风险管理与金融预测中统计方法的应用探析

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【摘要】在多元化的市场环境之下，风险管理与金融预测的有效开展，对于提高经营管理效率，确保可持续发展，起到十分重要的作用。本文从单变量模型、多元判断分析、风险指数模型和人工神经网络方法四个方面，阐述了风险管理与金融预测中统计方法的应用，提高统计方法在金融预测与风险管理中的应用价值。

【关键词】风险管理 金融预测 统计方法 应用

随着社会经济的不断发展，多元化的市场经济环境强调金融预测、风险管理的重要性与必要性。而统计方法的有效应用，是确保风险管理与金融预测落到实处的重要“抓手”。在金融预测与风险管理中，最为典型的统计方法有三种：一是单变量分析；二是风险指数模型；三是多元判别法；四是人工神经网络方法。在典型统计方法的应用中，一方面有效的提高了风险管理与金融预测的有效性，对于企业的发展而言起到重要的作用；另一方面，典型统计方法也存在一定的局限性，易受到外部因素，如利率变化、通货膨胀等影响。因此，本文针对典型统计方法在风险管理与金融预测中的应用，作如下具体阐述。

一、单变量模型

在单变量分析中，“单变量模型”的构建尤为重要。首先，对预测样本进行分组。一般情况下，样本主要分为：①“预测样本”――构建预测模型；②“测试样本”――测试预测模型；其次，样本测试。在样本测试中，预测样本应为误判率最小。单变量模型在风险管理中的应用，虽然表现出“简单易行”的应用特点，但也存在较大不足，特别是预测结论具有局限性，无法全面地反映出实际情况。

二、多元判别分析

在金融风险预测中，多元判别分析的应用比较广泛，且具有良好的应用价值。多元判定分析可以对金融风险进行预测计算并分析的模型。在模型的运用中：首先，将预测指标带入表达式：Di=d0+d1Xi1+d2Xi2+…+dnXn之中；其次，通过带入计算出所需的判断值；最后，通过比对判断值，判断其面临的金融风险。这一模型的应用，对于金融预测与风险管理起到了重要的作用，但由于模型方法难以实现较大范围的推广。

三、风险指数模型

四、人工神经网络方法

随着统计方法的不断发展，人工神经网络方法日益应用于金融分析领域，并取得了良好的应用效果。从实际来看人工神经网络犯法作为一宗非线性非参数模型，在破产预测和期权定价等方面，都具有良好分析预测作用。（1）破产预测。在破产预测方面，人工神经网络实现了对传统统计方法的改进，能够对错判率进行无偏估计。因此，人工神经网络方法能够实现较高准确度的预测，并且在稳健性、适应性等方面表现出良好的优越性；（2）期权定价。早在上世纪90年代，人工神经网络便应用于期权定价领域。首先，期权价格在模拟中，需要进行一定的假设。例如：固定利率、固定均值等；其次，期权定价公式是资产价格与执行价格的一阶齐次式。因此，我们在人工神经方法的应用中，只有两个输入比值：①资产价格/执行价格；②账期价格/执行价格。总而言之，人工神经网络方法在金融预测中具有良好的应用价值，特别是对传统统计方法的改进，极大地提高了统计方法的应用效果。

总之，在改革开放不断深入的大背景之下，日益完善的市场经济体制，强调风险管理与金融预测有效开展的必要性与重要性。统计方法作为金融预测与风险管理的重要手段，如何有效应用统计方法，直接关系到应用的现实价值。当前，单变量分析、风险指数模型、多元判别法和人工神经网络方法，已广泛应用于金融预测与风险管理之中。其中单变量分析、风险指数模型、多元判别法作为典型统计方法，在有效应用的同时，也存在一定的局限性。而对于人工神经网络方法而言，在一定程度上对传统统计方法进行了优化改进，进而提高了预测的准确度。

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