风险管理是人类结合历史经验和近代科技成就发展起来的一门新兴管理学科.而风险度量是风险管理程序中最重要的一个环节.在这种情况下,找到一个测量和控制风险的有效方法成为各方的当务之急.该文提出两种风险度量方法:其一,根据李楚霖等提出的基于投资回报目标对市场新信息敏感性理解的风险度量,作者对此风险度量加以改进,研究在给定目标回报的情况下,如何做出一个最优投资组合和决策,使风险达到相对优化;其二,利用金融市场中的风险度量模型—VaR.VaR由于统计意义清晰,使用方便,受到了越来越多的关注.一般计算VaR有两种方法:模拟法和参数法,其中参数法尤为广泛使用.而参数法最明显的不足是它假设投资回报服从正态分布,这与近几年金融市场的统计资料不相符,因而失去了理论基础:利用模拟法得到的密度函数曲线是分段线性的,非常粗糙,特别是在分布的尾部,对VaR估计影响很大.针对这种不足,作者独立地提出用完全非参数方法计算VaR,即分别用小波理论和光滑方法估计投资组合的收益率密度函数,得到的密度函数是连续可微的.通过数据模拟,两种方法构造的密度函数还具有明显的"厚尾"现象和非对称性,与实际金融市场中的现象是相符的.