风险量化分析模型通过对变量的量化处理，旨在实现更准确、客观的分析与预测。然而，在这一过程中，存在多个因素可能影响该目标的达成：

 

 

风险量化分析模型区别于数学计算模型，常以更 “直接” 的方式描述过程，这要求分析师对过程有充分且精准的认识与理解。若对过程理解不到位，构建的模型可能无法准确反映实际风险情况。

 

 

变量分布需精准刻画随机变量的变化特征，分析师需要抉择是采用具有理论假设的参数分布，还是使用与数据更契合的非参分布，如何准确度量和把握这些，对模型准确性至关重要。

 

 

对于风险量化分析模型，输入变量既不能过少导致关键信息缺失，也不能过多引入干扰因素。而判断哪些变量应作为输入变量，已超出狭义的风险量化分析范畴，涉及更广泛的不确定性分析内容，许多分析师难以精准把握这一尺度。

 

 

风险量化分析是严肃的科学分析过程，对分析结果的解读必须保持严肃、严谨的态度，任何错误或不恰当的解读，都会使模型的预测价值大打折扣。

 

 

为确保风险量化分析模型实现准确分析与预测的目标，模型检验是一种有效的方式。由于分析师自身可能存在认知局限，往往难以发现自身模型存在的问题，因此，最好由其他分析师进行检验，又或者找独立第三方机构对模型及结果进行全面检验和审视，保障模型的可靠性与结果的准确性。