文档介绍：风险衡量
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第一节 损失资料的收集与整理
一、损失资料的收集
为寻找那些可能在过去损失中得到的未来损失模型，风险管理人员应尽力收集损失数据，这些数据要求具有完整性、统一性、相关性和系众数。一个样本中的众数是指样本中出现次数最多的观察值。假如每一观察值出现的次数都相同，那么就没有众数。更多的观察值出现相同的次数（它们比任何其余的观察值叫多出现），那么众数就不止一个，这个样本称为多峰的。
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3．中位数。假设数据资料已按递增顺序排列，而观察值的个数是奇数时，则中位数是位于正中间的观察值。如果观察值的项数是偶数，则中位数应当是两个中间观察值之间的中点数值。
4．算术平均数。最常用的位置量数就是算术平均数，简称为平均数，其定义为：
观察值的总和
算术平均数=———————————
观察值的项数（个数）
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（二）变异量数
还需要其他指标来表示资料的离散程度。
1．全距。全距是最简单的变异数量。对于一个样本，全距等于最大观察值与最小观察值之差。
2．平均绝对差。平均考虑到全部观察值的情况。任意一组数据，每个数值与算术平均值的离差总和必定等于零，这是因为正的离差与负的离差正好抵消。可以将所有的离差都做正值处理，然后再对N个离差作算术平均，因平均绝对差是指绝对差的简单的算术平均数，。
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3．方差和标准差。由于绝对值处理上比较麻烦，一般用平方和来处理离差，每个离差的平方和再被n－1除就是方差，一般用S平方表示方差，S表示标准差。
4．变异系数。风险管理人员对获得的损失数据进行整理分析，此时变异系数V可用来测量两者的风险大小。
一般地，在估计将来的平均损失的同时，还应考虑实际损失会与预期损失产生多大的偏差，应该分析损失资料数据的离散趋势。
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常见的是方差和标准差的比较，但是在平均数不相等的情况下，仅仅靠方差的大小无法比较风险大小，需要把两者结合起来。
变异系数V＝
位置数与变异量的综合量数，其值变化范围从零到无穷，而不是0到1，用变异系数度量风险，比单独用位置量数，变异量数要优越很多。
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第三节 风险衡量指标
在风险衡量中通过以下两个指标反映：
1．损失期望值，即未来某一时期内预期的损失平均值。
2．损失幅度，指一旦损失发生，可能形成的最大损失。
因此衡量一种风险的大小，关键在于估计损失概率、损失期望值和损失幅度。
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一、损失概率
（一）损失概率的含义
损失概率是指损失发生的可能性。确定损失概率是风险衡量的一个重要方面。
损失频率是损失概率的估计值。损失频率是指一定时期内某风险事故发生的次数，一般可以用二项分布、泊松分布来估计损失的频率。
不能仅仅凭借偶然事情来判断，要靠大数定律，小概率事件当作没发生。
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（二）损失概率在风险衡量中的两种说法。
1．时间性说法
此说法侧重于时间的概念，多长时间内发生一次损失，以什么为计算单位。
两点注意：其一是时间单位的采用不同，在直觉上损失概率的大小亦不同。其二采用此种说法通常是在经济单位并不拥有许多同类风险单位的情况。 因为经济单位如不拥有许多同类风险单位，则难以在短期内预测有多少单位受损，因此，采用时间型说法对风险管理人员是有用的。
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2．空间性说法
此种说法侧重于特定期内遭遇损失的风险单位数，是众多风险单位在空间上的平均结果。
风险管理人员不能仅考虑本经济单位自己的风险单位的过去损失情况，尤其要考虑不同经济单位，甚至不同国家的风险单位损失经验。
主要适用于本单位损失情况少，没有代表性，需要在大环境中考虑概率。
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采用空间性说法，应注意：
观察的风险单位应该是相互独立的和同质的。所谓“相互独立”，是指风险单位之间绝对存在差异，此种差异可能来自各种原因（如所在地区，防护等级等），就某种风险而言，一个风险单位遭受损失并不影响其他风险单位遭受损失。
所谓“同质的”不仅指风险单位面临相同的风险而且指风险单位所遭受的来自特定风险事故的损失概率和损失程度相同。
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二、损失期望值
损失期望值表征某一时期的平均损失，它可以通过损失数据的算术平均数来估计，如果