金融风险管理在金融市场有着举足轻重的位置，考生在备考中也要注意这一知识点的学习。那么，在FRM考试中，金融风险的模型有哪些呢？下面小编为你详细介绍！

1、流动性方法

自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的大资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：【资料下载】点击下载[Kaplan]FRM 2020 SchweserNotes Part II

（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”产生的端风险才是金融风险的真正所在。

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二、VaR模型（Value at Risk）

风险价值模型产生于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坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。

因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是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。

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三、灵敏度分析法

灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：

（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；

（2）对产品类型的高度依赖性；

（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；

（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。