关键词：风险度量；风险率函数；核光滑估计；风险价值( VaR)；期望分位数(Expectile)
Abstract：T his paper reviews the development of management methods and related theories in financial risk management．We present the classical moment measurement as well as modern risk measurements，including value at risk(VaR)，expected shortfall ( ES ) and expectile，and some non-parametric and semi—parametric risk measurements with risk factors also introduced．Weal so review the measurements of default probability and default correlation which are two important quantities in credit risk management．Finally，some applications explain how to use the modern risk measurements to manage risk and identify risk contributions．
Key words：risk management； hazard rate function； kernel smooth； value at risk ( VaR )； expectation shortfall
1 引言
风险度量与风险管理是现代金融发展的重要分支，也是金融数量化理论的重要组成部分。风险管理在经济与金融领域几乎无处不在，在经济金融的每个方面都有广泛的应用，甚至在更广泛的领域中，例如工种风险、气象风险和其它可能导致损失的情况都有风险管理。风险管理是数量化金融研究的核心议题，是投资、决策以及监管等中重要的工具。其中，风险度量是风险管理的最重要的基础，也是量化风险的大小及其来源的重要工具。准确地评估金融风险的大小对最大限度地减少损失和获取利润十分重要。如果对风险估计不足，经济主体可能过于乐观地估计风险，造成不采取相应措施规避风险或尽力减少风险可能造成的损失；反之，如果对风险估计过高，可能造成趋于保守的策略，因此付出不必要的管理成本，并可能失去获取更大收益的机会。金融理论界和实践部门长期以来一直致力于研究开发度量金融风险的有效方法。在风险度量中，最本质和最基础的数量化技术与方法就是基于统计学和最优化理论的建模及其算法等，出现很多创新的研究成果及应用成果。因此，为了更集中地综述相关的风险度量及风险管理的最新发展，重点介绍金融风险度量与统计理论和方法密切相关的内容。
5 结论与展望
从20世纪90年代中期开始，风险管理成为各金融机构经营管理的基石，相关研究得到了空前的发展。本文通过梳理国内外金融风险度量和管理的技术和方法，总结了统计方法在风险度量中的应用，并给出了一条清晰的风险度量技术发展脉络。
(1) VaR 的非参数估计。尽管传统的 VaR 估计方法具有简单、高效的优点，但由于金融数据的复杂性，容易存在模型误判风险，且未能考虑极端风险，而本文给出的关于VaR 的光滑非参数估计方法在理论和实证中已被证明是更有效、更优的。
(2) 由于VaR在应用中存在一些难以克服的缺陷，更具优越性的ES 得到了广泛的应用。而关于Es 估计的更为有效的方法是使用带有复杂风险因素的技术进行非参数估计，后面介 绍了使用带有风险因素的非参数估计方法估计ES的具体应用。
(3) 关于违约风险的度量已经成为当前金融风险管理研究中的一个前沿问题之一。本文介绍 了一般模型对信用风险率进行建模的方法，并认为相关问题的研究可以拓展至信用违约风险传染和金融危机传导的问题研究中。
参考文献（略）
