股市风险度量方法有哪些？
目前所有的风险度量方法可以分为四大类:
统计模型
数量模型
情景分析
因果模型
统计模型根据历史数据对未来可能发生的最坏情况进行预测。其中风险价值(VaR)方法是最常用的统计学风险度量工具，这一方法我们将在介绍市场风险和流动性风险的小节中具体阐述。事实上，但凡统计模型适用的情况下，统计模型都是风险估计的首选方法。
数量模型是把可预见的最大损失表示成一些商业参数的百分比形式，例如收入、营业成本等。这些参数可以用某个商业变量几天的、几周的、几个月的，甚至是几年的平均值计算而得，具体取多长时间最合适要依参数的不同情况而定。数量模型通常用来估量操作风险。
情景分析用于确定关键风险指标一般、最好及最坏的情况。对每种情景下的关键风险指标的价值以硬美元计量，且这种指标可以用于量化所有类型的风险。情景分析常被称做“压力测试”。
因果模型涉及找出潜在损失的前因后果。根据专家的意见，我们可以构建一个整合各种驱动因素的动态模拟模型。这一模拟模型可用做度量和管理信用及交易对手风险，以及操作风险和法律风险。接下来的部分将具体讨论如何度量不同类型的风险。
