金融風(fēng)險(xiǎn)管理在金融市場(chǎng)有著舉足輕重的位置，考生在備考中也要注意這一知識(shí)點(diǎn)的學(xué)習(xí)。那么，在FRM考試中，金融風(fēng)險(xiǎn)的模型有哪些呢？下面小編為你詳細(xì)介紹！

1、流動(dòng)性方法

自從1952年Markowitz提出了基于方差為風(fēng)險(xiǎn)的大資產(chǎn)組合選擇理論后，方差（均方差）就成了一種具影響力的經(jīng)典的金融風(fēng)險(xiǎn)度量。方差計(jì)算簡便，易于使用，而且已經(jīng)有了相當(dāng)成熟的理論。當(dāng)然，波動(dòng)性方法也存在以下缺點(diǎn)：【資料下載】點(diǎn)擊下載[Kaplan]FRM 2020 SchweserNotes Part II

（1）把收益高于均值部分的偏差也計(jì)入風(fēng)險(xiǎn)，這可能大家很難接受；

（2）以收益均值作為回報(bào)基準(zhǔn)，也與事實(shí)不符；

（3）只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發(fā)生所導(dǎo)致的巨大損失，而金融市場(chǎng)中的“稀少事件”產(chǎn)生的端風(fēng)險(xiǎn)才是金融風(fēng)險(xiǎn)的真正所在。

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二、VaR模型（Value at Risk）

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型產(chǎn)生于1994年，比較正規(guī)的定義是：在正常市場(chǎng)條件下和一定的置信水平a上，測(cè)算出在給定的時(shí)間段內(nèi)預(yù)期發(fā)生的壞情況的損失大小X。在數(shù)學(xué)上的嚴(yán)格定義如下：設(shè)X是描述證券組合損失的隨機(jī)變量，F(xiàn)(x)是其概率分布函數(shù)，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態(tài)分布，組合中的證券數(shù)量不發(fā)生變化時(shí)，可以比較有效的控制組合的風(fēng)險(xiǎn)。

因此，2001年的巴塞耳委員會(huì)指定VaR模型作為銀行標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)度量工具。但是VaR模型只關(guān)心超過VaR值的頻率，而不關(guān)心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態(tài)分布（如厚尾現(xiàn)象）及投資組合發(fā)生改變時(shí)表現(xiàn)不穩(wěn)定。

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三、靈敏度分析法

靈敏度方法是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的線性度量，它測(cè)定市場(chǎng)因子的變化與證券組合價(jià)值變化的關(guān)系。對(duì)于市場(chǎng)因子的特定變化量，通過這關(guān)系種變化關(guān)系可得到證券組合價(jià)值的變化量。針對(duì)不同的金融產(chǎn)品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場(chǎng)的久期，在股票市場(chǎng)的“β”，在衍生工具市場(chǎng)“δ”等。靈敏度方法由于其簡單直觀而得到廣泛的應(yīng)用但是它有如下的缺陷：

（1）只有在市場(chǎng)因子變化很小時(shí)，這種近似關(guān)系才與現(xiàn)實(shí)相符，是一種局部性測(cè)量方法；

（2）對(duì)產(chǎn)品類型的高度依賴性；

（3）不穩(wěn)定性。如股票的“貝塔”系數(shù)存在不穩(wěn)定的缺陷，用其衡量風(fēng)險(xiǎn)，有很大的爭議；

（4）相對(duì)性。敏感度只是相對(duì)的比例概念，并沒有回答損失到底有多大。