第五章 损失分布及风险评估模型

第五章企业风险管理一、案例分析题1、甲公司是一家重型汽车生产企业，其管理层正在考虑进军小轿车生产行业，并创立一个全新品牌的小轿车。

2018年甲公司设置的净利润增长目标是20%，为实现目标，风险管理部门识别出如下相应事件：央行实行货币宽松政策，公司可以获得较低成本的资金，但是受经济下行影响，国内通货相对紧缩，产品价格下降。

对于国内的汽车生产制造企业来说，拥有专业知识和研发能力的研发人员是企业发展必备的战略资源。

近年来甲公司面临严峻的研发人员流失问题，如何降低公司研发人员的流失率，成为甲公司必须解决的难题。

在采购管理方面，甲公司实行统一集中采购，与供应商建立了较为稳固的关系，零部件的质量、性价比、供货及时性等具有一定的优势，同时也可以产生规模经济。

在中共十九大报告中，“绿色”一词共出现15次，绿色发展、绿色低碳、绿色生产和消费、绿色技术创新体系等绿色发展理念被多次提及、着重凸显，环保产业迎来了加速发展的契机。

借“绿色出行”之东风，很多汽车厂商纷纷部署电动能源战略，公司产品需求将大幅减少。

假定不考虑其他因素。

<1> 、运用SWOT模型分析甲公司所面临的内外部事件。

2、甲公司拟实施全面风险管理，在实施前就全面风险管理的相关问题进行了学习，部分内容如下：（1）在内部环境的基础上，企业风险管理流程分为目标设定、风险识别、风险评估、风险应对、风险监控与报告、风险考核与评价。

内部环境是目标设定、风险识别、风险评估、风险应对等的前提。

（2）风险识别是识别可能对企业产生影响的潜在事件，并分别确定是否是机会或者会对企业成功实施战略和实现目标的能力产生负面影响。

进而对这些潜在事件加以评估和应对。

（3）风险评估是在风险识别的基础上，对风险成因和特征、风险之间的相互关系，以及风险发生的可能性、对企业目标影响程度进行分析，为风险应对策略提供支持。

风险评估需要定性、定量以及定性与定量相结合的技术。

（4）风险应对是在风险组合观的基础上，从企业整个范围和组合的角度去考虑。

银行业的风险评估模型揭示银行业中常用的风险评估模型和工具随着金融市场的快速发展和多元化的金融产品，银行业面临着越来越复杂和多样化的风险。

为了有效评估和管理这些风险，银行业采用了各种风险评估模型和工具。

本文将揭示银行业中常用的风险评估模型和工具，帮助我们更好地了解和解决银行业风险管理的挑战。

一、价值-at-风险模型（Value-at-Risk Model，VaR模型）VaR模型是银行业中最常用的风险评估模型之一。

它用于评估资产投资组合在给定风险水平下的最大损失。

VaR模型基于统计学和概率论的原理，通过对历史数据进行分析和建模，来评估可能的风险损失。

这种模型可以帮助银行业确定适当的风险限制和风险管理策略，以保证资本的安全性和稳定性。

二、预期损失模型（Expected Loss Model）预期损失模型是银行业风险评估中另一个常用的模型。

它基于概率分布和经验数据，评估银行业在未来一段时间内所面临的平均损失。

与VaR模型不同的是，预期损失模型不仅考虑最大可能的损失，还考虑了损失的概率和持续时间。

这种模型可以帮助银行业预测潜在的损失情况，制定相应的风险管理策略。

三、蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）蒙特卡洛模拟是一种常用的风险评估工具，通过生成大量随机数模拟风险事件的发生和影响程度。

在银行业中，蒙特卡洛模拟通常用于评估复杂金融产品或交易的风险。

通过模拟大量可能的情景和结果，银行可以更好地理解和管理风险，做出更明智的决策。

四、压力测试（Stress Testing）压力测试是银行业风险评估中一项重要的工具。

它通过对不同的市场情景进行模拟和分析，评估银行业在极端情况下的风险暴露和承受能力。

通过这种测试，银行可以识别潜在的风险因素和薄弱环节，并制定相应的风险管理措施。

压力测试是一种重要的风险评估手段，对银行业的稳定性和可持续发展起到了关键作用。

五、违约概率模型（Probability of Default Model）违约概率模型是银行业中常用的信用风险评估工具之一。

保险业中的保险精算模型与方法保险精算是保险业中至关重要的一环，它通过运用各种数学和统计模型来评估和管理保险风险。

本文将探讨保险业中常用的保险精算模型与方法，以及其在保险业务中的应用。

一、费率制定模型费率制定是保险精算中的核心工作之一，它涉及到确定保险产品的价格。

常见的费率制定模型包括经验模型、频率-严重度模型和基于风险的定价模型。

1.1 经验模型经验模型是基于历史数据和经验法则来进行费率制定的一种方法。

它通过分析过去的赔付数据和理赔率来预测未来的赔付风险，并根据预测结果来确定产品的价格。

经验模型的优点是简单易用，但它没有考虑到风险的个体差异和潜在的未来变化。

1.2 频率-严重度模型频率-严重度模型是一种常用的费率制定模型，它将损失事件的频率和严重度分别建模，然后通过将两者相乘来计算总体损失。

这种模型可以更好地考虑到风险的个体差异和未来的变化，但需要更多的数据和更复杂的计算方法。

1.3 基于风险的定价模型基于风险的定价模型是一种较新的费率制定方法，它通过考虑被保险人的个体特征和风险因素来确定保险费率。

这种模型利用大量的统计数据和机器学习算法，可以更准确地评估风险和定价。

二、准备金估计模型准备金是保险公司为承担未决赔款而做出的经济准备。

在保险精算中，准备金的估计是一项关键任务，它涉及到对未来赔付的预测和风险的评估。

常见的准备金估计模型包括链线法、损失开发法和贝叶斯法。

2.1 链线法链线法是一种常用的准备金估计方法，它基于历史数据和统计模型来预测未来的赔付，并根据预测结果来确定准备金水平。

链线法的优点是简单易懂，但它没有考虑到未来的变化和不确定性。

2.2 损失开发法损失开发法是一种较为复杂的准备金估计方法，它通过分析历史损失的发展模式来预测未来损失的发展趋势。

这种方法能够更好地考虑到未来的变化和不确定性，但需要更多的数据和更复杂的计算。

2.3 贝叶斯法贝叶斯法是一种基于贝叶斯统计理论的准备金估计方法，它通过将先验信息和后验信息相结合来进行准备金估计。

第五章操作风险管理-⾃我评估法2015年银⾏业专业⼈员职业资格考试内部资料风险管理第五章操作风险管理知识点：⾃我评估法●定义：在内部控制的基础上，通过开展全员风险识别，评估风险●详细描述：1、操作风险评估的主要⽅法有⾃我评估法、损失分布法和风险地图法等。

其中，⾃我评估法运⽤最⼴泛、最成熟。

2、风险评估的⼯作流程：全员风险识别与报告，作业流程分析和风险识别与评估，控制措施评估，制定与实施控制优化⽅案以及报告⾃我评估⼯作与⽇常监控五个阶段。

3、商业银⾏在全⾏范围内开展操作风险的⾃我评估，有助于：（1）建⽴覆盖商业银⾏各项经营管理活动和业务环节的操作风险动态识别和评估机制，实现操作风险的主动识别与内部控制持续优化；（2）优化和完善各项作业流程，平衡风险与收益，提⾼服务效率和盈利能⼒；（3）在⾃我评估的基础上建⽴操作风险事件数据库，构建操作风险管理的基础平台；（4）为建⽴操作风险管理的关键风险指标体系和操作风险计量奠定基础；（5）为案件防查⼯作提供⽅法和技术⽀持；（6）促进风险管理⽂化的转变，提⾼员⼯参与操作风险管理的主动性和积极性。

例题：1.以下()属于操作风险识别与评估的主要⽅法。

A.⾃我评估法B.损失分布法C.风险地图法D.历史模拟法E.蒙特卡洛法正确答案：A,B,C解析：商业银⾏通常借助⾃我评估法和因果分析模型，对所有业务岗位和流程中的操作风险进⾏全⾯且有针对性的识别，并建⽴操作风险成因和损失事件之间的关系，历史模拟法和蒙特卡洛法属于统计模拟⽅法2.⾃我评估的⼯作流程包括()。

A.全员风险识别与报告B.作业流程分析和风险识别与评估C.控制活动识别与评估D.制订与实施控制优化⽅案E.报告⾃我评估⼯作和⽇常监控正确答案：A,B,C,D,E解析：⾃我评估的⼯作流程包括以上⼏个⽅⾯3.下列不属于⾃我评估的⼯作流程的是()。

A.全员风险识别与报告B.作业流程分析和风险识别与评估C.覆盖所有的业务领域D.控制活动识别与评估正确答案：C解析：在内部控制的基础上，通过开展全员风险识别，评估风险，并不覆盖所有领域4.商业银⾏运⽤最⼴泛、最成熟的操作风险评估⽅法是（）。

风险评估模型及应用探索第一章：前言近年来，随着互联网技术的迅速发展，许多新型企业、业态纷纷涌现，但是如何评估和管理企业面临的各种风险，一直是各类企业管理者和投资者必不可少的竞争优势。

本文将介绍风险评估模型及应用探索。

第二章：风险评估模型的概述风险评估模型是指根据所评估对象的属性、环境因素和风险特征等，运用数理统计和多维分析方法来进行全面、系统、科学、可量化的风险评估。

评估模型一般包括多个环节，包括需求分析、数据采集、数据处理、模型建立、模型检验等多个过程，其中模型建立是最核心的部分。

在模型建立时，要综合考虑评估的对象、不确定性信息、评估因素的权重、分析的方法等因素。

一般而言，风险评估模型应用广泛，例如：金融行业、医疗卫生、环保、企业风险管理、项目管理等领域。

第三章：风险评估模型的类型1. 统计模型统计模型是指通过对历史数据的回归分析来对未来可能发生的事件进行预测。

在对风险评估模型的建立时，一个重要的参数是数据的可靠性。

所谓数据可靠性，就是指数据所涉及的事件不能太早或太远，且数据的来源应尽可能可靠。

在应用统计模型时，还应注意样本的选取、分析方法的选择等问题。

2. 专家评估模型专家评估模型是指将相关领域的专家对某个领域的事物进行预判或打分。

专家评估模型的优点是时间择性强、需求侧直接、无须大量数据支撑。

3. 模糊模型模糊模型是一种定量分析技术，主要用于处理模糊信息的推理问题。

模糊模型的优点在于对信息的容忍度高，这种容忍度所包含的就是对于不确定性和模糊性的容忍度。

在模糊模型中，关注的是对风险的认识和理解，所以对专家的选择和训练非常重要。

4. 神经网络模型神经网络模型是一种运用人工神经网络对风险评估进行数据挖掘的方法。

这种模型在信息处理方面，可以自动化地对存在于各种数据来源中的主要变量进行挖掘，检测变量之间的关系，使得在风险评估上取得了很好的效果。

第四章：风险评估模型的应用探索1. 金融领域在金融领域，风险识别和评估是至关重要的。

损失阶段划分与风险参数模型方案引言：在企业风险管理中，损失阶段划分和风险参数模型是其中两个重要的环节。

损失阶段划分有助于企业了解风险发生的不同阶段，从而采取相应的措施进行预防和应对。

而风险参数模型则是对企业风险进行量化分析，为企业提供科学的风险评估和决策依据。

以下将具体介绍损失阶段划分和风险参数模型的方案。

一、损失阶段划分方案1.风险识别阶段：该阶段是对企业内外部风险因素的识别和分析阶段。

企业需要通过各种途径（例如内外部信息的收集、企业内部分析等）来识别并了解风险因素。

在此阶段，企业可以采用SWOT分析、PESTEL分析等工具，全面了解企业所面临的风险。

2.风险评估阶段：在这个阶段，企业需要对识别出的风险因素进行量化分析和评估。

通过制定风险评估指标体系，对风险的概率、影响度等因素进行评估，并为风险进行定级和排序。

这一阶段可以采用风险矩阵模型、风险评分模型等方法进行。

3.风险控制阶段：在风险评估的基础上，企业需要对风险进行控制和管理。

在这个阶段，企业可以采取多种策略，如风险规避、风险转移、风险防范等，以最大程度地降低风险的发生概率和影响度。

4.风险监控阶段：在风险控制的基础上，企业需要持续监控和评估风险的变化情况。

通过设立风险监控指标和风险监控系统，及时了解风险的发展趋势，为后续决策提供依据。

在这个阶段，企业可以采用风险监控报告、风险差异报告等手段进行风险监控。

1.概率参数模型：该模型主要基于历史数据和统计学原理，对风险事件发生的概率进行量化分析。

通过对历史数据的回归分析、概率分布函数的建立，可以对风险事件的概率进行预测和计算。

这种模型适用于那些有丰富历史数据支持的企业。

2.影响度参数模型：该模型主要关注风险事件发生后的影响程度。

通过建立影响度指标体系，对风险事件的影响因素进行量化评估，从而可以对风险事件的影响程度进行预测和计算。

这种模型适用于那些影响因素复杂、多样化的企业。

3.效用参数模型：该模型主要基于风险决策者的个人主观权衡，通过设置效用函数对风险事件进行分析和评估。

保险业中的风险模型与损失保险业是一个专业化的行业，其核心任务是评估和管理风险。

风险模型是一种重要的工具，用于帮助保险公司理解和量化各种风险，并为其损失管理和风险控制提供有效的支持。

本文将探讨保险业中的风险模型以及其与损失之间的关系。

一、风险模型的介绍风险模型是指一种用来描述和分析不确定性的方法或工具。

在保险业中，风险模型被广泛应用于评估各种可能的风险事件，如自然灾害、意外事故、健康风险等。

通过利用统计学和数学模型，风险模型可以帮助保险公司预测和量化不同风险事件发生的概率和潜在损失。

二、风险模型的核心要素1. 数据收集和预处理：风险模型的建立需要大量的数据支持。

保险公司需要收集和整理来自各种渠道的数据，如历史事故数据、客户信息、市场数据等，并对其进行预处理以满足模型的要求。

2. 建模方法选择：根据具体的风险类型和公司需求，选择适当的建模方法。

常用的建模方法包括统计回归分析、风险分析、蒙特卡洛模拟等。

3. 参数估计和模型拟合：利用已有数据对模型的参数进行估计和拟合，以获得能够准确反映实际情况的模型。

4. 验证和测试：对建立的模型进行验证和测试，评估其预测准确性和稳定性。

如果模型不符合要求，需要对模型进行修正和改进。

三、风险模型与损失之间的关系保险业的核心目标之一是准确估计和管理风险，以避免巨大的经济损失。

风险模型在这一过程中起到了关键作用。

通过利用风险模型，保险公司可以更好地理解和量化不同风险事件的发生概率和潜在损失。

根据模型的预测结果，保险公司可以制定相应的策略和措施，以降低风险、控制损失。

具体来说，风险模型可以帮助保险公司完成以下任务：1. 风险评估与定价：通过分析风险模型的结果，保险公司可以准确评估不同风险事件的概率和损失大小，从而为保险产品的定价提供依据。

2. 保险资本管理：根据风险模型的结果，保险公司可以评估自身风险承受能力并制定相应的资本管理策略，以确保公司不会因风险损失而陷入财务困境。