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随着智能时代和大数据时代的到来,现代科学技术在金融领域的应用 是必然的规律,如何用人工智能的方式帮助我们判断风险,用量化的 技术提升风险控制是金融人必不可少的能力。经过 2008 年次贷危机,各种风险监管要求越来越高,法规和风险管 理被越来越多的人注意并重视起来。随着金融科技的发展,量化风控 成为金融人升职加薪必备技能。量化风控有着金融和建模相结合的特 质,这对风控实操提出了较高的要求。
在量化逻辑中,有 2 个关键指标,一个是 EL(预期损失)和 VaR(极端损失)
1、EL 预期损失(Expected Loss)
通过计算整体授信资产的指标,可得出预期的风险损失,计算公式为:预期损失(Expected Loss)=违约概率( Probability of Default) *风险敞口(Exposure at Default)*违约损失率( Loss Given Default) 其中,违约概率和风险敞口可以理解为贷前及贷中指标,违约概率主 要体现在客群选择,风险敞口体现在授信政策,而违约损失率则主要体现贷后催收及抵押措施,通过对着 3 个指标的监控,可以计算出预 期损失,并为产品进行定价。
2、VaR 极端损失(Value at Risk)
VaR,又称在险价值,是指在市场正常波动下,某一金融资产或证券 组合的最大可能损失,更确切的说,是指在一定概率水平(置信度) 下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损 失。如图所示,在 99%的置信度下,VaR 的值即为在未来特定时间内最大可能损失的值。
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