在过去数十年里，数量金融（quantitative finance）革命产生的模型使得证券化和金融衍生品迅猛发展。复杂的风险管理模型为金融机构提供了衡量和控制风险的工具，也使复杂的金融工具在快速增长的同时将金融风险转移和扩散给理论上的有效承担者。受这些模型的蛊惑，许多国家特别是发达国家的监管者将防控金融风险之重任交托给金融机构的模型，从而将金融风险的管控进行“外包”，并且这些模型随着其适用范围的扩大，逐步取代了规制金融风险的传统法则而成为金融业的新法宝。新巴塞尔协议对以风险模型管理金融风险造成的既定事实给予“追认”和吸收，并向全世界推广。然而，金融规制“外包”加速了这场金融危机的爆发，风险管理模型在危机中惨遭失败。严重的危机动摇了人们对这些模型的信心，借款人、投资者、金融机构及其债权人、纳税人都为金融模型的失败付出了惨痛的代价。这些模型过在何处？金融风险监管制度应当从中吸取什么教训以进行完善？这些无疑是关系着未来金融稳定而亟待研究解决的重大问题。然而，在回答这一问题之前，我们首先需要对金融风险、数量金融革命，特别是风险模型在资产证券化链条中的运用进行考察。

一、金融风险模型在金融风险管理中的运用
　　
　　风险模型的主要用途是帮助金融机构管理风险和对金融产品进行定价。风险模型之所以被认为具有管理风险的功能，是因为人们认为通过建模运用历史数据可以预测未来损失。因此，考察风险模型在金融风险管理中的运用，宜以金融风险为起点，以便找出风险模型瞄准的风险类别。
　　
　　（一）金融风险类别
　　
　　金融风险通常是指因某一事件而遭受损失的可能性，而风险模型试图量化这种可能性和损失的程度。风险模型的设计者为了对未来风险做出预测，通常根据潜在损失的来源对金融风险进行分类。用模型量化的风险主要有两类：信用风险和市场风险。对金融机构来说，信用风险是借款人违约不偿付对金融机构债务的风险，包括金融衍生交易中的对手风险，即金融衍生交易的对手或对方对金融机构负有偿付债务的合同义务，但却不履行该合同义务的风险。市场风险主要是指因市场价格变动而导致金融机构的投资或其他资产价值下降的风险。由于金融机构的投资组合受不同类型市场价格变动的影响，因此，市场风险又可进一步分为：（1）利率风险，即因利率变化而使获利变小或遭受损失的风险；（2）股票风险，即因股票价格变动所引起的风险；（3）汇率风险，即因汇率的变化而导致外汇收付者或外汇储备者资产价值变化的风险；（4）商品风险，即因商品行情变化所引起的风险。
　　至于信用风险和市场风险之外的其他种类的风险，由于历史数据难以直接昭示其发展变化的轨迹，因此，难以建模量化。这类风险主要有操作风险、流动性风险和系统风险等。
　　
　　（二）数量金融革命
　　
　　以复杂方式运用模型计量风险源于上世纪80年代兴起的数量金融革命。这一革命始于布莱克－－斯克尔斯（Black-Scholes）期权定价模型的广泛应用。该模型与计算能量的飞速提高结合在一起，使数量金融专家能够建构起风险和定价模型，并通过模型将大量的市场数据转变为对损失和回报的预测。
　　
　　以常见的在险价值法（ValueatRisk）为例，在险价值法是用来确定某一特定形式的风险引起潜在损失的方法。实际上，潜在损失可以依最大可能的损失来计量，但是，发生100%最大可能损失的概率非常小，因此，最大损失通常并不符合实际。在险价值法的优势在于其既可以测算损失发生的程度，也可以测算损失发生的概率。简言之，在险价值法描述的是在规定的期限内和给定的置信区间的最大可能损失。例如，在险价值法确定两周期限里在95%的置信区间的100万元人民币的最大损失，表达的是在这两周时间内发生100万元人民币损失的概率是5%。但是，在险价值法没有表明上述置信区间的损失幅度有多大。在上例中，发生100万元人民币损失的概率是5%，但损失具体是多少，在险价值法却没有说明（Bessis，2000）。
　　
　　为计算在险价值，风险模型的建构者必须假设损失的基本分布，主要有三种方法：第一，假设损失呈现贝尔曲线（BellCurve）①形态，但这种假设没有现实依据（Gerding，2009）。所以，模型建构者可以采取第二种方法，使用历史数据来确定损失分布。这一方法也有缺陷，因为所选历史数据免不了有取样的偏见，如建构者可能不溯及过长的既往来采集数据，因而可能遗漏掉发生巨大损失的历史事件。提供更多的历史数据有助于减轻这一问题，但金融市场并不总是按照已有的轨迹发展变化的。为此，建构者采用第三种方法－－蒙特卡罗（MonteCarlo）随机抽样法，②即在先进的计算能量的支持下使用复杂的随意采样测算损失。在有多个不同变量相互作用导致损失，即用以计算损失的等式具有多个变量的情况下，这一方法尤为可贵。但是，即便是在这种情况下，模型的建构者仍要对现实世界不同变量之间的关系做出假设，即必须建立多个变量转换为损失的方程式。建构者可以假设这种关系会遵循历史的轨迹，从而又回到所选历史数据是否采样充分的问题上。建构者也可以研究开发自己的演算法则或等式，但这些演算法则背后的假设或条件面临准确性问题。换句话说，在模型建构中假设不可避免，模型的功效取决于这些假设与市场未来的发展变化是否相一致。

（三）风险模型在资产证券化中的运用
　　
　　这场全球性金融危机最直接源于美国次贷及其证券化，因此，结合这场危机来考察金融风险模型在金融风险管理中的运用，宜以资产证券化链条为主线。资产证券化是以抵押贷款和其他信贷资产未来支付产生的现金流为基础发行出售给投资者的证券的过程。投资者不仅取得了获得未来现金流的权利，也承担了借款人到期不还而产生的风险。证券化将抵押贷款和其他被证券化的资产进行切片，在投资者中进行分散。投资者为规避风险可以继续进行相关的金融衍生交易以规避和转移风险。证券化和金融衍生交易在理论上最能有效地与承担风险的投资者之间建立起了转移和分散风险的链条或体系，而其中的每一步都由风险模型驱动。这些风险模型包括：（1）数据采集和记分软件，金融机构据以向金融消费者销售抵押贷款和其他金融产品；（2）定价模型，金融机构据以对证券化进行建构和定价；（3）信用评估模型，信用评估机构（以下简称信评机构）用于对证券化中发行的资产支持证券给予评级；（4）对避险金融衍生品定价的模型；（5）金融机构用来管理投资组合和确定其风险管理政策的模型。
　　
　　1、出售金融产品
　　
　　证券化始于贷款发放，即放贷人向消费者或其他借款人提供信用之时。这种信用体现为不同形式的贷款或金融产品，如抵押贷款、信用卡等。金融消费者对任一金融产品的偿债义务创造相应的现金流。放贷人可以将源自不同金融产品的现金流集合在一起形成资产池，将获得这些现金流的权利通过资产证券化进行出售。
　　
　　风险模型的适用始于证券化最初的这一步。放贷人综合运用先进的销售软件、数据采集和详细的信用报告收集借款人的信用信息，以此确定是否能够发放贷款以及贷款利率。许多放贷人还大肆使用风险模型和其他软件积极地向消费者出售金融产品，包括在合同中为不同类型的消费者量身定制不同的条款，并引起了一些担忧。例如，数据采集使放贷人取得了信息优势，放贷人可以据以向借款人和消费者出售榨取性或不合适的金融产品。一些学者提出，金融机构信息收集的能力颠倒了放贷人和借款人之间传统的信息不对称，放贷人现在拥有消费者偿付能力的信息和消费者自己都不具有的违约概率的信息，可以利用这一信息不对称出售许多消费者无法理解的复杂金融产品。金融机构可以预期消费者什么时候会发生违约赔偿，什么时候需要做出更多支付，这样放贷人根据这些信息和特征从消费者那里抽取最大的收益（Willis，2008）。这一现象在过去二、三十年里在美国抵押贷款市场尤为明显。以可调整利率抵押贷款（AdjustableRateMortgages，ARMs）为例，这类贷款在最初几年里向购房人许以固定低利率，几年后转为市场浮动利率，使购房人超出承受能力购买住房。ARMs使借款人偿付的本息比固定利率贷款还要高，但能够使借款人取得以其他方式无法取得的贷款。结果，借款人在并没有充分理解的情况下承担了利率在低利率期后大幅提高从而使其偿债数额高出承受能力的风险。换句话说，ARMs将利率风险转移给了借款人。
　　
　　虽然风险模型使美国的放贷人能够利用信息不对称的优势将风险转移给金融消费者，但美国的监管者并没有采取行动，而是允许金融机构运用复杂的数据采集和评分软件设计复杂的抵押贷款和其他信用产品，并将其出售给消费者，特别是没有能力辨识其复杂性的消费者。监管者如此行事的原因是多种的，其中的一个原因是监管者认为放贷人在很大程度上也承受着同样的风险，如果消费者违约，放贷人必遭受损失。此外，放贷人和金融市场因风险模型的进步而能够准确定价和管理风险的看法，也是监管者不作为的重要原因。但如下文所述，这些理由都是站不住脚的。

2、集合和定价证券化
　　
　　放贷人发放抵押贷款后，将不同的抵押贷款集合起来形成资产池出售给特殊投资机构，特殊投资机构用投资者购买这些机构发行证券的资金购买资产池资产，然后将从抵押贷款中获得的现金流支付给证券投资者。可见，由于放贷人可以将大量的抵押贷款通过证券化的方式出售给特殊的机构投资者，许多放贷人并没有充分承担借款人违约的风险，因此，市场要控制风险取决于证券化中发行的资产支持证券是否被准确定价，而资产支持证券准确定价与否取决于衡量有关风险的模型的性能。
　　
　　对投资者来说，投资购入资产支持证券，可享受到直接向消费者提供信贷所享受不到的一系列好处，主要有：首先，资产证券化证券的投资者不需要直接地向消费者收取账款。其次，这些证券比抵押贷款更具流动性。最后，资产支持证券可以使得投资者的投资多元化，主要体现在以下三个方面：第一，资产证券化过程中抵押贷款的集合意味着任何一笔抵押贷款的风险都会被资产池中其他抵押贷款的偿还所抵消，资产集合以分散风险是所有证券化的最大优势。但是，这一优势存在的前提条件是资产池中各笔抵押贷款的损失没有高度的关联性，且存在的任何关联性都能够准确地测算出来并大体保持稳定。第二，证券化为投资多元化提供了便利，因为资产支持证券的投资者只是购买了资产池中少部分资产，仅承担相应的有限风险，投资者可以通过其他投资将这一风险分散掉。但是，这一优势取决于投资者购买资产支持证券的损失与其投资的其他资产的损失不具高度关联性。第三，投资者也可以通过所发行证券的条款和条件来实现多元化。这是因为资产池产生的现金流并不是均等地支付给证券持有者的。相反，资产证券化中的证券被分为不同的档。证券发行协议通常约定，高档证券的持有者先于低档证券持有者全额受偿。这样，低档证券持有人因面临更大的不能偿付的风险，需要有更高的收益率。不同档的证券为投资者细分风险和回报提供了可能。
　　
　　然而，证券化能否成功地分散和定价风险，取决于证券化的设计者和投资者准确地通过模型量化和定价风险的能力，因此，风险模型再次扮演着重要角色。在证券化过程中，不同的金融机构，如放贷人、集合资产池并发行资产支持证券的机构、作为证券承销人的投资银行，都运用风险模型来对证券化进行构造、评估风险和定价证券。任何模型要定价资产支持证券都需要分析信用风险，为此必须解决两个问题：首先，模型需要评估基础资产不能偿付的风险即信用风险。要做到这一点，风险模型需从贷款发放人那里取得有关基础资产的重要信息。就住房抵押贷款而言，需要放贷者提供的信息通常包括住房的地域分布、抵押贷款的规模、按揭成数（loan-to-valueratios）、①利率和抵押贷款的其他重要条款、按揭拖欠等。其次，风险模型需要评估基础资产的风险是如何转化为不同档次的证券的。
　　
　　这场金融危机发源地－－－美国，对证券化的设计和风险模型的运用鲜有规制。美国证券交易委员会（SEC）确有要求证券发行人要向资产支持证券的投资者进行信息披露的规定，但是，SEC2005年颁布的AB条例（RegulationAB）主要关注在SEC登记的证券化，对大量的以私募方式发行的资产支持证券并不关顾（Gerding，2009）。而且，对证券化的规制通常是间接的，即通过银行规制等方式限制银行和其他机构的投资。

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