风险模型建模方法 风险量化评估模型有哪些?

1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时。

文章目录：

1. 风险量化评估模型有哪些?
2. 什么是审计风险模型
3. 审计风险模型是什么?
4. cox风险比例模型

一、风险量化评估模型有哪些?

1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。
2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：
1）KMV——以股价为基础的模型 历史上，银行在贷款决策时，曾咐派蚂经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，就可以用这个重要的工具去处理上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多衡埋的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。
2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。
3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等
4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。
风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应羡告对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。

二、什么是审计风险模型

审计风险模型是审计风险的一种表达方式，反映审计风险的组成要素、各要素间的相互关系及其对审计风险的影响。审计风险模型的计算公式为：AR=IR×CR×DR；其含好如中，AR代表审计风险，IR是固有风险，CR是控制风险，DR是检查风险。
审计风险模型的特点在于从风险控制的程序上分解审计风险，并谈启用连乘的形式表明了审计风险在不同阶段之间的数量关系。袜谨这种审计风险模型为审计提供了重要的理论基础，使得进一步定量评估审计风险成为可能。在实务中，注册会计师往往也根据这个模型和对控制风险的评估结果决定审计程序或审计范围。

三、审计风险模型是什么?

审计风险按其产生的来源可用下列模型表达：

审计风险=固有风险×控制风险×检查风险
由审计风险的模型分析，州数当总体审计风险水平一定时，检查风险与固有风险和控制风险的综合水平存在着反比关系。当固有风险和控制风险的综合水平越高，注册会计师可接受的检查风险水平就越低；当固有风险和控制风险的综合水平越低，注册会计师可接受的检查风险水平就越高。如果注册会计师可接受的检查风险水平很低，注册会计师就应扩大审计范围执行更多的审计程序，将检查风险降至可接受水平。如果固有风险和控制风险的综合水平很低，注册会计师就可以冒较大的检查风险，而总体审计风险水平仍很低。
审计证帆差据是注册会计师实施审计过程中为了形成正确的审计意见而取得的证据。对审计证据要求具有充分性和适当性。其充分性是指数量足够，其适当性是指与被证明的事件相关，且真实可靠。如果注册会计师在审计过程中取得的证据充分而又适当，提出的审计意见和结论正确性程度就高，检查风险就低。如果注册会计师在审计过程中取得的证据不够充分适当，证明力不强就很难提出正确意见和结论，由此可能产生较大的审计风态迹皮险。

四、cox风险比例模型

在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成比例而且是不能交叉的；也就是如果一个体在某个时间点的死亡风险是另外一个体的两倍，那么在其他任意时间点的死亡风险也同样是2倍。

•Kaplan-Meier法是非参数法，而Cox模型是半参数法，一般来说在符合一定条件下，后者的检验效应要大于前者

•Kaplan-Meier法一般处理单因素对研究生存结局的影响，而Cox模型可以同时处理多个因素对生存结局的影响

结果解读：

1. z 的列给出Wald统计值。它对应于每个回归系数与其的比率（z = coef / se（coef））。 wald统计量评估给定变量的β（ββ）系数是否在统计学上显着不同于0.从上面的输出，我们可以得出结论，变量性别具有高度统计上显着的系数。

2.第二个特征 coef 就是公式中的回归系数b（有时也叫做beta值）.对于具有较高该变量值的受试者，正号表示危险（死亡风险）较高，因此预后更差。变量性别被编码为数字向量。 1：男，2：女。 Cox模型激陆的R总结给出了第二组相对于第一组的风险比（HR），即女性与男性。在这些数据中，性别的= -0.53表明女性死亡风险（较低的存活率）低于男性。

3. exp(coef) 则是Cox模型中最主要的概念风险比（HR-hazard ratio）：

•HR = 1: No effect

•HR < 1: Reduction in the hazard

•HR > 1: Increase in Hazard

在研究中：

HR> 1 is called bad prognostic factor

HR < 1 is called good prognostic factor

4.最后，输出给出了模型总体显着性的三个替代测试的p值：似然比检验，Wald检验和得分数据统计。这三种方法是渐近等价的。对于足够大的N，它们将给出类似的结果。对于小N，它们可能有所不同。对于小样本量，似然比检验具有更好的行为，因此通常是优选的。

上面输出结果详细解猛搏读：

z(-3.176)值代表Wald统计量，其值等于回归系数coef除以其标准误se(coef)，即z = coef/se(coef)；有统计量必有其对应的的显著性(0.00149)，其说明bata值是否与0有统计学意义上的显著差别。

coef(-0.5310)值小于0说明HR值小于1，而这里的枝铅祥Cox模型是group two相对于group one而言的，那么按照测试数据集来说：male=1，female=2，即女性的死亡风险相比男性要低

exp(coef)等于0.59，即风险比例等于0.59，说明女性（female=2）减少了0.59倍风险，女性与良好预后相关

lower .95 upper .95则是exp(coef)的95%

同时考虑年龄、性别以及ECOG performance score(ph.ecog)对生存结局的影响

这里的结果形式大致上跟单因素的一样，我们主要需要看的是以下几点：

Likelihood ratio test/Wald test/Score (logrank) test三种假设检验方法给出的P值说明Cox模型对三个因素均进行了beta值是否为0的假设检验，并且拒绝了omnibus null hypothesis（beta=0的零假设）

该模型结果给出了三个因素各自在其他因素保持不变下的HR以及P值；比如年龄因素的HR=1.01以及P=0.23，说明年龄因素在调整了性别和ph.ecog因素的影响后，其对HR的变化贡献较小（只有1%）

而看性别因素，HR=0.58,以及P=0.000986，说明在保持其他因素不变的情况下，年龄和死亡风险有很强的关系，女性能将死亡风险降低0.58倍，再次说明了女性与良好预后相关

参考文章： Cox比例风险模型与R实现

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