金融机构风险管理模型验证：理论与实践。2023。由 David Lynch、Iftekhar Hasan 和 Akhtar Siddique 编辑。剑桥大学出版社。
由于高杠杆率，金融机构需要高度重视风险建模，这既是为了健全的公司管理，也是监管的需要。对当前和潜在风险进行建模对于做出有根据的财务决策至关重要。错误的风险衡量可能会带来严重的财务后果。
金融机构风险管理模型的验证通过一系列深思熟虑的文章，描述了风险管理中使用的建模技术的有效构建和测试如何支持更好的金融决策。本书没有解决金融机构为何会失败的问题，这很重要，因为金融失败和破产仍然被接受为金融业经营的一部分。然而，这组经过编辑的论文确实提供了关于如何构建、测试、验证和在各种金融活动中使用风险模型的见解。如果模型正确，金融公司就有更好的生存机会。
本书的编辑 David Lynch、Iftekhar Hasan 和 Akhtar Siddique 收集了 17 篇来自顶尖专家的关于模型验证问题的论文。他们将模型验证定义为“旨在验证模型是否按照预期运行、是否符合其设计目标和业务用途的一系列流程和活动”。这些论文涵盖了与模型假设和预测的有效性相关的不同复杂程度和深度。从方法论问题到具体业务案例，撰稿人专注于样本内训练和样本外测试作为验证练习。成功的验证需要大量数据和一种正式的方法来判断模型是否在误差容忍范围内。对于金融公司来说，容错空间很小。糟糕的测试和验证可能意味着财务上的成功和公司失败之间的差别。
本书的前几章以风险价值 (VaR) 模型为中心，这是风险模型中的主力。尽管 VaR 模型存在众所周知的局限性，并且遭到许多交易员的厌恶，但它仍是风险评估的良好基础。对于金融机构来说，这种主干方法没有可行的替代方案，但它需要广泛的建模和结构思维才能有效。这些核心章节将问题的建模扩展到整个价格分布，而不仅仅是风险阈值，同时还讨论了条件回溯测试和基准测试的关键问题，以便持续监控风险。
当然，过去十年的生存风险之一是 COVID-19 疫情。研究表明，VaR 模型在 2020 年春季未能做出足够迅速的反应。不过，我们有理由希望，通过在分析中纳入过去的数据极端值，可以更有效地应对未来的异常事件。不幸的是，正如本书所明确阐述的那样，极端事件的基本压力测试问题是我们根本没有足够的压力期来正确训练风险模型。
本书有超过一半的章节重点讨论了信用风险建模，讨论了交易对手风险、零售信贷模型和大额贷款批发银行业务等问题。这方面的重点不仅在于市场价格动态，还在于损失准备金。正确建模损失概率和违约损失率对于衡量风险至关重要，尤其是在私人信贷基金目前高速增长的情况下。
虽然 VaR 建模在交易业务中占据主导地位，但考虑到对冲这些事件的难度增加，信用违约建模对于公司风险可能更为关键。同样，由于经济衰退和独特信用事件的数量有限，损失假设的衡量和验证并不是容易解决的问题。任何模型的拟合优度都必须与样本数据的充分性相平衡。本书的作者通过分析和案例研究介绍了与信贷管理相关的问题。
检查交易和贷款业务风险至关重要，但也需要将风险提升到企业层面，这是考虑公司风险时的一个关键主题。模型还必须与运营风险和监管机构的监管压力测试要求相平衡。所有这些问题都在各个章节中得到解决，但任何编辑的研究论文集都存在一个共同的缺点：论文的质量和复杂程度参差不齐，而且主题的整合并不总是能有效地引导那些希望按顺序回顾重要主题的读者。
不幸的是，模型构建和验证通常只能在损失方面打一场最后的战役，或者满足监管者的愿望。这个过程并不能让机构为黑天鹅、尾部事件或错误决策的后果做好准备。虽然不是模型验证的重点，但处理“未知的未知数”、极端情况和独特的风险事件对于改善风险决策至关重要。在复杂的金融世界中，多样化和杠杆是影响验证有效性的风险管理的关键组成部分。基于过去数据的验证是本书为构建模型提供的最佳方法，但解决不确定性、模糊性和市场复杂性对于任何有用的风险讨论都是必要的。
本书侧重于模型验证，涉及一个狭隘的专业主题。然而，任何参与投资管理或金融机构的读者都会发现它有助于对风险模型的构建和解释产生更敏锐的洞察力。基金经理和对冲基金的损失，就像金融机构的摇摇欲坠一样，往往与风险模型失败有关，其形式是给出不正确或模棱两可的答案，或关注错误的风险。阅读这本书并不能防止错误的决策或限制不适当的冒险，但它会改善模型构建，这是减少损失的基础。
许多潜在的读者 金融机构风险管理模型的验证 可能不专注于管理金融风险，但深入了解模型验证对任何从事投资领域的人来说都是有益的。模型只有经过充分测试和验证后才有用。我们需要了解它们的局限性，本书为使用风险模型时面临的关键问题提供了宝贵的指南。
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