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　　遇到不少考友問FRM考試中風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)學(xué)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(fēng)險(xiǎn)管理中其實(shí)模型不是那么重要。重要的是你對整個(gè)資本市場全面而深刻的理解。會(huì)做模型的人很多，能把模型的結(jié)果結(jié)合當(dāng)前的實(shí)際作出合理判斷的人很少。當(dāng)然很多人對我的論點(diǎn)嗤之以鼻，他們總是希望聽到一些高深的數(shù)學(xué)或模型，似乎不如此顯示不出風(fēng)險(xiǎn)管理的獨(dú)特性。很多學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)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(shí)候，我認(rèn)為數(shù)學(xué)和模型能解釋和預(yù)測80%的市場情況?，F(xiàn)在我則趨向認(rèn)為，可能10%的解釋和預(yù)測都高估了數(shù)學(xué)在金融中的能力。促進(jìn)這一轉(zhuǎn)變的根本情況是，數(shù)學(xué)也好，模型也好，對很多金融經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象無能為力。或者說把經(jīng)濟(jì)和金融過度數(shù)學(xué)化地發(fā)展，正在掩蓋經(jīng)濟(jì)金融本身復(fù)雜而多變的聯(lián)系。簡單的說，如果你假設(shè)了一個(gè)函數(shù)有兩個(gè)獨(dú)立變量x和y,你就排除了其他的因素，而在經(jīng)濟(jì)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(dú)立變量，而是相互聯(lián)系的。
　　記得2個(gè)月前參加一個(gè)會(huì)議，主要是評估公司信用風(fēng)險(xiǎn)的一些和參數(shù)模型，我因?yàn)楣ぷ髟谇芭_(tái)，也被要求參加。其間報(bào)告的一部分是關(guān)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(jì)。統(tǒng)計(jì)的結(jié)果是：有抵押的波動(dòng)率高，無抵押波動(dòng)率略低。我當(dāng)場對這個(gè)結(jié)果表示很大疑問并指明。無抵押的公司債價(jià)格波動(dòng)率低反應(yīng)的是流動(dòng)性差的事實(shí)，也就是交易的頻率小，通常市場價(jià)格的更新就很慢，而不是它真的風(fēng)險(xiǎn)更小。
　　所以如果在無抵押的公司債VaR模型中使用的波動(dòng)率是歷史波動(dòng)率的均值作為輸入?yún)?shù)，事實(shí)上就是低估了風(fēng)險(xiǎn)。所以我最后建議風(fēng)控小組，人為的把無擔(dān)保債券的波動(dòng)率參數(shù)設(shè)置為有擔(dān)保債券波動(dòng)率的1.2-1.5倍，以此來(人為)來保證無擔(dān)保的債券應(yīng)該比有擔(dān)保的風(fēng)險(xiǎn)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(gè)金融體系也需要有透徹的了解。比如經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，國債利率升高不一定是壞事。經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)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(zāi)害不一定是壞事等等。所有的這些東西需要對經(jīng)濟(jì)金融的理解，因?yàn)槟Ｐ徒o出的只是一個(gè)估計(jì)值，但是這個(gè)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(xué)和模型就可以解決的。