目前所有的風險度量方法可以分爲四大類:
統計模型
數量模型
情景分析
因果模型
統計模型根據歷史數據對未來可能發生的最壞情況進行預測。其中風險價值(VaR)方法是最常用的統計學風險度量工具,這一方法我們將在介紹市場風險和流動性風險的小節中具體闡述。事實上,但凡統計模型適用的情況下,統計模型都是風險估計的首選方法。
數量模型是把可預見的最大損失表示成一些商業參數的百分比形式,例如收入、營業成本等。這些參數可以用某個商業變量幾天的、幾周的、幾個月的,甚至是幾年的平均值計算而得,具體取多長時間最合適要依參數的不同情況而定。數量模型通常用來估量操作風險。
情景分析用於確定關鍵風險指標一般、最好及最壞的情況。對每種情景下的關鍵風險指標的價值以硬美元計量,且這種指標可以用於量化所有類型的風險。情景分析常被稱做“壓力測試”。
因果模型涉及找出潛在損失的前因後果。根據專家的意見,我們可以構建一個整合各種驅動因素的動態模擬模型。這一模擬模型可用做度量和管理信用及交易對手風險,以及操作風險和法律風險。接下來的部分將具體討論如何度量不同類型的風險。