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　　商业银行经济资本度量的模型选择论文 .freelalurity Ladder)”中找到对应的风险权重，通过敞口的加权风险轧差，计算出不同时间区间的风险额，最后通过垂直附加和水平附加调整，得出总风险额。 股票价格风险 银行持有的所有股票(多头与多头之和)×4％ 银行持有股票净头寸(多头与多头轧差)×8％ 外汇风险 所有货币中净多头头寸和净空头头寸中较大者×8％ 黄金风险 黄金净敞口头寸绝对值×8％ 风险价值法(VAR法)。风险价值(Value At Risk)是指在一定置信水平下预期的最大损失。风险价值法最早由J．P．摩根公司提出。由于它较为真实地反映了市场因素连续、动态变化的特征，估算结果准确、敏感，因此受到监管部门和金融机构的欢迎和肯定，成为度量市场风险中普遍使用的模型。目前，计算风险价值可以通过方差、协方差法、历史模拟法、孟特卡罗模拟法、压力测试四种模型，具体见表2。 表2．VAR估值的方法及比较 名称 方法 特点 方差一 协方差法 在市场正态分布的假设下，在—定置信水平下，将VAR通过组合标准差的倍数表达出来 简单、易行，但假设严格 历史模拟法 以历史的市场变量分布应用于目前的投资组合，以模拟下—个时期投资组合可能面临的回报率分布．计算风险值。 简单、易行，对分布没有要求、但假设过去代表未来。 孟特卡罗模拟法 假设一个随机过程，建立市场变量动态模型，并利用该模型模拟组合的历史回报分步，通过排序，估计对应分位点的风险值指标。 使用灵活但易引入模型风险 压力测试法 情景分析法，假设各种不利的市场环境(或情景)，计算投资组合在该环境下的风险值，估计可能发生的价值变化。 主观性、任意性较强，是常规方法的补充 比较计量市场风险的两种方法，我们可以看出，搭积木法中主要参数和计算步骤巴塞尔新资本协议已经给出，商业银行只需将风险资产进行分类便可算出市场风险额，因此简单易行，对数据、信息处理技术要求不高，但一刀切的算法使其存在计算结果不够精确、对风险变化不敏感的缺点；风险价值法可以实现对风险的精确计量，但在数据采集、模型技术处理上要求较高。同时，该模型适合于风险因子连续变化的市场环境。 2、信用风险度量 狭义的信用风险是指债务人未能偿还其债务而造成损失的风险。信用风险服从偏态分布，并具有明显的“厚尾性(Fat Tail)”，这使得信用风险的度量较为复杂。目前，计量信用风险可用的监管类模型有标准法和内部评级法；市场类有KMV的信用监控模型、RISKMETRICS集团的信用矩阵模型、麦肯锡公司的信贷组合模型等。 标准法。新资本协议标准法在区分银行对国家及中央银行债权、对银行及证券公司债权和对企业债权的基础上，建立外部评级机构的评级结果与风险权重的映射，信用风险在敞口风险加权的基础上算出，即：信用风险=∑(债权数额×风险权重一抵押、担保等风险缓释)×8%。 内部评级法。新资本协议内部评级法将信用敞口划分为公司、主权、银行、零售、股权五大类，并提供了各类敞口信用风险资本要求系数K的计算公式，商业银行只须输入债务人违约概率(PD)、违约后债项的违约损失率(LGD)、债项到期时间(M)三个参数，便得到各类敞口对应的K，信用风险为各类债权敞口与K乘积的累加，即：信用风险=∑K×债项风险敞口。内部法又分为基础内部评级法和高级内部评级法，前者银行只需自己估计违约概率PD，其他参数由监管当局给定；而后者银行可在满足监管要求的前提下自行设定PD、LGD、M和风险敞口(EAD)四个参数。 KMV的信用监控模型。模型以默顿期权定价理论为基础，将贷款看作银行卖出一份企业资产的看跌期权。该法先通过企业资产市值与负债的比较算出违约点，然后在财务结构、资产回报变动率及企业资产当前市值分析的基础上，计算企业价值距离违约点的标准差数(又称违约距离)，最后使用经验分布，将违约距离映射为预期违约概率 (Expected：Default Frequency)。 RISKMETRICS的信用矩阵模型。该模型是VAR原理在信用风险领域的应用。它利用借款人信用评级、次年评级发生变化的概率(评级转移矩阵)、违约贷款回收率、债券市场的信用风险价差等统计变量计算贷款的市场价值及波动性，进而得出贷款的VAR值。 麦肯锡的信贷组合模型。该模型是在信用矩阵模型的基础上，对周期性因素进行了处理，建立评级转移矩阵与经济增长率等宏观经济变量的关系模型，并通过蒙特卡罗技术模拟周期性因素的“冲击”来测定评级转移概率的变化。信贷组合模型克服了信用矩阵模型中不同时期的评级转移矩阵固定不变的缺点，可以看作是对信用矩阵模型的补充。 信用风险是银行面临的最大、最主要的，也是最早受到关注和研究的风险，目前，国际上度量信用风险方法较多，模型特点各有千秋。其中，标准法简单易行，但要求发达的征信市场和可