主题：大量风险到底是多少，是不是比其他可选择对象的风险更大 -- 阿尔法

在 黑市上市文件第11页

黑石将来的杠杆会达到 3:1 到 4:1，不比某些大型上市企业更多。

值得注意的是，杠杆是普遍存在于经济生活中的，个人贷款买房是杠杆，企业借贷是杠杆，

美国作为一个国家，目前的负债是 8.82万亿 见US Debt

2006 GDP $12.98 trillion， 也算是"杠上了" （如果把美国看成一个企业，GDP姑且可以看成 Revenue吧？)

第二点值得注意的是，并不是你想借多少钱，就能借多少钱的。Credit Rating公司也不是吃闲饭的（S&P已经有140多年的历史)

第三点值得注意的是，借钱生钱不是一个简单体力活，玩一次成功可以说是运气，玩两次成功可以说是运气，连续20多年越玩越大就不能简单的归结为运气了。

第四点，杠杆是在放大风险，但是也要看看是从多少放大到多少

张三的企业没有任何借债，但是由于喜欢拍脑袋运行企业，运气时好时坏，企业收益波动率为 1.68 （打个比方 第一年挣 1000万，

Y2 -400万， Y3 0), 算起来赚得也不少，但就是没谱。这种企业如果运用杠杆，十有八九要出问题

李四的企业靠掰手指头运行，也就是会计师那一层面做得比较细致，企业收益波动率为 0.07 （打个比方 第一年挣 100万，

Y2 105万， Y3 110万), 算起来赚得比张三的企业少，但就是一个稳字。这种企业如果运用杠杆，即便10：1的杠杆，风险也比张三的企业小(10：1将把波动率放大到 0.7)

所以如果要分析金融风险，一定要量化。大量风险到底是多少，是不是比其他可选择对象的风险更大，才能有效的比较。这样才能避免拍脑袋的决定。

其实道理双方基本都讲清了。再争惹急了就不好了。

不知道有没有什么用，但人家就是能狂捞钱。这么多PHD的建模量化工作有没有的用处，不知道。 谁来科普？

中国有这么干吗？感觉没有。有行内的，谁来科普一下吧。先谢过了。

从９０年代初的金融危机以后，以VAR(value at risk)methodology为代表的量化risk management,各大银行都有系统庞大的risk management部门，涵盖了market risk, credit risk, operational risk量化管理。我就是作risk model的。而且美国银行监管部门（监管national bank的是OCC - Office of Comptroller of the Currency)对各大银行也有risk方面的监管要求 － Basel Compliance的要求，不仅建立regulatory的规定，而且定期对各银行的risk model进行review, validation, etc. 今天急着出门，下次有时间来写写美国银行的risk management.

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导师给我的建议之一也是做金融行业的风险管理，我也想从前辈那里得到点建议。先花谢之。

比我强. 我同事里面有原来学数学的,也有统计出身的. TECHNIQUE都没问题. 如果你是FRESH PHD,没有以前行业的经验, FINANCE方面的背景不知道你是不是有一些,如果没有修些课甚至自己看些书, 再有就是入门的契机了, 直接招聘,NETWORKING,熟人朋友的引荐,如果学校地理偏远可能吃点亏靠近这些行业也容易些...只要能入门就好办了.

坚定了继续读统计的信心……不过Finance方面没有任何背景，看来需要修课了。

或者伊藤方程之类的?

请教请教

我要继续努力。

花等下文呐