及工作經驗後，一般會做些有技術含量的活兒，比如設計風險報告（注意，製作和設計有天壤之別，蘋果手機流水線的工人能和蘋果手機的設計員相提並論嗎？）、草擬制度、搭建一些風險管理模型（例如信用評級模型等）以及撰寫專題風險報告、識別及評估新產品新業務風險等。 再向上就分專業技術型人才和管理型人才，當然也有復合型人才，就是專業和管理都行的人。專業技術型人才一般走量化模型路線，管理型人才一般就是團隊主管、部門主管等。
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㈥ 風險偏好與金融管理風險有關系嗎
金融風險管理與風險偏好兩者之間是存在一定的關聯性的。
金融風險管理
金融風險管理就是營利性組織和非營利性組織衡量和控制風險及回報之間的得失。金融風險管理這個詞彙是金融語言的核心。隨著金融一體化和經濟全球化的發展，金融風險日趨復雜化和多樣化，金融風險管理的重要性愈加突出。金融風險管理包括對金融風險的識別、度量和控制。由於金融風險對經濟、金融乃至國家安全的消極影響，在國際上，許多大型企業、金融機構和組織、各國政府及金融監管部門都在積極尋求金融風險管理的技術和方法，以對金融風險進行有效識別、精確度量和嚴格控制。
風險偏好
風險偏好的概念是建立在風險容忍度概念基礎上的。針對企業目標實現過程中所面臨的風險，風險管理框架對企業風險管理提出風險偏好和風險容忍度兩個概念。從廣義上看，風險偏好是指企業在實現其目標的過程中願意接受的風險的數量。
風險偏好與金融管理風險之間所存在的關系可用圖表概述如下：
㈦ 管理金融風險的三種不同而又相互聯系的方法
一、歷史模擬法
歷史模擬法的核心在於根據市場因子的歷史樣本變化模擬證券組合的未來損益分布，利用分位數給出一定置信水平下的VAR估計。歷史模擬法是一種非參數方法，它不需要假定市場因子的統計分布，因而可以較好的處理非正態分布；該方法是一種全值模擬，可有效地處理非線性組合(如包括期權的組合)。此外該方法簡單直觀，易於解釋，常被監管者選作資本充足性的基本方法。實際上，該方法是1993年8月巴塞爾委員會制定的銀行充足性資本協議的基礎。
歷史模擬法中，市場因子模型採用的是歷史模擬的方法――用給定歷史時期上所觀測到的市場因子的變化，來表示市場因子的未來變化；在估計模型中，歷史模擬法採用的是全值估計法，即根據市場因子的未來價格水平對頭寸進行重新估值，計算出頭寸價值的變化；最後，將組合的損益從小到達排序，得到損益分布，通過給定置信水平下的分位數求得VAR。比如說有1000個可能損益情況，95%的置信水平對應的分位數位為組合的第50個最大損益值。
歷史模擬法的計算步驟有：
1、映射，即識別出基礎的市場因子，收集市場因子適當時期的歷史數據(典型的是3到5年的日數據)，並用市場因子表示出證券組合中各個金融工具的盯市價值(包含期權的組合，可使有Black-Scholes或Garman-kohlhagen公式計算)。
2、根據市場因子過去N+1個時期的價格時間序列，計算市場因子過去N個時期價格水平的實際變化。假定未來的價格變化與過去完全相似，即過去N+1個時期價格變的N個變化在未來都可能出現，這樣結合市場因子的當前價格水平可能直接估計市場因子未來一個時期的N種可能價格水平。
3、利用證券定價公式，根據模擬出的市場因子的未來N種可能價格水平，求出證券組合的N種未來盯市價值，並與對應當前市場因子的證券組合價值比較，得到證券組合未來的N種潛在損益，即損益分布。
4、根據損益分布，通過分位數求出給定置信水平下的VAR。
歷史模擬法的優、缺點：
1、歷史模擬法的優點
①歷史模擬法概念直觀，計算簡單、實施方便，容易被風險管理當局接受。
②歷史模擬法是一種非參數法，不需要假定市場因子變化的統計分布，可以有效處理非對稱和厚尾問題。
③無須估計波動性、相關性等各種參數，也就沒有參數估計的風險；此外，它不需要市場動態模型，因此避免了模型風險。
④是全值估計方法，可以較好的處理非線性、市場大幅波動的情況，捕捉各種風險。
2、歷史模擬法的缺點
①假定市場因子的未來變化與歷史變化完全一致，服從獨立同分布，概率密度函數不隨時間而變化(或明顯變化)，這與實際金融市場的變化不一致。如根據歷史模擬法對歷史樣本的使用方式，不能預測和反映不能預測和反映未來的突然變化和極端事件；而當歷史樣本中包含了，又存在嚴重的滯後效應。
②需要大量的歷史數據。通常認為歷史模擬法需要的樣本數據不能少於1500個，如果是日數據，則相當於6年(以每年250個工作日計算)。而實際金融市場一方面很難滿足這一要求，如對於新興市場國家沒有如此多非得數據；另一方面，太長的歷史數據無法反映未來情形(信息陳舊)，可能到了同分布假設。所謂的兩難困境――如果歷史數據太少，導致VAR估計的波動性和不精確性；而較長的歷史樣本盡管可以使VAR估計的穩定性增加，但可能違法獨立同分布假設。
③歷史模擬法計算出的VAR波動性較大。當樣本數據較大時，歷史模擬法存在嚴重的滯後效應，尤其是含有異常樣本數據時，滯後效應更加明顯，這會導致VAR的嚴重高估。同時，異常數據進出樣本時會造成VAR值的波動。由於市場因子的變化只是來自觀測區內間內的歷史樣本的相應變化，而VAR估計主要使用的是尾部概率，所以代表真實分布尾部的歷史觀測值的數目可能很少，特別是當置信度很高時，實際歷史數據的分布呈高度離散化，VAR值的跳躍性更加明顯。
④難於進行靈敏度分析。在實際應用中，通常需要考慮不同市場條件下，VAR的變動情況，然而歷史模擬法卻只能局限於給定的環境條件，很難作出相應的調整。
⑤歷史模擬法對計算能力要求很高。因為歷史模擬法採用的是定價公式而不是靈敏度，特別是當組合較為龐大且結構復雜時。實際應用中，可以採用簡化的方法，減少計算時間。但過多的簡化會削弱全值估計方法的優點。
對歷史模擬法應用效果的實證分析結論並不一致。Hendricks在對即期外匯組合的研究中發現，在回報偏離正態分布情形下，歷史模擬法估計的99%置信度下的VAR的有效性高於分析方法。Mahoney的研究也支持該結論。Jackson等人的研究指出，在厚尾情況歷史模擬法效果好於分析方法，特別是在尾部估計事件中。而Kupiec的研究結論卻相反，他使用正態分布和t分布的模擬研究發現，當回報分布是厚尾時，歷史模擬法估計的VAR具有大的變化和向上的偏差。
二、分析方法
分析方法是VAR計算中最為常用的方法。它利用證券組合的價值函數與市場因子間的近似關系、市場因子的統計分布(方差-協方差矩陣)簡化VAR計算。根據證券組合價值函數形式的不同，分析方法可分為兩大類：Delta-類模型和Gamma-類模型。在Delta模型中，證券組合的價值函數均取一階近似，但不同模型中市場因子的統計分布假設不同。如Delta-正態模型假定市場因子服從多元正態分布；Delta-加權正態模型使用加權正態模型(WTN)估計市場因子回報的協方差矩陣；Delta-GARCH模型使用GARCH模型描述市場因子。
在Gamma-類模型中，證券組合的價值函數均取二階近似，其中Gamma-正態模型假定市場因子的變化服從多元正態分布，Gamma-GARCH模型使用GARCH模型描述市場因子。
三、蒙特o卡羅模擬法
分析方法利用靈敏度和統計分布特徵簡化了VAR。但由於對分布形式的特殊假定和靈敏度的局部特徵，分析方法很難有效處理實際金融市場的厚尾性和大幅波動的非線性問題，往往產生各種誤差和模型風險。模擬方法可能很好的處理非線性和、非正態問題。其主要思路是反復模擬決定金融估計價格的隨機過程，每次模擬都可以得到組合在持有期末的一個可能值，如果進行大量的模擬，那麼組合價值的模擬分布將收斂於組合的真實分布。這樣通過模擬發布會可以導出真實分布，從而求出VAR。
蒙特o卡羅模擬法亦稱作隨機模擬法，其基本思想是，為了求解科學、工程技術和經濟金融等方面的問題，首先建立一個概率模型或隨機過程，使它的參數等於問題的解，然後通過對模型或過程的觀察計算所求參數的統計特徵，最後給出所求問題的近似值，解的精度可用估計值的標准差表示。
蒙特o卡羅模擬法模擬法可以解決多種類型的問題，視其是否涉及隨機過程的形態和結果，該法的應用可分為兩大類。
1、確定性問題
用蒙特o卡羅模擬法求解該類問題的方法是，首先建立一個與所求解有關的概率模型，使所求的解就是所建模型的概率分布或數學期望；然後對這個模型進行隨機抽樣觀察，即產生隨機變數；最後用其算術平均數作為所求解的近似估計值。計算多重積分、求逆矩陣、解線性方程組等都屬於這類問題。
2、隨機問題
對於這類問題，雖然有時可表示為多重積分或某些函數方程，並進而可考慮用隨機抽樣方法求解，然而一般情況下都不採用這種間接模擬法，二是採用直接模擬法，即根據實際情況的概率法則進行抽樣試驗。運籌學中的庫存問題、隨機服務系統中的排隊問題以及模擬金融資產價值變化等都屬於這類問題。
蒙特o卡羅模擬法的基本步驟如下：
①針對實際問題建立一個簡單且便於實現的概率統計模型，使所求的解恰好是所建模的期望值；
②對模型中的隨機變數建立抽樣分布，在計算機上進行模擬試驗，抽取足夠的隨機數，對有關的事件進行統計；
③對模擬試驗結果加以分析，給出所求解的估計及其精度(方差)的估計；
④必要時，還應改進模型以提高估計精度和模擬計算的效率。
蒙特o卡羅模擬方法的優、缺點：
該法的優點在於：
①產生的大量情景，比歷史模擬方法更精確和可靠；
②是一種全值估計方法，可以處理非線性、大幅波動及厚尾問題；
③可模擬回報的不同行為(如白雜訊、自回歸和雙線性等)和不同分布。
其主要缺點在於：
①生的數據序列是偽隨機數，可能導致錯誤結果；隨機數中存在群聚效應而浪費了大量的觀測值，降低了模擬效率；
②依賴於特定的隨機過程和所選擇的歷史數據；
③計算量大、計算時間長，比分析方法和歷史模擬方法更復雜；
④具有模型風險，一些模型(如幾何布朗假設)不需要限制市場因子的變化過程是無套利的。(欲知股市更多內情，請進股市神秘特區……)
由於蒙特o卡羅模擬方法的全值估計、無分布假定等特點及處理非線性、非正態問題的強大能力和實際應用中的靈活性，其近年來廣為應用。許多研究致力於改進傳統的蒙特o卡羅模擬法，試圖提高其計算速度和准確性。(張繼寶)
㈧ 金融風險管理的體系
互聯網大浪潮如今早已席捲全球，中國互聯網模式不斷進行著變革，數據資產化、金融平台化日益成型，互聯網金融創新模式百花齊放。眾所周知，金融的本質是風險管理，依託於大數據，新型的風控理念很快吸引了互聯網巨頭、信貸機構、金融科技安全服務商、銀行機構等紛紛發力參與這場技術變革。
一時間，大數據風控成為互聯網背景下金融發展的「寵兒」，也成為資本關注的焦點。例如常見的金融借貸業務場景，供應鏈金融、消費貸款、企業信貸等都需要利用大數據構建智能資料庫和模型來識別欺詐用戶以及評估用戶信用等級，從而提升欺詐交易識別率。
風控一直被視為互聯網金融發展的命脈，大數據風控的發展無疑是行業必然趨勢，風險控制能力會直接決定平台的生死。安全做得好，金融創新的前景是一片坦途;安全做得差，平台可能被引向窮途末路。
大數據風控-互聯網金融的命脈
盛林集團深耕網路安全及大數據領域多年，鑄就了企業強有力的核心競爭力，其完善的精準風控體系正是這些金融機構所需要的，從賬號風險防護到應用風險防護，再到信用與欺詐風險防護，縱深金融業務的整個生命周期，讓交易變得更安全、更可靠。
事實上，風控離不開大數據的支撐，當前市場上流通的數據來源十分混亂，不乏摻雜著來自黑產倒賣的各種有效或者無效數據，因此數據的合規性也成為實現精準風控的前提，沒有用戶授權的數據業務是不持久的。不僅僅是合規性，數據的感知和預測、數據的修復和再生、數據交易信任評估能力更是數據服務的核心。
所謂道高一尺，魔高一丈，緊隨信貸市場和企業的發展，總有一部分群體對反欺詐模型進行研究，尋找漏洞來破解風控命門，這就需要大數據風控模型在業務運行中不斷豐富和優化，加入更多復雜特徵和更多維度的特徵，在貸前、貸中、貸後環節制定全面的服務監控體系，幫助信貸企業降低業務風險。
風險防控一定要從多維度、合法權威的數據源切入，基於深度學習、關系分析、智能決策、態勢感知等特性，在海量數據分析的基礎上，構建專業有效的規則、模型，結合時空維度立體探查風險規律，智能分析業務風險，實現行業風險實時預警，及時掌控風險態勢，阻斷欺詐操作。
不可否認，大數據的引入，給金融領域帶來了一股暖流。互聯網金融領域的風控挑戰依舊嚴峻，不斷地在數據開發及應用的道路上踐行，努力實現從量變到質變的過程是我們首當其沖要做的。
CFRM(Certified Financial Risk Manager)，注冊金融風險管理師，由注冊金融風險管理師協會(ICFRM)主考並頒發，並同時被納入中國市場學會金融服務工作委員會(簡稱「金融委」)建立的全國財經金融專業人才培養工程(簡稱PFT)，是代表風險管理行業的專業水平認證。