金融风险作为现代经济体系中的核心议题，其研究涉及理论模型、实证分析及监管实践等多个维度，国内外学者已形成丰富的文献体系，以下从主要研究方向、经典文献及前沿进展等方面，对金融风险相关参考文献进行系统梳理，并辅以表格归纳核心文献信息,最后通过FAQs解答常见疑问。
金融风险的理论基础与测量方法
金融风险研究的理论根基可追溯至现代投资组合理论，Markowitz（1952）在《投资组合选择》中首次提出用方差度量资产风险，奠定了风险定量分析的基础，随后，Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Mossin（1966）在资本资产定价模型（CAPM）中进一步区分系统性风险与非系统性风险，为风险定价提供了理论框架，早期研究多集中于市场风险，而信用风险领域的突破则始于Merton（1974）的期权理论框架，其将企业债务违约风险视为资产价值低于债务执行价的期权，为信用风险模型（如KMV模型）奠定基础。
进入21世纪，风险测量技术持续迭代，RiskMetrics集团（1996）提出的VaR（风险价值）模型成为业界主流风险度量工具，其通过统计方法估算在一定置信水平下资产组合的潜在最大损失，VaR在极端市场条件下的局限性（如无法捕捉尾部风险）促使Artzner等（1999）提出 coherent风险度量理论，强调风险度量应满足次可加性、单调性等公理，CVaR（条件风险价值）应运而生，网络理论的应用推动了系统性风险研究，Allen-Gale（2000）通过银行间网络模型证明金融关联性可能放大风险传染，而Acharya等（2025）提出的CoVaR方法，则量化了单个机构对系统性风险的边际贡献。
金融风险的类型与专题研究
金融风险涵盖市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险及系统性风险等类型，各类风险的研究文献呈现差异化特征。
市场风险方面，Jorion（2007）在《金融风险管理》中系统梳理了市场风险的度量模型，包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法及GARCH族模型的应用，针对波动率聚类现象，Engle（1982）的ARCH模型和Bollerslev（1986）的GARCH模型成为分析时间序列波动性的核心工具，而Diebold等（2012）进一步提出成分GARCH模型，分离了波动率的长期趋势与短期冲击。
信用风险领域，Crouhy等（2000）对比分析了CreditMetrics、CreditRisk+及KMV模型的应用场景，指出不同模型在违约概率（PD）、违约损失率（LGD）及风险暴露（EAD）参数设定上的差异，2008年金融危机后，CDO（债务抵押债券）的定价风险引发广泛关注，Schönbucher（2003）的Copula函数模型被用于刻画多资产违约相关性，但Li（2000）提出的高斯Copula模型因低估尾部相关性而受到广泛批评。
流动性风险研究则关注市场流动性（交易冲击成本）与融资流动性（资产负债错配）的双重维度，Amihud（2002）提出的“ Amihud比率”衡量了价格冲击与交易量的关系，而Brunnermeier等（2008）提出的“流动性螺旋”理论，解释了资产价格下跌与流动性枯竭的负反馈循环，操作风险方面，Basel委员会（2004）在《新巴塞尔资本协议》中首次将操作风险纳入资本充足率管理框架，要求银行采用基本指标法、标准法或高级计量法（AMA）计量操作风险资本。
金融风险的传导机制与监管实践
金融风险的跨市场传导是近年研究热点，Reinhart等（2009）通过对66个国家800年金融危机史的分析，发现房地产泡沫与银行危机高度相关，其传导路径表现为“信贷扩张-资产价格上涨-杠杆率上升-违约风险上升-危机爆发”，针对跨境风险传染，Forbes（2010）构建了基于贸易与金融关联的引力模型，证实金融关联性比贸易关联性对风险传染的影响更强。
监管实践文献聚焦于宏观审慎与微观审慎的协同，Bernanke（2011）提出“宏观审慎政策框架”，通过逆周期资本缓冲、动态拨备等工具缓释系统性风险，而IMF（2010）在《系统性风险、金融监管与宏观审慎政策》报告中强调，需建立跨部门监管协调机制，避免监管套利，数字金融时代的风险监管成为新兴议题，BIS（2025）指出，加密资产的去中心化特性可能削弱传统监管有效性，需结合“监管科技”（RegTech）实现实时风险监测。
核心文献概览表
为更直观呈现金融风险研究的代表性文献，以下表格归纳了关键文献的作者、发表年份、核心贡献及研究主题：
| 作者（年份） | 核心贡献 | 研究主题 |
|---|---|---|
| Markowitz（1952） | 提出投资组合理论，用方差度量风险，确立分散化投资原则 | 投资组合与市场风险 |
| Merton（1974） | 将企业违约风险建模为期权，为信用风险定价奠定基础 | 信用风险理论 |
| RiskMetrics（1996） | 提出VaR模型，推动风险度量标准化 | 市场风险度量 |
| Artzner等（1999） | 提出coherent风险度量公理，CVaR成为VaR的替代工具 | 风险度量理论 |
| Allen & Gale（2000） | 构建银行间网络模型，证明金融关联性可能放大风险传染 | 系统性风险传染 |
| Acharya等（2025） | 提出CoVaR方法，量化机构对系统性风险的边际贡献 | 系统性风险量化 |
| Basel Committee（2004） | 将操作风险纳入资本监管，提出AMA等计量方法 | 操作风险监管 |
| Reinhart & Rogoff（2009） | 通过历史数据分析房地产泡沫与银行危机的关联性 | 金融危机史 |
相关问答FAQs
Q1：金融风险中的“系统性风险”与“非系统性风险”如何区分？
A：系统性风险（Systematic Risk）指由宏观经济因素（如经济衰退、政策变动）或市场整体结构引发的、无法通过分散化投资消除的风险，影响所有机构或资产类别，例如利率风险、汇率风险，非系统性风险（Unsystematic Risk）则指个别机构或特定行业特有的风险，如企业信用违约、经营失败等，可通过投资组合分散化降低，二者的核心区别在于是否可分散：系统性风险具有“不可分散性”，而非系统性风险具有“可分散性”。
Q2：传统金融风险模型（如VaR）在极端市场条件下存在哪些局限性？如何改进？
A：传统VaR模型的局限性主要包括三方面：一是假设收益率服从特定分布（如正态分布），无法准确捕捉金融市场的“厚尾”特征，导致极端损失预测不足；二是仅关注单一置信水平下的潜在损失，未考虑损失超过VaR值的尾部风险大小；三是缺乏次可加性，可能违反“投资组合风险不大于各资产风险之和”的常识，导致风险被低估，改进方向包括：引入极端价值理论（EVT）厚尾分布模型、采用CoVaR等系统性风险指标、结合压力测试与情景分析，以及引入机器学习方法（如LSTM神经网络）动态捕捉市场波动特征。
金融风险研究仍在持续深化，随着金融创新与全球化的推进，跨市场、跨周期的风险传导机制及监管适配性将成为未来重要研究方向，文献梳理表明，理论模型的完善、实证数据的积累以及监管技术的迭代,共同推动着金融风险管理体系的演进。
