小編導(dǎo)讀：在2015年的FRM復(fù)習(xí)中，我們所有的學(xué)習(xí)都離不開(kāi)FRM考試大綱的輔助，對(duì)于2015年FRM官網(wǎng)公布的考試大綱你了解了，清晰的把握了嗎？本篇主要講解FRM考試操作風(fēng)險(xiǎn)成本和模型。
　　一.操作風(fēng)險(xiǎn)的模型包括：
　　1、財(cái)務(wù)報(bào)表模型，該模型認(rèn)為操作風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該用資本成本來(lái)反映。即公司級(jí)用于操作風(fēng)險(xiǎn)的資本=操作風(fēng)險(xiǎn)的required earnings/使用CAPM的所需收益。這種模型的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)容易獲得和計(jì)算簡(jiǎn)單，缺點(diǎn)是（1）僅僅提供公司級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（2）不能提供業(yè)務(wù)線(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)管理（3）對(duì)業(yè)務(wù)線(xiàn)經(jīng)理沒(méi)有吸引力
　　2、損失情景模型（loss scenario model,LSM）使用主觀(guān)、定性的損失情景，并將結(jié)果轉(zhuǎn)化為可以計(jì)量的輸出，有兩種主要的LSM類(lèi)型：issue-based model 和risk mapping。issue-based model將幾個(gè)issue情景的結(jié)果轉(zhuǎn)化為能用于資本分配的計(jì)量結(jié)果。risk mapping是將情景分析轉(zhuǎn)化為損失可能性，這種可能性是基于損失頻率和損失嚴(yán)重性網(wǎng)格的。頻率和嚴(yán)重性的聯(lián)合就可以生成損失分布的。
　　LSM的優(yōu)點(diǎn)1、與業(yè)務(wù)線(xiàn)經(jīng)理相關(guān)2、直觀(guān)上有吸引力并且易于理解3、能夠找到特定策略的缺點(diǎn)4、能確定回收計(jì)劃和危機(jī)管理的必要。
　　LSM的缺點(diǎn)有1、主觀(guān)依賴(lài)管理人員的經(jīng)驗(yàn)2、情景不是完全定義的，也不是[*{3}*]的。第3種模型是trend analysis,描繪出過(guò)去期間的集中損失經(jīng)歷，并想通過(guò)外推法得到一條未來(lái)?yè)p失的曲線(xiàn)。模型4：期望損失計(jì)算。利用期望損失頻率和期望損失嚴(yán)重性來(lái)計(jì)算。模型5：損失分布和精算模型，6、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和基于指標(biāo)的模型。預(yù)測(cè)這些指標(biāo)不是預(yù)測(cè)損失，而是預(yù)測(cè)損失可能發(fā)生的條件（這就是得到的是一些指標(biāo)，還要涉及到對(duì)這些指標(biāo)的理解）。包括一、Delta-EVT模型，使用歷史損失數(shù)據(jù)的定量風(fēng)險(xiǎn)因子，并用極值理論來(lái)得到一個(gè)完整的包括尾部的風(fēng)險(xiǎn)分布。缺陷是數(shù)據(jù)不足，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子的選擇主觀(guān)，尾部不穩(wěn)定；
　　二、bayesian belief networks，是一種隨機(jī)分析模型，用貝葉斯概率，利用概率樹(shù)來(lái)確定未來(lái)的可能損失。
　　三、system dynamics approach也是一種隨機(jī)分析模型，基于強(qiáng)模擬模型的發(fā)展。四、neutral networks是計(jì)算機(jī)軟件，對(duì)人腦的活動(dòng)和行為進(jìn)行建模。該模型需要復(fù)雜的數(shù)據(jù)，并且要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。