风险管理涉及多种模型，根据应用领域和目标不同，主要分为以下几类：
Credit metrics模型
由J.P.摩根等机构开发，用于量化数字信用风险，通过统计方法评估违约概率。
Credit risk+模型
用于量化信用风险敞口，帮助金融机构管理信贷组合风险。
KMV模型
通过市场数据评估企业违约风险，广泛应用于投资银行和金融机构。
Credit Portfolio View模型
考虑信用风险与市场风险联动，提供更全面的信用风险评估框架。
RBS（风险分解结构）
将项目风险按影响范围和类型分解，便于分类管理。
SWOT分析
评估项目优势、劣势、机会和威胁，辅助制定应对策略。
PESTLE分析
分析政治、经济、社会、技术、法律和环境因素，识别外部风险。
蒙特卡洛模拟
通过概率统计模拟项目结果，评估风险并制定应对方案。
Value at Risk （VaR）模型
量化潜在损失，帮助金融机构设定风险限额。
压力测试模型
评估极端市场情况下的风险暴露，辅助制定风险应对策略。
风险定价模型
根据历史数据确定初始额度和利率，平衡风险与收益。
FMEA（故障模式及影响分析）
识别系统故障模式，评估影响程度并制定预防措施。
流程风险评估模型
通过流程分析识别操作风险点，优化流程设计。
风险矩阵
将风险可能性和影响结合，直观显示优先级。
决策树分析
通过树状结构评估决策路径，辅助制定最优方案。
敏感性分析
分析关键变量变化对风险的影响，评估风险稳定性。
信用评分卡模型 ：用于贷前风控，预测客户违约概率。
行为评分卡模型 ：贷中管理工具，挖掘客户需求并推荐产品。
早期催收预警模型 ：预测轻度逾期客户，优化催收策略。
风险管理模型需根据具体场景选择，通常结合定性分析与定量分析。例如，信用风险优先采用Credit metrics或KMV模型，项目风险侧重RBS或蒙特卡洛模拟，而金融风险则依赖VaR或压力测试。实际应用中，模型需与风险管理体系（如PDCA循环）结合，实现动态管理。
温馨提示：
