在2018年的FRM復(fù)習(xí)中，我們所有的學(xué)習(xí)都離不開FRM考試大綱的輔助，對于2018年FRM官網(wǎng)公布的考試大綱你了解了，清晰的把握了嗎？小編相信，一部分學(xué)員看過FRM各科目考試大綱后，肯定有點(diǎn)霧里看花的感覺，那么不用著急哦，金程小編特地邀請了金程名師為大家講解2018年FRM考試新大綱內(nèi)容，以及考試各科目之間的練習(xí)。

tracking error volatility描述的組合收益和基準(zhǔn)的偏離。風(fēng)險小化交易（best hedge）實際上是每種資產(chǎn)在組合中所占的權(quán)重，這種權(quán)重能達(dá)到使組合風(fēng)險小的目的。Implied view 也是一種組合管理的方法，該法能顯示組合中資產(chǎn)的實際權(quán)重是如何與預(yù)期回報模型發(fā)生沖突的，這也顯示了管理者的策略。如果每個頭寸的return-to –risk ratio (=position weight *(預(yù)期頭寸回報/風(fēng)險貢獻(xiàn)))都相等的時候，就達(dá)到了的組合，所以如果頭寸的return-to –risk ratio很高，就要增持這種頭寸，直到他的比率降下來（練習(xí)題）。

1.如果VaR是線性同質(zhì)的（homogeneous），就可以根據(jù)euler法則來decompose 風(fēng)險：

關(guān)于VaR的三個誤解：1、VaR只能對資產(chǎn)組合有效，而不是相對于基準(zhǔn)和負(fù)債的。2、VaR只能預(yù)測非常短的持有期間3、VaR只能預(yù)測壞的情景。

2. 和 被稱之為風(fēng)險貢獻(xiàn)，其中稱之為邊際風(fēng)險。風(fēng)險分解發(fā)揮作用的前提就是頭寸的變化是很小的。當(dāng)頭寸從變化到的時候，風(fēng)險的 變化（change in risk）為: ,也就是風(fēng)險貢獻(xiàn)*頭寸的比率變化。風(fēng)險分解可以降低頭寸的多頭，如何頭寸之間正相關(guān)的話，那么風(fēng)險分解就可以降低協(xié)方差從而可以降低組合的風(fēng)險。從上面公式可以看到風(fēng)險分解可以計算對沖、implied view和頭寸改變后的 組合風(fēng)險變化，但是不能計算expected return，因為它是個輸入量（練習(xí)題）。 在風(fēng)險分解中，組合的高相關(guān)性意味著邊際風(fēng)險越高。

3.對于pension fund 而言，化的strategic benchmark is a hedge against the liability stream.積極管理對于pension fund而言是一個巨大的風(fēng)險。

4.在整個基金的層面上管理積極風(fēng)險。在整個基金層面上管理風(fēng)險的時候，首先要進(jìn)行策略基準(zhǔn)分析（analysis of strategic benchmark）,原因有二：1、在多資產(chǎn)組合中，資產(chǎn)如何分配對基金層面的風(fēng)險影響（重要的原因，練習(xí)題）。2、大部分的基金是根據(jù)指數(shù)來被動的分配資產(chǎn)的。策略分析首先就是將策略基準(zhǔn)與全球資本權(quán)重組合（global capitalization weighted portfolio）相比較。使用全球組合的原因是1、組合理論認(rèn)為有效的組合就包括現(xiàn)金和全球組合2、全球組合是能夠量化的。將策略基準(zhǔn)與全球資本權(quán)重組合的比較分析主要包括三個要點(diǎn)1、它們的風(fēng)險和回報特點(diǎn)的差異在什么地方2、策略基準(zhǔn)的主要風(fēng)險源在什么地方3、同全球組合比較得到策略組合的implied view是什么。

5.策略基準(zhǔn)風(fēng)險分解（strategic benchmark risk decomposition）表示的是基準(zhǔn)中每個元素對基準(zhǔn)組合整體風(fēng)險的貢獻(xiàn)，用每個指數(shù)的波動性（同整個指數(shù)相比）來測量。

6.total fund tracking error取決于每個資產(chǎn)種類的跟蹤誤差，也就是取決于這些資產(chǎn)的組合經(jīng)理的跟蹤誤差以及其相關(guān)性。 如果經(jīng)理之間跟蹤誤差的相關(guān)性很小的話，整個組合的跟蹤誤差也會降低。

7.超額收益的相關(guān)性也會影響整體基金風(fēng)險。如果相關(guān)性下，風(fēng)險也就小。

8.基金管理的一個目標(biāo)之一就是要化信息比率，要化信息比率，就是要使下面的比率相等：。當(dāng)不等的時候，就要port the alpha of高信息比率的資產(chǎn)onto低信息比率的資產(chǎn)（練習(xí)題）。

9.black-litterman的全球資產(chǎn)分配模型是一個貝葉斯優(yōu)化模型，用來計算每個資產(chǎn)種類的預(yù)期回報，用的方法是投資者的預(yù)期和市場決定的預(yù)期回報。用black-litterman模型計算出來的預(yù)期超額回報和策略基準(zhǔn)權(quán)重能夠用于組合風(fēng)險的配置。

10.在管理者之間進(jìn)行配置的方法是設(shè)定對于預(yù)期outperformance的邊際貢獻(xiàn)。然后測量跟蹤誤差，方法是調(diào)整分配到積極管理者和被動管理者的比率，直到資產(chǎn)的跟蹤誤差落到合理的區(qū)間為止。

11.在進(jìn)行一個全球戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置（global tactical asset allocation）有兩個步驟1、之前，資產(chǎn)配置的風(fēng)險應(yīng)該被消除。2、要對積極風(fēng)險進(jìn)行分解。

12.用VaR進(jìn)行風(fēng)險預(yù)算。VaR和傳統(tǒng)組合風(fēng)險計量的區(qū)別在于：1、VaR是基于管理者組合當(dāng)前持有的，而傳統(tǒng)組合是基于歷史回報數(shù)據(jù)的。2、對于復(fù)雜證券，VaR分解風(fēng)險的方式與傳統(tǒng)的方式不一樣。

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