两会提起的金融风险是什么？

发表自话题：什么是流动性风险

最近，股市有了初步利好的迹象。

许多朋友纷纷感叹，在股市的底部坚持定投果然有用，目前收益丰厚。

今年的金融市场是否会走出一波牛市的行情呢？任何金融机构否没有办法对这波行情做出准确的预测。我们只能拭目以待。

不过，不管结果如何。对于投资者来说，都要防范风险。

这不，前几日的政府工作报告，又一次提到了防范金融风险。

在两会中，还有一项值得特别注意，处置高风险金融机构，被频繁提起。

比如中国人民银行党委书记、银保监会主席郭树清：

这说明政府更加注重金融风险的防范，提防金融机构的风险。作为金融市场的枢纽，金融机构连接着市场和广大普通投资者，一旦金融机构出现了任何问题，将会产生连锁的链条反映，波及国内的经济情况。

这也是每一年的政府工作报告都会提到金融风险防范的原因，今天我们就一起来看看，这个不断被提到的金融风险是什么。

金融风险是什么？

金融风险指的是与金融有关的风险，而金融包括金融市场、金融产品、金融机构，只要涉及到这三者中的任何一项，我们都称之为金融风险。

所以，对于普通的投资者来说，一旦购买了金融产品，比如股票、债券等，我们就暴露在了金融风险之下了。

而对于金融机构来说，更是暴露在金融市场之下，金融市场的任何风险都是金融机构面临的风险。一旦发生重大风险，引起金融机构的倒闭，将引起链条反映，波及广大普通的投资者。

常见的金融风险有哪些

既然，金融风险对于我们普通投资者来说如此重要，不妨我们就来了解一下常见的金融风险有哪些:

1、市场风险

市场风险指的是由于市场因素（如利率、汇率、股价以及商品价格等）的波动而导致的金融参与者的资产价值变化的风险。

市场风险是我们普通投资者面临的主要风险，比如说，我们以10块钱1股的价格买入了股票，当整个市场走出一波下跌的行情时，我们的股票跌到了4元1股，此时，我们就处于市场风险之中了。

而对于企业来说，也是如此。企业的闲置资金，一般会用来投资，当股价下跌时，企业的资产就会缩水，这也是企业面临的市场风险。

2、信用风险

它是由于借款人或市场交易对手的违约（无法偿付或者无法按期偿还）而导致损失的可能性。

对于普通投资者来说，将钱存入银行，面临的信用风险最小，银行发生违约的概率极低。

但是，当我们去网上买P2P这类产品时，其实面临的最大的风险就是信用风险了。当P2P的平台跑路，我们借出去的钱收不回来时，我们就说此时我们发生了信用风险。

3、流动性风险

流动性风险是金融参与者由于流动性降低而导致可能损失的风险。

举个例子，当你在股市投入了50万元，而此时股市正处于底部区域，你的资产此能卖出30万元，而你正好家里有人生病，需要急用钱，你只能在被套牢的情况下卖出股票，此时，我们就说发生了流动性风险。

4、操作风险

操作风险是由于金融机构的交易系统不完善，管理失误或其它一些人为错误而导致金融参与者潜在损失的可能性。

操作风险主要发生在金融机构之中，所以是离我们普通投资者最远的一类风险。

举个简单的例子，某家金融机构，准备用自有的资金买入100万份A股票，但是在执行的过程中，由于下达指令的错误，买入了150万份，这就是操作风险。

目前，金融机构主要是通过努力完善内部控制方法来减少操作风险的可能性，以及加强操作人员的管理，完善交易系统来避免操作风险的发生。

金融风险的度量方法

金融市场和金融机构的风险，最终反映在金融产品上。所以度量金融产品的风险，一直是金融风险度量的关键。

常见的度量金融产品风险的方法一般有两种：

1、波动性

自从1952 年Markowitz 提出了基于方差为风险的最优资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。

对于金融产品来说，方差度量的是金融产品的价格偏离其平均值的幅度，也就是波动性。

但是波动性也存在一些缺陷：

（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；

（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；

（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。

2、VAR模型

VAR模型全称叫做“Value at risk”，也叫在险价值模型。产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。

比如：假设某一投资公司持有的证券组合，在未来的1天内，置信度为95%的情况下，VAR值为100万。

这句话的意思是：在一天内，这个投资组合由于市场价格变化而导致损失超过100万的概率为5%。

所以，在正常范围内，这个投资组合是不会亏损100万元的，但是在极端风险事件下，比如千股跌停，那么这个证券组合可能就非常倒霉的，进入了那5%的概率之中，跌破了100万元。

VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。

除了这两种方法，还有灵敏度分析法、一致性风险度量模型、信息熵方法，随着金融行业的发展，人们越来越多的关注金融风险，而综合度量金融风险，也是未来风险度量的发展趋势。

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