由于掌握的数据、分析的视角以及承担职能的差异，政府各部门对通胀的看法与表态也不尽相同，其对社会公众通胀预期的引导作用必然存在差异。在通胀水平较高的时候，政府部门（含央行）在公众面前往往可发出两种声音：一是对未来前景的乐观表态（以下简称“乐观论调”），例如，发改委7月24日表示目前“不会造成太大的通胀压力”2以及商务部8月5日宣布“肉类价格两个月以来首次下跌”；二是对未来前景的更为审慎甚至悲观的判断（以下简称“悲观论调”），例如，我行在二季度货币政策执行报告中所说的“价格上行压力加大，通胀风险值得关注”及“通货膨胀风险趋于上升”等表述。我们可以从静态和动态的两个视角对此进行一些简要分析。

整合风险的量化管理已成为现代商业银行风险管理的发展趋势，信用风险与市场风险是其面临的两种极为重要的风险，对二者进行整合度量是全面风险管理的重要内容。Copula函数能够描述两不同类型风险间的相依结构，本文以单一Copula为基础构造混合Copula函数，并构建基于混合Copula函数的VaR及CVaR模型, 以用于度量整合风险值。实证研究表明，混合Copula函数是描述两不同类型风险相依结构的最优模型，且基于混合Copula的VaR及CVaR估计值也是最有效的，由此可知混合Copula比单一Copula函数能更全面的反映整合风险间的相依程度与相依模式。

本文分析了中国证券市场A股、B股和H股之间，中国股市与世界其它股票市场之间的极端风险的溢出效应.实证结果表明:A股与B股之间存在着强烈的风险溢出效应，B股大幅下跌的信息可用来预测未来A股大幅下跌的可能性；A股和H股之间，尤其是B股和H股之间也存在着强烈的风险溢出效应；B股，尤其是H股，与世界其它股市之间存在着显著的风险溢出效应;与此相反，A股虽然与韩国、新加坡股市之间存在着一定的风险溢出效应，但它与日本、美国和德国等世界主要股市之间不存在任何风险溢出效应。

银行部位之市场风险主要可分成利率、权益证券、外汇及商品等四种风险，其中台湾地区银行商品部位较小，因此暂不予考虑，本文仅针对利率、权益证券、外汇三部分，计算上市柜银行利率、证券、汇率及总风险值，做一比

本文应用APARCH模型在三种分布假设下对上证综合指数进行了拟合以计算上证综合指数的VaR风险值，然后把它与应用GARCH模型的估计结果进行比较分析。通过返回检验，我们发现，APARCH应用于VaR估计是统计有效的，并且明显优于GARHC模型。

风险值(VaR)是最近十几年发展起来的一种市场风险度量尺度，目前国际上最常用的金融市场风险度量基准。传统的VaR估计方法基本上都是依赖于历史数据的，并且只能在市场处于正常变动时衡量所面临的风险。由于金融市场中影响资产收益状况的因素时刻都在变化之中, 资产收益分布中的参数也是不断变化的, 因此用Bayes方法预测未来收益状况的VaR更合适。本文给出了BVaR和BCVaR的概念，讨论了BVaR的性质与特点，并对市场因子服从正态分布时组合BVaR以及非线性组合BVaR的计算进行了研究。

在债券收益曲线呈刚体运动的假设条件下，引入Fisher & Weil久期的概念，从收益曲线的运动分析出发，提出了非平移收益曲线的风险免疫模型，基于该模型研究了风险最小化债券组合的对冲技术和方法。通过数值模拟实验，采用风险值VaR次序统计量估计技术对不同免疫策略下债券组合的风险敞口进行了分析。结果表明，本文提出的风险免疫策略能有效的防范和控制无违约债券的利率风险。

1997-1999年期间，亚洲新兴市场所经历的金融危机暴露了在信用风险管理上的严重不足，其结果是从韩国到印尼的许多银行都无力重新启动贷款业务，从而也限制了这些国家国民经济的恢复，国民经济主要是依靠银行借贷业务进行企业投资得到恢复的。亚洲以外的市场也一样,在拉美――尽管拉美有经济危机的前车之鉴――在东欧和俄罗斯，贷款发放和信用危机管理一直处于较低水平。由此，这些银行就会把制定资产负债表列为即将进行的日常工作。即使是世界上最大的几家日本银行，在十年的紧缩危机后，还在大量呆账并在新信用业务质量低劣的重重压力下苦苦挣扎,严重限制了其挤身世界第二大经济实体信用业务的行列。此外，由于新兴市场国内银行的信用风险值高达其总风险值（VaR）的80%~90%，所以比起市场和运作风险来，信用风险问题更为严重。