風(fēng)險管理的一個主要作用是估計未來收益和損失的分布。*9步很簡單。以美元度量的收益率是初始投資的比例。換句話說下圖的分布下，價值1億美元的投資具有標(biāo)準(zhǔn)差σ(ΔP)=$1億 x 5.5%=$550萬【σ(ΔP)=σ(ΔP/P)xP=σ(Rp)xP】。將當(dāng)前頭寸乘以2以便這個風(fēng)險增加到110萬美元。
　　美國股票月度收益率的分布
　　第二步是建立未來收益率的分布，相比之下就困難多了。在上圖中，我們可以假設(shè)歷史分布提供了一個未來風(fēng)險的很好代表。因為我們擁有經(jīng)歷不同周期的大量歷史收益率，這是一個可行的方法。
　　然而，事實并不總是這樣。收益率可能在近期歷史中保持恒定。這不意味著它在未來不發(fā)生變化。例如，黃金價格在1934年到1967年之間由美國政府保持恒定的35美元一盎司。因此，使用截止到1967年的30年歷史分布表明沒有風(fēng)險。而黃金價格從那以后開始大幅浮動。到2008年，黃金價格達到1000美元一盎司。因此，風(fēng)險經(jīng)理的職責(zé)是判定歷史數(shù)據(jù)是否直接相關(guān)。
　　我們?nèi)绾卧u估一個風(fēng)險管理過程的質(zhì)量呢？大損失的發(fā)生并不意味著風(fēng)險管理已經(jīng)失敗。這可以簡單地歸因于壞運氣。股票投資在2008年可能損失17%。盡管這是一個非常嚴(yán)重的損失，但是在上圖表明它不是不可能發(fā)生的。例如，股票市場在1931年9月?lián)p失了30%，在1987年10月19日損失了22%。因此，風(fēng)險經(jīng)理應(yīng)該做一個預(yù)測收益率分布的漂亮工作。我們?nèi)绾螀^(qū)分損失是由于壞運氣造成的還是由于風(fēng)險模型的缺陷造成的呢？
　　已知的已知風(fēng)險
　　為了回答這一問題，應(yīng)當(dāng)將風(fēng)險進行分類，我們稱之為已知的已知風(fēng)險、已知的未知風(fēng)險以及未知的未知風(fēng)險。*9類由可確定并可度量的風(fēng)險組成，例如股票頭寸例子中的風(fēng)險。損失在壞運氣和投資組合糟糕決定的組合下依然可以發(fā)生。
　　然而，這些風(fēng)險并不能頻繁發(fā)生。假設(shè)99%置信水平下的VAR未14.4%。在這些條件下，在數(shù)月中連續(xù)虧損15%的情況應(yīng)當(dāng)非常罕見。如果這種情況發(fā)生，那么就是模型缺陷的原因。
　　已知的未知風(fēng)險
　　第二類，稱為已知的未知風(fēng)險，包括風(fēng)險已知或者應(yīng)當(dāng)已知但卻沒有被風(fēng)險經(jīng)理恰當(dāng)度量的模型缺陷。例如，*9，風(fēng)險經(jīng)理可能忽略了重要的已知風(fēng)險因子。第二，風(fēng)險因子的分布包括波動率和相關(guān)系數(shù)，可能沒有被準(zhǔn)確地度量。第三，映射過程，由暴露于風(fēng)險因子的風(fēng)險暴露來代替頭寸，可能是不正確的。這通常稱為模型風(fēng)險（model risk）。這些風(fēng)險可以用壓力測試進行評估，它可以在正常范圍外沖擊金融隨機變量或者風(fēng)險模型。
　　作為一個例子，考慮瑞銀集團于2007年在次級和alt-A級抵押貸款支撐的結(jié)構(gòu)化信用證券頭寸上遭受的190億美元。瑞銀投資于證券的高級層次，它認(rèn)為這完全安全（且具有高收益）。結(jié)果，它累積了暴露于這些證券的900億美元的頭寸，而相比之下它的股權(quán)賬面價值只有410億美元。該銀行稱它的風(fēng)險度量過程依賴于基于近期房屋價格正增長的簡單模型。和黃金的例子一樣，最近的歷史價格得出了有偏差的結(jié)論并掩蓋了真實的風(fēng)險。另外，瑞銀的風(fēng)險經(jīng)理過分依賴于信用評級機構(gòu)提供的評級。由于風(fēng)險管理幾乎沒有給出這些投資工具下行風(fēng)險的提示，這些損失可以視為風(fēng)險管理的失敗。即使如此，瑞銀的報告表明高級管理層實施的增長策略是“瑞銀建立后來發(fā)生損失的次級貸款頭寸的主要原因”。換句話說，高級管理層要對損失負主要責(zé)任。
　　另一個已知的未知風(fēng)險形成是流動性風(fēng)險（liquidity risk）。許多風(fēng)險模型假設(shè)頭寸可以在指定的時間范圍內(nèi)迅速變現(xiàn)。實際上這取決于很多因素。*9個因素是資產(chǎn)的內(nèi)在流動性。例如，國債比高收益?zhèn)牧鲃有砸?。它們在較低的買賣價差中交易并且很少遇到市場沖擊。第二個因素是頭寸的規(guī)模。這在頭寸相對于正常交易行為過大的情況下是一個重要問題，這可能要求在執(zhí)行交易的過程中經(jīng)歷一個非常大的價格下降。
　　未知的未知風(fēng)險
　　最后一個類別的風(fēng)險也是最難的。它們代表了大部分情景范圍之外的所有事件。其中包括監(jiān)管風(fēng)險，例如突然對賣空交易的限制，這對對沖策略產(chǎn)生了嚴(yán)重影響，或者結(jié)構(gòu)性的變化，例如將投資銀行轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)銀行加速了整個行業(yè)的去杠桿化。的確，一份2010年的調(diào)查報告表明風(fēng)險經(jīng)理高度關(guān)注“政府正在改變規(guī)則”。
　　同樣地，考慮交易對手風(fēng)險也非常困難。你無法充分地了解你的交易對手，你同樣需要了解交易對手的交易對手。換句話說，這是網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。例如，對雷曼兄弟破產(chǎn)后果的深入探究就需要了解金融網(wǎng)絡(luò)整體情況的信息。由于沒有一家公司可以獲得這些信息，這種傳染性風(fēng)險就無法進行直接度量。
　　同樣地，一些流動性風(fēng)險的形式評估起來也非常困難。這涉及相同交易者的行為和頭寸情況，一般情況下是無法知道的。在非流動性市場，如果大量相同的投資組合同時出售，一個強制出售將會產(chǎn)生非常大的代價。
　　風(fēng)險管理的失敗
　　是否
　　更一般地，風(fēng)險管理的準(zhǔn)則涉及以下任務(wù)：
　　1、確定公司面對的所有風(fēng)險
　　2、評估和監(jiān)管這些風(fēng)險
　　3、在被賦予權(quán)力時管理這些風(fēng)險
　　4、與決策者交流溝通這些風(fēng)險
　　大量損失并不一定并不一定是風(fēng)險管理的失敗所導(dǎo)致的。它可能發(fā)生在已知的已知風(fēng)險范圍內(nèi)并且和公司已經(jīng)充分交流溝通過，在這種情況下它只能反映壞運氣?？傊?，風(fēng)險管理的目標(biāo)不是防止損失。
　　但是，風(fēng)險管理在任何任務(wù)沒有完成的情況下都可能導(dǎo)致失敗。一些風(fēng)險可能沒有被識別。風(fēng)險的錯誤度量可能來自于模型風(fēng)險、流動性風(fēng)險或者它的分布沒有被充分地度量。風(fēng)險限額不會強制使用。最后，當(dāng)沒有對風(fēng)險進行有效交流溝通時，風(fēng)險管理也會失敗。
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