金融的風險控制業界怎麼看待 Model Risk？

01-01

請問知乎各位風險，特別是量化風險從業者，如何看待model risk? Riccardo Rebonato提到的定義：

Model risk is the risk of occurrence of a significant difference between
the mark-to-model value of a complex and/or illiquid instrument, and
the price at which the same instrument is revealed to have traded in the
market

具體到實際操作，通常是如何測度model risk? 又有那些有效的控制手段？

@朱聲堯，@@於鵬, 的回答已經十分全面。Model Risk的核心有兩個：

其一在於model risk的存在性與普遍性，這個容易理解。任何模型都是基於對現實世界的抽象，都是建立在一定的簡化與假設基礎上的。簡單的例子，BSM期權定價模型中做了一系列的假設，包括無交易費，資產價格連續可分，利率為常數且對借入與借出相同（沒有融資價差），波動率恆定等等. 顯然這些假設沒有一條是與現實金融市場相符的。關鍵問題在於，這些與現實不符的假設對於所要描述或解決的問題究竟有多大的影響？對所計算的金融量，如產品價值，風險度量，對沖值等，究竟會產生多大的誤差？誤差的方向？是否在可接受的範圍之內？如果誤差無法接受或無法在可控的範圍之內調整，是否可以對模型進行改進？模型的改進的性價比是否可以接受？不同的模型改進方案哪一種更加經濟易行？具體的例子，已知波動率非常數，究竟是採用local還是stochastic vol, 模型並非越複雜越完備越好，而是能夠儘可能用最簡單的模型來最經濟地達到特定問題的要求。比如在信用衍生品定價問題中，某些市場變數如無風險利率，一般情況對於定價的影響很小，這時採用常數還是變數利率無關緊要，若要假定隨機利率期限模型（stochastic term structure of interest rates)則更顯牛刀殺雞，最經濟的自然是假定利率為常數。再舉一例，債券資產組合的風險建模是否需要把匯率與主權信用溢價的相關性作為一個風險因子考慮在內，假如目標是計算債券組合的1天VaR? 這個時候需要考慮這個相關性的存在對模型計算的VaR結果有多大的影響。假設本位貨幣為美元。對於developed economies，如歐元（暫時不考慮歐債危機），日元及英鎊為發行貨幣的基金,考慮這個相關性可能對VaR產生的影響不會超過2%，換句話說，在模型中忽略這一風險因子是可以接受的. 但對於某些以emerging market currencies 計債的債券，由於匯率受主權債務信用評級的影響很大，在建模中忽略這一因素顯然是不合適的。

其二，在近年的歐美銀行監管過程中經常被強調，也是以前長期被忽略的，是模型的適用範圍問題。也就是說，一個模型的構建往往是為了在特定的環境下完成特定的任務，一般不具有普適性。不太恰當的比方，就好像物理中經典力學適用於描述宏觀物體的低速運動，狹義相對論適用於描述閔氏空間（零曲率）物體的高速運動一樣,模型有它適用的範圍和條件，超越這種條件的環境下，模型就可能不適用了。例如計算1天VaR的term structure risk model，risk factor的分布用正態分布描述可能是合適的，但同樣的模型，數學形式不變，重新估計一下參數，是否可以用來計算1年的VaR呢？可能不行，原因是1年的波動率大很多，用正態分布來模擬risk factor, 一不能保證其為有界，二來可能risk factor有mean reversion的性質，這對1天的分布可能不明顯，對於1年的分布則不可以不考慮，因此可能需要構建新的模型。現在模型監管和審計中的ongoing model monitoring就是要通過定期監控，保證模型始終正確地被使用在預先設計的場合。

總之，model risk更多地像門藝術而非科學，the key to successful management of model risk is the best practice.

以上各位已經說得很全面了，再補充一點我的看法。

1 關於Rebonato的定義，他的定義更側重於前台定價方面。但其實銀行所面臨的model risk遠不止這些。比方08年金融危機時業界老提及的VaR模型無法捕捉厚尾風險就是model risk的一個例子。關於此類定義，SR 11-07是個很好的參考來源。

2 如何控制Model Risk？一般歐洲銀行會有一個專門的Model Risk function負責對銀行里所用的各種模型進行Model Risk的測算，並給每個模型一個model risk的rating，這個rating會決定模型驗證的頻率以及模型使用的範圍等等。

3 三道防線，在我最近的工作中，也在討論關於建立model risk的三道風險防線的機制。包括模型開發和使用部門應作為第一道防線，而模型驗證部門應作為第二道防線對model risk進行控制。

4 風險緩釋，理論上來講，銀行可以針對model risk專門計提資本緩衝，比方很多歐洲銀行的風險模型還不能處理歐洲這兩年出現的負利率，那麼有些監管就會要求銀行專門對此計提資本緩衝。這也算是一種對model risk的緩釋吧。

金融上廣義的說，只要用到模型的地方都有model risk。

做量化交易的買方，靠各種各樣的model來測量市場，決定買賣策略，主要的風險就是model risk了吧。

再比如信用卡發卡機構，依靠評分模型給潛在客戶評分定級。這裡評分模型如果出問題，給了低資質的客戶高透支額度的卡，也是一種model risk。

題主問題里的model risk是對複雜衍生品定價的，可能是最通常提到的一種model risk了。在市場上有高流動性交易的產品，是不存在這類model risk的（有的話也是跟第一條提到的買方risk相似）。這也是為什麼題目中引用文字中有「complex and/or illiquid instrument」原因。

比如銀行做市商有需求出售給買方一個複雜些的期權產品，不像vanilla產品那樣在市場上有很好的流動性交易，那麼就跟客戶單獨簽訂一個合約，承諾在什麼時間/什麼樣的underlying價格條件下，給客戶一定的pay off。銀行如何決定至少收客戶多少錢這筆買賣才划算？這時需要模型來給這個產品估算「成本價 / 對沖成本」是多少，定價的時候這種model risk這時就出現了。比如需要給一個American style Digital Option合約定價，你決買入短期的call spread不斷rolling來對沖，直到合約被執行或者到期。這種策略的成本估算高低取決於你的volatility model對vol skew的預估，model risk就集中在這裡。

如何測度及控制，請參考@Alex宋超給的SR 11-7文檔。(知乎的@ 好像出問題了)

去查下SR 11-7, 這是北美投行model risk最重要的參考指南，該提的都有提到

大家回答的都很好了，加一句，model risk是不可避免的，一個model的建立一定伴隨著大量的assumption，而這些assumption絕大多數時候所設立的目的我個人覺得都是團隊認為通過設定這個assumption所拋棄的變數對這個model的accuracy沒有影響不大或者是說這個影響可以忽略不計。越複雜的模型assumption很多時候看起來是很越有意思的

安全邊際；Newey west