风险管理系统在财务建模中的应用
财务模型在2008年被广泛使用。然而，2008年的金融危机迫使金融机构重新思考其建模方法。许多内置于财务模型中的假设都发生了变化，以吸收2008年大衰退的教训。其中一个吸取的教训是关于风险管理。2008年的崩溃及其造成的巨大损失使得风险管理成为每个财务模型不可或缺的一部分。
在这篇文章中，我们将了解从财务建模者的角度来看，为什么风险管理很重要：
财务建模者如何定义风险？
在日常用语中，风险被定义为任何类型损失或伤害的可能性。然而，在金融领域，风险被定义为与平均值的偏差。因此，风险管理就是理解可能结果之间的关系。整个过程的重点在于确定未来某负面事件发生的可能性。一旦确定了概率，还会考虑该事件的影响以作出决策。
简单来说，财务建模者将风险定义为某个事件发生的概率，并将其与该事件的影响相乘。
风险 = 概率 * 货币影响
在大多数情况下，概率和影响呈反比关系。这意味着发生可能性较高的事件通常影响较小且容易缓解。这些是大多数公司已经准备好应对措施的事件。从财务建模者的角度来看，识别和模拟这些事件相对容易，以便造成最少的财务损害。
另一方面，有一些事件发生概率非常小。然而，如果这些事件真的发生，损失将是巨大的，甚至会危及企业的生存。2008年事件后，这些风险被称为“黑天鹅”事件，基于Nicholas Naseem Taleb的书《黑天鹅》。在2008年之前，这些风险很少被纳入财务模型。然而，2008年后，几乎每家公司都会考虑一些黑天鹅事件，并制定基本计划以减轻这些事件的影响。
常见的风险建模方法
风险往往意味着不确定性。这意味着风险代表企业可能从未见过的不同情况。因此，需要采取不同的方法来对不同类型的风险进行建模。以下是一些这些方法的概述。
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统计风险建模：当不知道风险的根本原因时，可以使用统计风险建模方法。例如，公司确实知道导致商品价格上涨的确切原因。现实情况是，商品价格的上涨或下跌是由许多复杂的因素引起的，这些因素很难用因果关系表达。
然而，如果公司进行统计分析，可能会发现商品价格上涨与其他变量之间的相关性。这些相关性可以作为近似替代品，因为确切的因果关系未知。这些指示变量随后可以被视为风险建模中的先行指标。统计风险建模是情景分析的基础。这是因为情景实际上是一组输入。统计风险建模对于找出这些输入的组合至关重要。
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数学风险建模：在财务建模者完全了解创建风险的因果关系的情况下，会出现许多情况。在这种情况下，不需要复杂的统计建模。在这种情况下，财务建模者应该创建一个较小的子模型，在其中可以对特定风险进行建模。然后，必须将该子模型的输出作为输入填充到主财务模型中。问题在于，这里是由建模者创建公式来模仿现实。因此，模型的质量仅取决于创建它的财务建模者！
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计算风险建模：有一个相对较新的研究领域称为计算风险建模，它利用计算机的力量在纳秒内创建数百万个场景并提供有关各种输入的信息。让我们通过一个例子来理解这一点。
假设要烤一个披萨，其中使用了20种不同的配料。现在，如果面包师想找出每种配料的作用，理想的方法是每次排除一种配料并记录对披萨味道的影响。
因此，总共需要烤20个披萨才能获得一些基本信息。同样地，面包师可以同时改变两种配料并进行实验。
这次需要烤190个披萨！同样地，如果同时改变四种配料，则需要烤1100个披萨。
正如我们可以看到的，改变输入将为我们提供信息。但是，这既耗时又昂贵，因此不可行。这就是计算模型发挥作用的地方。它们允许使用计算机创建数百万个场景，收集每个场景的数据点，使用大数据技术分析数据点，并向用户提供可操作的信息。
由于财务建模者已经拥有分析大量数据所需的工具，这种方法受到他们的青睐。
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