风险评估模型.ppt

风险评估模型
损失资料的搜集与整理
损失资料的搜集
预测偶尔损失，需要找出过去的模型并应用于外来
在搜集损失资料时，有如下要求：
完好性
一致性
相关性
系统性
损失资料的整理
可以将资料中数据按照递增顺序排列，进展初步整理。对资料的进一步整理有如下方法：
资料分组，将损失数据的变动范围分为许多组，对分组后数据进展分析。
频数分布，建立频数分布表。
累计频数分布，对每组频数进展叠加。
损失资料的描绘
损失资料的图形描绘
通过图形描绘可以使通过资料分组获得的数据特征更为鲜明，普遍使用的有条形图、圆形图、直方图、频数多边图以及累积频数分布图，如何选用图形取决于数据特性和风险管理决策的需要。
损失资料的数字描绘
为了简化频数分布所提供的信息并概括出重要的情况，我们只要借助两类指标：
描绘集中趋势的指标，称作位置量数；
描绘离散趋势的指标，称作变异量数。
损失资料的数字描绘
位置量数
全距中值
全距中值＝〔最小观察值＋最大观察值〕/2
众数：样本中出现次数最多的观察值。
中位数：样本按顺序排列后位于最中间的数值
算术平均数〔又称平均数〕
算术平均数＝观察值总和/观察值项数
损失资料的数字描绘
变异量数
全距〔＝最大观察值－最小观察值〕
平均绝对差〔将所有数据与算术平均数相差的结果去正值，再对其进展算术平均〕
其中：xi－经递增整理的数据资料中的第i个数据； 为算术平均数;n为数据个数
损失资料的数字描绘
方差和标准差
方差：
标准差：
其中：方差与标准差公式还可以演变成多种形式
变异系数
风险评估指标
风险评估中，通过以下两个指标反映风险损失概率和损失程度：
损失期望值：即将来某一时期内预期的损失平均值。
损失幅度：指一旦损失发生，可能形成的最大损失。
风险评估指标
损失概率：损失发生的可能性。
损失概率在风险评估中的两种说法
时间性说法
采用此说法需要注意：〔1〕时间单位的采用不同
〔2〕同类风险单位数量少
空间性说法
采用此说法需要注意：观察的风险单位是互相独立的和同质的。