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　　遇到不少考友問FRM考試中風險管理的數(shù)學要掌握到什么程度，模型要了解到多深，我每次都耐心的說，風險管理中其實模型不是那么重要。重要的是你對整個資本市場全面而深刻的理解。會做模型的人很多，能把模型的結果結合當前的實際作出合理判斷的人很少。當然很多人對我的論點嗤之以鼻，他們總是希望聽到一些高深的數(shù)學或模型，似乎不如此顯示不出風險管理的獨特性。很多學習風險管理的新人，缺少的不是定量的能力，而恰恰是定性的能力。
　　我自己的例子很有代表性。作為理科背景，2年半前入行的時候，我認為數(shù)學和模型能解釋和預測80%的市場情況。現(xiàn)在我則趨向認為，可能10%的解釋和預測都高估了數(shù)學在金融中的能力。促進這一轉變的根本情況是，數(shù)學也好，模型也好，對很多金融經(jīng)濟現(xiàn)象無能為力?；蛘哒f把經(jīng)濟和金融過度數(shù)學化地發(fā)展，正在掩蓋經(jīng)濟金融本身復雜而多變的聯(lián)系。簡單的說，如果你假設了一個函數(shù)有兩個獨立變量x和y,你就排除了其他的因素，而在經(jīng)濟中，不曾出現(xiàn)在函數(shù)中的z可能很重要；X和y的聯(lián)系也可能很重要，重要到甚至x和y在某些情況下不再是獨立變量，而是相互聯(lián)系的。
　　記得2個月前參加一個會議，主要是評估公司信用風險的一些和參數(shù)模型，我因為工作在前臺，也被要求參加。其間報告的一部分是關于美國有抵押的公司債和無抵押公司債的70年代到2000年左右的歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計。統(tǒng)計的結果是：有抵押的波動率高，無抵押波動率略低。我當場對這個結果表示很大疑問并指明。無抵押的公司債價格波動率低反應的是流動性差的事實，也就是交易的頻率小，通常市場價格的更新就很慢，而不是它真的風險更小。
　　所以如果在無抵押的公司債VaR模型中使用的波動率是歷史波動率的均值作為輸入?yún)?shù)，事實上就是低估了風險。所以我最后建議風控小組，人為的把無擔保債券的波動率參數(shù)設置為有擔保債券波動率的1.2-1.5倍，以此來(人為)來保證無擔保的債券應該比有擔保的風險更大的判斷。
　　除了要對市場上的產(chǎn)品有甄別能力外，對整個金融體系也需要有透徹的了解。比如經(jīng)濟衰退時期，國債利率升高不一定是壞事。經(jīng)濟繁榮時期，國債利率降低不一定是好事。通脹上升不一定是壞事。自然災害不一定是壞事等等。所有的這些東西需要對經(jīng)濟金融的理解，因為模型給出的只是一個估計值，但是這個值在不同的市場環(huán)境中可以有不同的解讀。隨著bloomberg等信息終端的普及，獲取信息不再是難題，但是正確的解讀信息，評估其對不同市場和產(chǎn)品的影響，這才是難題。而這不是數(shù)學和模型就可以解決的。