① FRM干貨：常用的金融風險的模型有哪些
金融市場的一項主要功能實際上是允許經濟界的不同參與者交易其風險，而近二十年來，由於受經濟全球化和金融一體化、現代金融理論及信息技術、金融創新等因素的影響，全球金融市場迅猛發展，金融市場呈現出前所未有的波動性，金融機構面臨著日趨嚴重的金融風險。
近年來頻繁發生的金融危機造成的嚴重後果充分說明了這一點。
一、波動性方法
自從1952年Markowitz提出了基於方差為風險的*3資產組合選擇理論後，方差（均方差）就成了一種極具影響力的經典的金融風險度量。方差計算簡便，易於使用，而且已經有了相當成熟的理論。當然，波動性方法也存在以下缺點：
（1）把收益高於均值部分的偏差也計入風險，這可能大家很難接受；
（2）以收益均值作為回報基準，也與事實不符；
（3）只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發生所導致的巨大損失，而金融市場中的「稀少事件」產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
風險價值模型產生於1994年，比較正規的定義是：在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內預期發生的最壞情況的損失大小X。在數學上的嚴格定義如下：設X是描述證券組合損失的隨機變數，F(x)是其概率分布函數，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態分布，組合中的證券數量不發生變化時，可以比較有效的控制組合的風險。
因此，2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率，而不關心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態分布（如厚尾現象）及投資組合發生改變時表現不穩定。
三、靈敏度分析法
靈敏度方法是對風險的線性度量，它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對於市場因子的特定變化量，通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場的久期，在股票市場的「β」，在衍生工具市場「δ」等。靈敏度方法由於其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市場因子變化很小時，這種近似關系才與現實相符，是一種局部性測量方法；
（2）對產品類型的高度依賴性；
（3）不穩定性。如股票的「貝塔」系數存在不穩定的缺陷，用其衡量風險，有很大的爭議；
（4）相對性。敏感度只是相對的比例概念，並沒有回答損失到底有多大。
四、一致性風險度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性風險度量模型，認為一個完美的風險度量模型必須滿足下面的約束條件：
（1）單調性；
（2）次可加性；
（3）正齊次性；
（4）平移不變性。
次可加性條件保證了組合的風險小於等於構成組合的每個部分風險的和，這一條件與我們進行分散性投資可以降低非系統風險相一致，是一個風險度量模型應具有的重要的屬性，在實際中如銀行的資本金確定和*3化組合確定中也具有重要的意義。目前一致性風險度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：條件風險價值（CVaR）模型是指在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內損失超過VaRa的條件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺點不僅考慮了超過VaR值的頻率，而且考慮了超過VaR值損失的條件期望，有效的改善了VaR模型在處理損失分布的後尾現象時存在的問題。當證券組合損失的密度函數是連續函數時，CVaR模型是一個一致性風險度量模型，具有次可加性，但當證券組合損失的密度函數不是連續函數時，CVaR模型不再是一致性風險度量模型，即CVaR模型不是廣義的一致性風險度量模型，需要進行一定的改進。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基礎上的改進版，它是一致性風險度量模型。如果損失X的密度函數是連續的，則ES模型的結果與CVaR模型的結果相同；如果損失X的密度函數是不連續的，則兩個模型計算出來的結果有一定差異。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通過一個測度變換得到一類新的風險度量指標。DRM模型包含了諸如VaR、CVaR等風險度量指標，它是一類更廣義的風險度量指標。
（4）譜風險測度：2002年，Acerbi對ES進行了推廣，提出了譜風險測度（Spectral Risk Measure）的概念，並證明了它是一致性風險度量。但是該測度實際計算的難度很大，維數過高時，即使轉化成線性規劃問題，計算也相當困難。
五、信息熵方法
由不確定性把信息熵與風險聯系在一起引起了眾多學者的研究興趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分別從熵的不同角度考慮了風險的度量，熵是關於概率的一個單調函數，非負，計算量相對較少，熵越大風險越大。
六、未來的發展趨勢
近年來行為金融學逐漸興起，它將心理學的研究成果引入到標准金融理論的研究，彌補了標准金融理論中存在的一些缺陷，將投資心理納入到證券投資風險度量，提出了兩者基於行為金融的認知風險度量方法，並討論了認知風險與傳統度量方差的關系。2004年Murali Rao給出一種新的不確定性度量--累積剩餘熵。累積剩餘熵是用分布函數替換了Shannon熵的概率分布律或密度函數，它具有一些良好的數學性質，這個定義推廣了Shannon熵的概念讓離散隨機變數和連續隨機變數的熵合二為一，也許會將風險度量的研究推向一個新的台階。
總之，金融風險的度量對資產投資組合、資產業績評價、風險控制等方面有著十分重要的意義。針對不同的風險源、風險管理目標，產生了不同的風險度量方法，它們各有利弊，反映了風險的不同特徵和不同側面。在風險管理的實踐中，只有綜合不同的風險度量方法，從各個不同的角度去度量風險，才能更好地識別和控制風險，這也是未來風險度量的發展趨勢。
② 從行為金融學角度來看，投資者有哪些常見的錯誤表現
正確答案為復：Y選項 制 答案解析：行為金融學從人的角度來解釋市場行為，充分考慮市場參與者心理因素的作用，並注重投資者決策心理的多樣性，對市場上的「羊群效應」、股價瞬間暴漲與暴跌等非理性現象進行了解釋，為人們理解金融市場提供了一個新的視角，彌補了現代金融理論只注重最優決策模型，簡單地認為理性投資決策模型就是決定證券市場價值變化的不足。