风险管理模型

1. 风险管理模型

（1）海外油气资源开发利用的国家风险评价模型
通过对主要油气出口国家的各种风险因素的收集、整理、分析和评价，在建立针对油气等能源产品的国家风险指标体系的基础上，对油气出口国家能源风险进行评估。结合中国的油气进口现状，寻求当前最佳的油气进口方案，并且针对不同油气出口国家的风险特性，确定我国应采取的最佳合作方式，为我国石油进口安全，保障国家经济稳定增长提供政策建议。
（2）海外油气资源输出国的供应风险评价模型
在文献调研和专家访谈的基础上，分析影响中国海外油气持续稳定供应的主要不确定因素；在不确定因素分析的基础上，建立海外油气供应风险评价指标体系；构建海外油气风险供应模型，对中国海外油气供应风险进行评价及风险区域划分，以期对中国油气企业走出去提供决策支持。
（3）全球油气资源开发利用的需求风险评价模型
需求风险分析旨在考察未来油气资源需求发展上的不确定性，并在如何进行需求风险控制方面进行探讨。围绕能源需求的主要影响因素，构建分析未来油气需求不确定性的指标体系；在指标体系的基础上，构建用于描述未来全球油气需求量和需求结构的全球多国动态一般均衡模型；运用模型分析未来各种可能的经济、人口、技术、政策干扰下，各主要国家及全球的油气需求量和需求结构相对于基准情景有可能产生的波动；对各种波动结果进行风险定级。
（4）海外油气资源开发利用的运输风险评价模型
采用定量定性相结合的综合集成研究方法，在统计数据和定量评价模型的基础上，结合专家的经验判断，同时考虑包括油气出口国的港口风险、运输航线风险和承担油气运输任务的船运公司的承运风险等诸多因素，重点研究海洋油气运输风险评价问题。
（5）国际油气市场风险评价模型
石油市场风险评价主要包括石油市场系统风险评价、石油价格预测、石油市场VaR（Value-at-Risk）风险预测、国家石油资源投资价值评价和石油市场并购风险5个部分，其主要内容分别为：
1）石油市场系统风险评价：石油市场系统风险指的是由石油市场因素（非地缘政治、军事冲突、天气变化等因素）造成的石油价格的不确定性，而石油市场系统风险评价主要是评价因油价的不确定性给我国石油企业海外投资收益带来的风险。
2）石油价格预测：使用小波分析、多尺度分析等多种模型方法对油价变化进行仿真预测。
3）石油市场VaR风险预测：使用历史模拟方法，构建VaR模型对石油市场风险进行预测评价。
4）基于实物期权的国家石油资源投资价值评价：基于实物期权的方法，对不同国家的石油资源的投资价值进行评价。
5）石油企业海外并购项目风险评价：采用将AHP法与模糊测评法相结合的模糊综合评判，对石油企业海外并购风险进行模拟评价。
（6）海外油气资源开发利用的跨国管道风险评价模型
研究跨境油气管道工程在其生命周期全过程内的风险管理体系，包括风险识别、风险评价和风险控制。根据项目生命周期理论和目前国内外油气管道管理界提出的最新管理理念，研究将跨境油气管道工程的风险管理分为建设前期、建造施工期、运营期3个不同阶段，分别进行风险识别、风险评价并提出风险控制与规避策略，建立“基于完整性管理的跨境油气管道风险管理体系”。
（7）海外油气资源开发利用技术风险评级研究
研究的主要内容包括海外矿产资源开发利用的矿业政策与法规、资本市场情况；基于复杂性科学理论与方法，如系统动力学方法或其他方法，建立我国周边国家金属矿产资源（主要是周边国家重点地区的铁、锰、铜、铝、铅、锌等6种重要矿产资源）的技术经济评价方法；同时采用期权评价方法或其他评价方法，对我国周边国家金属矿产资源的探矿权或采矿权典型案例进行评价分析，为国内企业在我国周边国家从事金属矿产资源开发利用提出指导性参考意见。
（8）风险管理系统总体设计与模型开发
开发具有系统自主知识产权的海外油气资源开发利用风险管理系统，该系统应当与国际市场规则接轨、支持动态决策与海外发展政策模拟、揭示能源和社会发展关系，服务于我国海外油气资源利用的战略规划和企业的海外发展战略及相关产业政策的制定，并在宏观、战略和战术等多个层面上提供海外油气资源开发利用决策问题的分析和支持功能。
该风险管理系统主要包括8个子功能模块，用于展示前面研究的模型方法与评价结果。其中国家风险、市场风险、供应风险、需求风险、运输风险、管道风险、技术经济评价7个子模块为前台展示模块，为用户提供各个模块的风险评估数值，展示各模块的相关数据，用户通过对这7个子模块风险信息的查看，可综合评价资源的开发利用风险等级。
考虑各个模块的功能需求，展现各种风险评估信息，采取各种不同的方案进行各个模块的功能设计，通过GIS、专业软件等不同方式来对它们进行全面的展示，用户能够简单直观地从系统中获取自己需要的信息。以上7个模块是所有用户公用模块。通过友好的界面为终端用户提供充足可靠的信息量，支持用户进行有效的风险决策。

2. 金融领域常用风险模型

现金流折现模型测试基于对未来现金流入的预测确定单笔金融资产损失准备。通常对单笔金额资产逐笔进行DCF测试，通过测试时点预计与金融资产相关的未来各期现金流入，并按照一定的折现率折现加总，获得金融资产未来现金流入的现值，账面金额与现值的差额，即为该笔金融资产应该计提的损失。
  
 预测现金流，以客户或单笔金融资产维度，对未来借款人、担保人的还款情况，以及抵质押物或借款的自有资产的处置变现情况进行预测，确定可以用户偿还债务的现金流。
  
 计算贴现现值，运用未来现金流折现计算，以原贷款合同利率为贴现率，以预计收回时间和当前时间的差值为折现期间，得到未来现金流的现值。
  
 最后将贷款现值低于贷款账面原值的部分，作为损失准备金额。
  
 现金流折现的方式有多种，常见的：借款人经营现金流、担保人代偿产生的现金流、抵质押物处置变现、查封财产处置变现。
  
 迁移模型测试首先将金融资产进行合理分组（银行常采用五级分类或信用等级分组），在组合层面按照资产迁徙情况确定金融资产损失准备。迁移测试将金融资产划分为具有相同信用风险特征的若干组合，再分别测算组合中每一级次资产向下迁移的迁移率及损失率，并将测试时点各级次金融资产余额与对应的损失率相乘，从而得到各级次金融资产应计提的损失准备。
  
 计算损失率的公式为：
                                          
 M为使用迁移模型计算损失率的级次数量，N为直接确定损失率的级次数量；M+N为全部级次数量;P为金融资产由i级次下迁到j级次的迁移率；Li为i级次贷款拨备率。
  
 滚动率模型和迁移模型相似，组合层面计算金融资产在不同风险类别之间的滚动率和损失率。滚动率模型通常按照逾期天数对贷款进行类别划分，每一类别的贷款在经过一期后只能向下滚动一期。通常信用卡采用滚动率模型。
  
 IFRS9新准则规定，逾期信用损失，指以发生违约的风险为权重的金融工具信用损失的加权平均值。
  
 信用损失，指企业按照原实际利率折现的，根据合同应收的所有合同现金流量与预期收取的所有现金流量之间的差额，即全部现金短缺的现值。
  
 预期信用损失通常是各现金流差额折现后的概率加权的预测，即根据违约风险的大小进行加权平均后的信用损失，预期信用损失的计算主要包括关键要素有：
  
 PD违约概率
  
 LGD违约损失率
  
 EAD违约风险暴露
  
 Rate折现率
  
 LifeTime存续期
  
 预期信用损失ECL=PD*LGD*EAD  (PD分为累积PD和边际PD，利用边际PD计算通常要对各期的预期损失加总)