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评价指标体系金融市场风险测度的关键内容是：首先确立有效的度量市场风险大小的指标。第二是建立有效的估计指标对应的模型。关于测度市场风险大小的指标，value-at-risk（VaR）是目前金融市场风险测度的主流方法，也是本文的主要方法。VaR在金融业实际操作中已经得到普遍的应用，但是学术界关于金融市场风险测度的研究，仍还在发展中。VaR测度指标标准差 法、持久期、 系数法都只适用与具有线性特征的金融工具，对于非线性的金融资产的市场风险的测度，需要新的方法，VaR就是这样的一种方法。VaR的特点在于，可将不同市场因子、不同市场的风险集成一个数，比较准确地测量由不同风险来源及其相互作用而产生的潜在损失，适应了金融市场发展的动态性、复杂性、和全球性。5.1.1 VaR(ValueatRisk)的定义所谓VaR(Valueat Risk)，按字面意思解释就是“按风险估价”，也称作受险价值或在险价值，它是在市场正常波动情形下对投资可能损失的一种统计测度，在一定的概率水平下，证券组合在未来特定一段时间内的最大可能损失。实际上VaR的概念非常简单，在已知投资的未来收益分布的条件下，在给定置信水平下的投资的未来损失值即为VaR。用数学公式表示：(4.1)其中 为投资的收益， 即为在置信水平 下处于风险中的价值。VaR测度的三个关键参数是持有期限、置信水平和观察期间。持有期限是衡量收益或者损失的基本时间单位，即观察数据的频率，比如日收益率、周收益率等。5.1.2 VaR的计算VaR计算的基本思想和步骤VaR本质上是对证券组合价值波动的统计测量，其核心在于构造证券组合价值变化的概率分布。基本思想仍然是利用证券组合价值的历史波动信息来推断未来情形，只不过对未来价值波动的推断给出的不是一个确定值，而是一个概率分布。在大多数情况下，由于证券组合庞大而复杂，且保留证券组合中所有证券的历史数据不太现实，因此直接估算某种证券组合的收益(或损失)几乎是不可能的，在VaR的计算中将每一个证券映射为一系列“市场因子”(Marketfactors)的组合。市场因子是指影响证券组合价值变化的利率、汇率、股指及商品价格等基础变量。基于上述基本思想，VaR计算的基本步骤包括：辨识市场因子，并将证券组合中的每一证券价值用市场因子表示(映射)；推测市场因子未来某一时期(如一天)的变化情景；由市场因子的未来情景估测证券组合的未来价值；求出损益分布，在给定置信度下计算出VaR值。这里计算的关键点是：其一是市场因子未来变化的推测；其二是证券组合价值与市场因子间的关系(线性、非线性)。1)证券组合价值变化与市场因子变化的关系除了期权类显著非线性的金融工具，大多数证券价值的变化都是市场因子变化的线性函数，这类证券组合的价值变化可以用它对市场因子的敏感性(sensitivity)来刻画。而对于期权这种特殊的金融工具，一般用模拟的方法来描述其价值与市场因子之间的非线性关系；另一方面也可以用近似的方法来处理，即在假设Black-Scholes期权定价公式能够准确地对期权进行估价的基础上，取该公式的一阶近似或二阶近似。2)未来的市场因子变化的推测推测市场因于未来变化的方法有三种，第1种是历史模拟法--利用市场因子历史状况直接推测市场因子未来的情景；第2种是MonteCarlo模拟法--利用MonteCarlo模拟市场因子的未来情景；第3种是分析方法--在市场因子变化服从多元正态分布情形下，可以用方差和相关系数来描述市场因子的未来变化。根据以上的分析，不同情况下计算VaR的方法不同，大体上可分为三大类：历史模拟法、Monte Carlo模拟法和分析方法。1.历史模拟法历史模拟法是一种基于经验的方法，是以全值估计为基础的模拟法。它不需要对市场因子的统计分布作出假设，直接利用过去一段时间资产收益的资料，根据VaR的定义进行计算，估算投资组合变化的经验分布，然后再根据不同的分位数求得相对应的置信水平下的风险价值。即根据收集到的市场因子的历史数据对证券组合的未来收益进行模拟，在给定置信度下计算潜在损失。历史模拟法的具体步骤如下：首先识别基础的市场因子，以市场因子为权重，并用市场因子表示出证券组合中各个金融工具的盯市价值；计算市场因子过去N个时期的实际变化，结合当前市场因子的价值估计市场因子未来某一时期的情景值(N个)；由定价公式得到证券组合未来的盯市价值(N个)，与当前市场因子下的证券组合价值比较得到证券组合未来的潜在损益；根据潜在损益的分布，在给定置信度下计算VaR值。历史模拟法的优缺点：它的优点在于不需要对收益率的分布进行假设，因此计算相对来说比较简单，不需要计算任何参数，而且能够较好的处理非线性和市场大幅度的波动问题。但是该方法是假设在样本周期内收益率的分布不变，再利用收益率的历史分布来代替收益率的真实分布，从而获得资产组合的VaR值，因此他最大的缺点是假设市场因子的未来变化与历史变化完全一样，但是这一假设并不总是正确的。2.Monte Carlo模拟法Monte Carlo模拟法与历史模拟法十分类似，它们的区别在于前者利用统计方法估计历史上市场因子运动的参数，然后模拟市场因子未来的变化情景，而后者则直接根据历史数据来模拟市场因子的未来变化情景。Monte Carlo模拟法具体步骤如下：首先识别基础的市场因子，并用市场因子表示出证券组合中各个金融工具的盯市价值；假设市场因子的变化服从的分布(如多元正态分布)，估计分布的参数(如协方差矩阵和相关系数)；利用Monte Carlo 方法模拟市场因子未来变化的情景，根据定价公式计算证券组合未来的盯市价值及未来的潜在损益；根据潜在损益的分布，在给定置信度下计算VaR值。 蒙特卡洛模拟法的优缺点：它的优点是计算出的VaR值很有效，不仅能够说明波动风险、模型风险以及非线性价格风险等广泛的风险，而且充分考虑了极端情形、厚尾现象以及波动时间变化等一系列因素。采用Monte Carlo模拟法计算VaR时，存在两个重要缺陷：其一是成本太高计算量大，一般来说，复杂证券组合往往包括不同币种的各种债券、股票、远期和期权等多种证券，其基础市场因子包括多种币种不同、期限不同的利率、汇率、股指等，构成一个庞大的因子集合。以J．P．Morgan的RiskMetrics系统为例，VaR的计算最多可涉及包括美国在内的15个国家，每个国家都有10-14个不同期限的利率，再加上各国的股票指数、商品价格指数，使得市场因子成为一个庞大的集合。即使市场因子的数目比较少，对市场因子矢量的多元分布进行几千次甚至上万次的模拟也是非常困难的；其二MonteCarlo模拟的维数高、静态性法产生随机序列，均值和协方差矩阵不变，而经济问题中的变量都具有时变性，用静态的方法处理时变变量时必然会产生一定的偏差；模型不够稳定，因为它不仅依赖于基础风险因素下特定的随机模型，也依赖于像期权或抵押担保这样的证券定价模型。而且传统蒙持卡洛方法难于从高维的概率分布函数中抽样。针对这两种缺陷，近年来许多学者对传统的MonteCarlo方法进行了改进。(1)针对MonteCarlo方法计算效率低的缺陷，Jamshudian和Zhu提出了一种scenario模拟方法来改进传统的MonteCarlo方法。传统的MonteCarlo模拟方法根据市场因子的分布生成大量等概率的情景，而scenario模拟则采用多项分布将市场因子服从的多元正态分布离散化，生成有限数目的具有不同概率的情景，从而极大地简化了计算，这一方法目前已应用于Sakura全球资本公司(SGC)的风险模拟系统SakuraPrime中；(2)针对MonteCarlo方法静态性的缺陷，王春峰等人提出了一种MarkovChain Monte Carlo模拟(MCMC)方法，该方法将随机过程中的马尔科夫过程引入到蒙特卡洛模拟中，利用Gibbs抽样方法来构造转移核，通过建立一个马尔科夫链，实现动态模拟(即随抽样分布随模拟的进行而改变)。3.分析方法由于历史模拟法必须保留市场因子过去N个时期所有市场因子的历史数据，而且必须对证券组合中每一个证券进行估价，计算起来比较繁琐，所以人们想寻求一种较为简单的方法。这种方法也被称作方差—协方差方法。比如正态分布、t分布、GED分布等等，再通过历史数据分析和估计该风险因子收益分布的参数值，最后通过估计出的参数值得出在给定特定置信水平下的整个投资组合的VaR值。比如说假设市场因子的变化服从多元正态分布，在投资组合中，当第i支证券的收益率为正态分布,即 时，水平 下的VaR可表示为：其中表示标准正态分布的 分位点，即 ， 为标准正态分布的累积分布函数。 小于0.5，这时 <0。由于正态分布的和的分布仍然是正态分布，故可知组合收益 其中 ， ， 为第i种证券和第j种证券证券收益率的协方差，可得投资组合的在险价值为：5.1.3 VaR方法的不足和改进VaR由于能够提供衡量市场风险的实用指标,不仅便于金融机构进行风险管理,而且有助于监管部门进行有效监,目前已得到广泛应用。一些权威金融机构近年来调查表明,VaR已为众多商业银行、投资银行、非金融机构、机构投资者及监管机构所使用和关注。然而,经过很多学者的不断探索和实际运用部门的实践证明,VaR无论在理论上还是应用上都还存在巨大缺陷。风险的测量等价于在随机变量空间X(比如某一给定的投资的收益率的集合)和一个非负实数之间建立一种相关ρ,即ρ:X→R.风险的尺度测量可以排序并通过期望风险值来比较不同的投资。风险的尺度测量所必须满足的条件：任何可接受的风险的测量 ：X→R必须满足下列性质：(a)正齐次性：对任意的随机变量x和正实数λ, (b)次可加性：对任意的随机变量x和y, ；(c)单调性：对任意的随机变量x和y,若x≤y,则 ；(d)对任意的随机变量x,正实数α,和无风险利率 ：可以证明,任何正齐次的函数 是凸的,当且仅当它是次可加的。VaR方法的不足：VaR的不足是显而易见的,比如,仅仅在收益的联合分布是椭圆型的情况下,VaR才是次可加的,即：在这里, 表示两个投资组合的收益。归纳起来,VaR作为一种风险的测量方法,主要有以下的不足：1.没有测量超过VaR的那部分损失；2.VaR的降低可能导致超过VaR的尾部的拉长；3.在不同的置信水平下可能出现相抵触的结果；4.非次可加性表明,投资组合的风险增加时,可能会出现VaR不升反降的情况；5.非凸性使得在最优化问题中应用VaR时会出现困难。此外,跟VaR的估计有关的计算也非常麻烦,而且不同的计算方法,往往产生不同甚至相差很大的结果,可见其结果的有用性值得怀疑。针对VaR的弱点,理论界提出很多改进的方法,比如ER(expected regret), CVaR (Conditional VaR), ES(expectedshortfall), TCE (tailcontional expectation) 和TM(tailmean),WCE(worstconditionalexpectation)等,其中CVaR是在VaR的基础上进行修正而得到的结果,它具有VaR的优点,同时在理论上又具有良好的性质,如次可加性、凸性等。而且在投资组合优化决策时,以CVaR作为优化目标，可以采用线性规划方法进行求解,求解过程还可以顺便得到投资组合的VaR。CVaR的定义：可见CVaR表示VaR与超出VaR的那部分损失的期望值之和。5.2 CvaR测度指标Artzner等提出了一致性风险测度的概念。设V为一可测集（ ）,定义映射： ， ，当其满足条件：1.单调性： , , 2.次可加性： 3.正齐次性： , ， 4.传递性： , , 称为一致性风险测度。Var不满足次可加性，不是一种一致性风险测度方法。Var实质上用收益分布的单一分位点表示，可以描述以某一概率保证损失不超过它，但却不能表示当超过var的极端情况发生时期望损失的大小，而CvaR却可以做到这一点。设收益X的分布函数为F(x)，在F（x）函数连续的情况下，CvaR和另外一种风险测度Expectedshortfall（简称ES）完全一致，CvaR的定义为：CvaR是一种一致性风险测度指标，在投资组合优化中的应用潜力很大，但在金融领域的实际应用种还远未成熟。

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内容介绍

具体内容[1]
财务指标体系：
1、财务效益状况指标
（1）净资产收益率=净利润/净资产
（2）总资产报酬率=净利润/总资产
（3）销售(营业)利润率：销售利润／销售净收入
（4）成本费用利润率：利润总额／成本费用总额
（注：成本费用=销售成本+销售费用+管理费用+财务费用）
2、衡量资产运营状态指标
（1）总资产周转率=销售收入／总资产
（2）流动资产周转率=销售收入／流动资产平均余额*12／累计月数
（3）存货周转率=销售成本／存货平均值
（4）应收账款周转率=赊销净销售额／应收账款平均值
3、衡量偿还债务的指标
（1）资产负债率=总负债／总资产
（2）流动比率=流动资产总值／流动负债总值
（3）速动比率=速动资产／流动负债
（4）现金流动负债率=现金存款／流动负债
（5）长期资产适合率=固定资产／固定负债*自有资本
4、衡量成长性的指标
（1）销售(营业)增长率=本年度销售额／上年度销售额
（2）人均销售增长率=(本年度销售额／本年度员工数)／(上年度销售额／上年度员工数)
（3）人均利润增长率=(本年度利润／本年度员工数)／(上年度利润／上年度员工数)
（4）总资产增长率=本年度总资产／上年度总资产
5、常用其他财务指标
（1）投资回报率=资本周转率／销售利润率
（2）资本保值增值率=期末净资产／期初净资产
（3）社会贡献率=工资+利息+福利保险+税收+净利额
（4）总资产贡献率=(利润+税金+利息)／平均资产总额*12／累计月数
（5）全员劳动生产率=工业增加值/员工数*12/累计月数
（6）产品销售率=销售产值／生产总产值
（7）附加价值率=附加价值／总产值
客户导向型指标体系：
1、市场占有率(市场份额)
（1）特定产品在目标市场细分中，相对于主要竞争对手的占有率或对整体市场占有率
（2）第一级顾客占该特定产品业务量的百分比(这部分顾客愿意付出合理的价格但会要求个性化、差异化的服务)
2、客户维持率(旧顾客续约率)
（1）旧客户的人数增减情况
（2）进一步了解顾客的忠诚度，即衡量既有顾客的业务成长率
（3）新客户开发率(新顾客成长率)：
a、招揽活动考核：转变率=新顾客人数／潜在顾客人数
b、衡量招来一个新顾客的平均成本：招揽成本／新顾客人数；新顾客营收／推销活动次数；新顾客营收／招揽成本
（4）顾客满意度：
a、旧顾客续约率
b、新顾客成长率
c、服务水平与态度指标，如对客户要求反应速度与品质、客户称赞次数、顾客满意等
（5）顾客获利率
3、产品和服务的属性
（1）时间：
a、迅速和正确地回应以争取新顾客并留住旧顾客
b、缩短新产品或服务上市的前置时间，以满足目标顾客的期望(即从掌握顾客新需求至开发新产品或服务递交到顾客手中的时间——愈短愈好)
（2）品质：
a、每百万个产品的不良率<PPM>
b、服务保证
c、产品被退回的次数及比率
（3）价格
（4）形象和商誉
内部流程的指标体系：
1、新产品推出能力，如新产品占总销售额比例、新产品推出速度、五年来总营业净利对研究发展费用的比例；
2、设计能力，如设计水准、工程水准、一年内设计修改次数；
3、技术水准；
4、制造效率，如产品及原材料损耗率、定单交货速度、准时交货次数、单位成本、品质标准、生产力；
5、安全性，如意外发生次数、受伤次数；
6、售后服务指标，如顾客满意度、成本、品质、速度。
学习、创新与成长指标：
1、员工能力，如员工满意度、员工流动性、员工生产力、劳动效率、员工培训次数、奖励与员工士气；
2、信息系统状况，如信息覆盖率、信息系统的灵敏度(包括反应时间、周期、成本)、信息系统的更新程度；
3、员工提案改善建议次数、因员工所提建议而节省成本的金额、对员工授权和分权程度；
4、新产品数量、新产品推出速度、新产品销售额占总销售额的比例；
5、制造改善情况、废料降低情况。
尽管有这样一些常见的指标可供参考，但不同的企业在具体各类目标及测评指标的选择上，需要考虑其所处行业，企业竞争的内、外部环境，以及企业发展战略的特殊性。不同的企业有不同的特性，因而有不同的战略；不同的战略又有不同的目标