我将于2024年4月24-26日在北京举办一期“风险量化建模与分析（@Risk）培训班”。截止至今年4月份，这个班已经办到了第24期。在这个培训班上，我将讲授@Risk软件的用法以及配套对应的风险量化分析方法。
@Risk软件最初是在1987年推到市场的，我接触到@Risk软件是在2000年左右，那时我在北京大学读博士。从那时起，@Risk的每一次功能更新我都见证过，它的所有版本我都使用过，直到现在的最新v8版。
@Risk软件的功能较多，这使得操控它不是十分简单。不过这可以理解，既然将多个计算过程自动化到功能按钮上，那么必将增加操控复杂性。操控一辆“坦克”肯定要比操控“拖拉机”复杂得多！
去年，我开发了自己的风险决策量化分析软件Drisk。无论是做项目还是建模练习，我都喜欢同时建立@Risk和Drisk两套模型进行分析。这有些时候会造成一定的“混乱”，毕竟是两个软件，尽管方法论相同，但操作过程和函数形式还是不一样，有些时候把@Risk的用法用到了Drisk上，有时会在@Risk上找Drisk的功能。另外，我喜欢对比查证两套模型的计算结果，验证结果的一致性。
要想做好风险量化分析，需要既熟悉软件工具，同时还要掌握分析方法。实际上，后者更为重要。
风险量化分析方法与风险量化分析软件之间的关系是相辅相成的。没有风险量化分析方法，也就不可能出现相对应的分析软件；没有软件的支持，风险量化分析方法也不可能在实践中得到应用和推广。
认为掌握了软件工具使用就能够进行风险量化分析，这是一种错误的想法。软件工具只是把一些计算过程自动化，但它并没有告诉你为什么要进行这样的分析，也没有告诉你如何进行正确的分析。
经常在网上看到这样的言论：“风险量化分析很简单，拿到分析软件，简单看看软件帮助文件，使用概率分布取代将模型中的数值，然后点击软件计算即可”。然而，这种言论是有问题的和误导性的。我想任何一种分析方法，都不能通过熟悉一下相关软件操作就能够很好地掌握和使用。
如果这么简单，风险量化分析就不能称之为是一种“分析”，而是一种简单、机械式的自动化操作。风险量化分析中的许多工作是软件工具本身不能自动完成的。例如：
- 实际工作中遇到的随机过程如何建立进行正确的分析模型呢？
- 如何选择正确的概率分布呢？使用哪个概率分布来描述问题中的随机过程呢？
- 所选概率分布中的参数如何确定呢？
- 如何依据观测数据，计算概率分布参数本身的不确定性呢？
- 如何正确理解风险量化分析结果呢？
以上这些都不是单凭熟悉软件操作就能解决的问题。如果不懂得风险量化分析方法，不理解风险量化分析过程，那么就不能建立科学、合理的风险量化模型，甚至对于风险量化分析结果也不能给出正确的解读。 |
