风险量化评估模型有哪些？

1. 风险量化评估模型有哪些？

1.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型。2.风险量化评估模型主要有KMV模型、JP摩根的VAR模型、RORAC模型和EVA模型：1）KMV——以股价为基础的信用风险模型 历史上，银行在贷款决策时，曾经长时间忽视股票的市价。KMV模型基于这样一个假设——公司股票价格的变化为企业信用度的评估提供了可靠的依据。从而，贷款银行就可以用这个重要的风险管理工具去处理金融市场上遇到的问题了。尽管很少有银行在贷款定价中将KMV模型作为唯一的信用风险指示器，但非常多的银行将其用为信贷风险等级的早期报警工具。2）JP摩根信贷风险资产组合模型——VAR 1997年，JP摩根推出了信贷风险资产的组合模型——信用矩阵，该模型引进了新的风 险管理理念。即根据信用质量的变动及时评级资产价值发生损失的可能性，它反映的主要问题是：如果明年情况不好，我的资产会有出现什么损失。3）RAROC模型：RAROC为每笔交易分配一种“资本费用”，其数量等于该交易在一年内的预期最大损失(税后，99％的置信水平)。交易的风险越高，需占用的资本越多，要求其获得的现金流或收益也越多。RAROC可以广泛应用于银行管理，如利率风险管理、汇率风险管理、股权管理、产品风险、信用风险管理等4）EVA模型：经济价值增量(Economic Value Added，简称EVA)在西方发达国家如美国已日益被越来越多的公司所采用，借以量化公司股东财富最大化目标的实现程度。EVA相对传统的会计利润而言，该指标不仅考虑了债务资本成本(利息)，同时也考虑了普通股成本。从经济学的角度来看，会计利润高估了真实利润，而 EVA克服了传统会计的这一弱点。风险量化是指通过风险及风险的相互作用的估算来评价项目可能结果的范围。风险量化的基本内容是确定哪些实践需要制定应对措施。风险量化涉及到对风险和风险之间相互作用的评估，用这个评估分析项目可能的输出。

2. FRM干货：常用的金融风险的模型有哪些

金融市场的一项主要功能实际上是允许经济界的不同参与者交易其风险，而近二十年来，由于受经济全球化和金融一体化、现代金融理论及信息技术、金融创新等因素的影响，全球金融市场迅猛发展，金融市场呈现出前所未有的波动性，金融机构面临着日趋严重的金融风险。
近年来频繁发生的金融危机造成的严重后果充分说明了这一点。

一、波动性方法
自从1952年Markowitz提出了基于方差为风险的*3资产组合选择理论后，方差（均方差）就成了一种极具影响力的经典的金融风险度量。方差计算简便，易于使用，而且已经有了相当成熟的理论。当然，波动性方法也存在以下缺点：
（1）把收益高于均值部分的偏差也计入风险，这可能大家很难接受；
（2）以收益均值作为回报基准，也与事实不符；
（3）只考虑平均偏差，不适合用来描述小概率事件发生所导致的巨大损失，而金融市场中的“稀少事件”产生的极端风险才是金融风险的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
风险价值模型产生于1994年，比较正规的定义是：在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内预期发生的最坏情况的损失大小X。在数学上的严格定义如下：设X是描述证券组合损失的随机变量，F(x)是其概率分布函数，置信水平为a，则：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。该模型在证券组合损失X符合正态分布，组合中的证券数量不发生变化时，可以比较有效的控制组合的风险。
因此，2001年的巴塞耳委员会指定VaR模型作为银行标准的风险度量工具。但是VaR模型只关心超过VaR值的频率，而不关心超过VaR值的损失分布情况，且在处理损失符合非正态分布（如厚尾现象）及投资组合发生改变时表现不稳定。
三、灵敏度分析法
灵敏度方法是对风险的线性度量，它测定市场因子的变化与证券组合价值变化的关系。对于市场因子的特定变化量，通过这关系种变化关系可得到证券组合价值的变化量。针对不同的金融产品有不同的灵敏度。比如：在固定收入市场的久期，在股票市场的“β”，在衍生工具市场“δ”等。灵敏度方法由于其简单直观而得到广泛的应用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市场因子变化很小时，这种近似关系才与现实相符，是一种局部性测量方法；
（2）对产品类型的高度依赖性；
（3）不稳定性。如股票的“贝塔”系数存在不稳定的缺陷，用其衡量风险，有很大的争议；
（4）相对性。敏感度只是相对的比例概念，并没有回答损失到底有多大。
四、一致性风险度量模型（Coherentmeasure of risk）
Artzner et al.（1997）提出了一致性风险度量模型，认为一个完美的风险度量模型必须满足下面的约束条件：
（1）单调性；
（2）次可加性；
（3）正齐次性；
（4）平移不变性。
次可加性条件保证了组合的风险小于等于构成组合的每个部分风险的和，这一条件与我们进行分散性投资可以降低非系统风险相一致，是一个风险度量模型应具有的重要的属性，在实际中如银行的资本金确定和*3化组合确定中也具有重要的意义。目前一致性风险度量模型有：
（1）CVaR模型（Condition Value at Risk）：条件风险价值（CVaR）模型是指在正常市场条件下和一定的置信水平a上，测算出在给定的时间段内损失超过VaRa的条件期望值。CVaR模型在一定程度上克服了VaR模型的缺点不仅考虑了超过VaR值的频率，而且考虑了超过VaR值损失的条件期望，有效的改善了VaR模型在处理损失分布的后尾现象时存在的问题。当证券组合损失的密度函数是连续函数时，CVaR模型是一个一致性风险度量模型，具有次可加性，但当证券组合损失的密度函数不是连续函数时，CVaR模型不再是一致性风险度量模型，即CVaR模型不是广义的一致性风险度量模型，需要进行一定的改进。
（2）ES模型（Expected Shortfall）：ES模型是在CVaR基础上的改进版，它是一致性风险度量模型。如果损失X的密度函数是连续的，则ES模型的结果与CVaR模型的结果相同；如果损失X的密度函数是不连续的，则两个模型计算出来的结果有一定差异。
（3）DRM模型（Distortion Risk-Measure）：DRM通过一个测度变换得到一类新的风险度量指标。DRM模型包含了诸如VaR、CVaR等风险度量指标，它是一类更广义的风险度量指标。
（4）谱风险测度：2002年，Acerbi对ES进行了推广，提出了谱风险测度（Spectral Risk Measure）的概念，并证明了它是一致性风险度量。但是该测度实际计算的难度很大，维数过高时，即使转化成线性规划问题，计算也相当困难。
五、信息熵方法
由不确定性把信息熵与风险联系在一起引起了众多学者的研究兴趣，例如Maasoumi，Ebrahim，Massoumi and Racine，Reesor.R等分别从熵的不同角度考虑了风险的度量，熵是关于概率的一个单调函数，非负，计算量相对较少，熵越大风险越大。
六、未来的发展趋势
近年来行为金融学逐渐兴起，它将心理学的研究成果引入到标准金融理论的研究，弥补了标准金融理论中存在的一些缺陷，将投资心理纳入到证券投资风险度量，提出了两者基于行为金融的认知风险度量方法，并讨论了认知风险与传统度量方差的关系。2004年Murali Rao给出一种新的不确定性度量--累积剩余熵。累积剩余熵是用分布函数替换了Shannon熵的概率分布律或密度函数，它具有一些良好的数学性质，这个定义推广了Shannon熵的概念让离散随机变量和连续随机变量的熵合二为一，也许会将风险度量的研究推向一个新的台阶。
总之，金融风险的度量对资产投资组合、资产业绩评价、风险控制等方面有着十分重要的意义。针对不同的风险源、风险管理目标，产生了不同的风险度量方法，它们各有利弊，反映了风险的不同特征和不同侧面。在风险管理的实践中，只有综合不同的风险度量方法，从各个不同的角度去度量风险，才能更好地识别和控制风险，这也是未来风险度量的发展趋势。

3. 四种基金绩效评价法

　基金绩效评价是一个复杂的问题。它不仅涉及到衡量绩效的客观有效的度量方法，也关系到基金绩效的持续性和业绩归因分析等多方面的因素。从目前的情况看，我国在基金绩效评价方面的研究依然非常薄弱，不仅在理论研究上还基本停留在国外90年代的理论水平，在实证研究上也比较缺乏。
　　国外近几十年的理论研究和实践表明，数量分析的方法被大量地引入基金绩效评价。随着现代金融理论的不断发展，基金绩效评价在理论研究的指导下进行了许多实证分析，而实证分析的结果又反过来对相关的金融理论和假设进行了验证。事实上，许多在金融投资理论界存在争议的假设依然能够在基金绩效评价的领域发现其踪迹。
　　国外对基金绩效评价研究有着长期的历史、较为完善的理论体系和大量的实证研究，而我国目前还基本处在开始的阶段。这是因为证券投资基金在我国的时间较短，即使以90年代初期各地不规范设立的基金（如蓝天基金、天骥基金和广发基金等）算起，也不过10余年的时间。若以1998年3月第一只封闭式基金（基金金泰、基金开元）成立算起也仅几年的时间。由于封闭式基金的基金规模（份额）并不随基金绩效发生变动，封闭式基金的发行长期处于超额认购的局面，加之持有人主要是通过封闭式基金的交易获取价差收益而不是通过净值增长获得资本利得，因此无论是管理公司、持有人、监管层和独立第三方对基金绩效评价的研究并不系统和深入。从2001年华安基金公司在中国市场发行了第一只开放式基金起，截至2005年12月28日，共有217只证券投资基金正式运作，其中开放式基金163只，封闭式基金54只。按照证监会11月底的统计数据，目前证券投资基金的净值规模已经达到5000亿元；共有52家基金管理公司，其中正式管理基金的是49家；与迅猛增长的基金市场相比，我国在基金绩效评价的理论研究和实证分析方面还远远落在后面。
　　国外的绩效评价具有较长的历史。60年代资产组合理论、资本资产定价模型和股票价格行为理论，奠定了现代基金评价理论的基石。特别是Sharpe/Lintner的资本资产定价模型（CPAM），更是基金绩效评价的基础。Treynor、Sharpe和Jensen几乎同时分别提出了经过风险调整后的基金绩效评价方法，这才使绩效评价能够在同样的风险水平上进行比较。尽管他们在衡量风险的指标选取上有所不同（Sharpe指数采用的是全部风险）。CPAM模型历史久远而且目前仍被广泛应用（例如Malkiel，1995和Ferson、Schadt，1996）。不过这个理论也遭到了强烈的反对（RichardRoll1977，1978，AdmatiandRoss，1985，和DybvigandRoss，1985a，b）。例如，使用证券市场线来进行绩效评价是“不确定的”。使用这种方法来判断绩效有时会被视为“无望的”（AdmatiandRoss，1985，p.16）和“总体而言任何事情皆有可能。”（DybvigandRoss，1985a， p.383）
　　针对上述的批评，又有一些改进的指标被提出。例如信息率，即是改进的詹森指数，通过单位非系统风险的超常收益率对基金投资业绩进行评价。1997年诺奖得主FrancoModigliani和其孙女LeahModigliani把国债引入证券投资的实际资产组合，构建一个虚拟的资产组合，使其总风险等于市场组合的风险，通过比较虚拟资产组合与市场组合的平均收益率来评价基金业绩，该种方法被命名为M2.
　　2000年Muralidhar认为Sharp值、信息率、M2法不足以有效地进行组合构建和基金业绩排序，问题的关键在于对组合和基准之间标准差的差异调整不够，并且忽略了“组合和基准的相关性”常导致错误排序和评价。鉴于此，Muralidhar提出了M3测度方法。Stutzer（2000）在损失厌恶理论基础上，假定投资者选择最大可能地回避风险，从而构建了一个新的评价指标，即衰减度（ProbabilityofDecayRate），该指标最大的特点在于允许收益率收敛于各种分布。当收益率收敛于非正态分布式衰减度对于偏度和峰度敏感性较高，正偏度的基金风险趋小。
　　此外，证券选择和时机选择、业绩归因、绩效的持续性、基金风格、绩效评估的一致性、基准组合的有效性和资产配置分析等方面，也是国外近期基金绩效评价研究的热点。
　　Treynor＆Mazuy（1966）首次提出的二次方程模型（T-M模型）可以用来检验基金经理的择时能力。择时能力是指基金经理预测风险资产的收益高于或低于无风险利率的能力。Heriksson＆Merton（1981）则提出在CPAM模型中增加一个二项式随机变量，称之为双β模型（H-M模型）。Bhattacharya＆Pfleiderer（1983）对H-M模型的研究表明，经过他们改进后的模型可以判断基金经理是否正确地利用了正确的信息。Connor＆Kora jczyk（1991）的研究表明在基金组合与市场收益率之间有协偏度（Co-skewness）时，T-M和H-M模型会得到错误的结论。Grinblatt＆Titman（1989，1994）针对这种情况提出了PositivePeriodWeightingMeasure（PPW）的模型，此模型通过计算期内各时期的超额收益率的加权收益率，给出了择股和择时能力的综合检验结果。此外，Chang＆Lewellen（1984）基于APT模型提出了一种新的检验方法。引入变量β1和β2，通过计算它们的差来判断资产管理人的择时能力。
　　Fama（1972）最早对基金绩效进行了归因分析，并提出了著名的Fama模型。Fama的模型建立在CAPM模型有效的前提上，他将资产组合的超额收益率分为“选择回报”（由分散回报和净选择回报组成）和“风险回报”（由投资者风险回报和经理人风险回报组成）两部分。Brinson，Hood＆Beebower（1986）提出的BHB模型则将资产组合与基准组合的差异归因于择时、择股和交互作用三类。但他们的研究结果也遭到了许多批评，如Hensel，Ezra＆Ilkiw（1991），JohnNuttall（1998）等。
　　绩效的持续性是绩效评价的又一个主要研究方面。如果基金绩效是持续的，则绩效评价的结果对投资者而言是具有实际应用意义的。尽管关于绩效持续性的研究常常是相互矛盾的，不过近来众多的研究比较倾向于认为基金的绩效具有较为显著的持续性。如Brown＆Goetzmann（1995）认为基金“短期内”具有持续性。比较常用的检验方式有半期平均秩差检验法和交叉积比率（CPRCrossProductRadio）法。半期平均秩差检验法是通过将基金按时间分为前后时间相等的两部份，并分别计算其秩。如果这两段的秩相等，则表明该基金的业绩在全部基金的排名保持稳定状态，其业绩具有长期的稳定性。CPR法是将一定时期内的基金绩效与所有基金的中位值相比较，将比较结果高者标为W（win），低于中位值者标为L（lost）。定义CPR=WW LL/（WL LW）。CPR的取值范围为（0，+∞），如果绩效的持续性越差，CPR值越接近0，反之若持续性越强，CPR值越接近正无穷。据Carhart（1997）的观点，短期的基金绩效的持续性应归咎于持有的好或差的股票，长期的持续性则是由于费率结构的设计不同。
　　基金的风格研究是对基金的投资和收益特点进行的研究。随着金融创新的深化和产品设计竞争的加剧，市场上逐渐出现了许多类型和风格差异的基金。因此基金的风格研究具有极大的实用性。基金风格研究的方法可以分为因素分析法和特征分析法。最早的风格研究方法是所谓的HBS（HoldingsBasedStyleAnalysis）法。这种方法通过对基金披露的全部持股信息进行分析而进行。缺点是无法有效地剔除“披露日修饰”行为。1992年夏普（Sharpe）采用12因素模型（这12个因素是短期票据、中期政府债、长期政府债、公司债、抵押证券、大盘价值股票、大盘成长股票、中盘股票、小盘股票、非美国债券、日本股票和欧洲股票）进行研究，这种方法被称为RBS（ReturnBasedStyleAnalysis）。RBS方法将基金收益分解为风格收益和选择收益。模型中因素的选取遵循排他、无遗漏和易于获得等原则。目前有越来越多的各种因素模型出现。而特征分析法有MSB（MorningstarStyleBox）方法等。晨星风格箱法（MSB）由著名的晨星公司于1992年提出并于2002年进行了改进。它首先根据资产组合中各股票市值规模的大小将其分为大盘、中盘和小盘，再在划分的每个市值区间根据定义的算法计算其价值和成长得分，最后将其定位到基金风格箱里的不同位置。
　　GolloandLockwood（1999）对1983-1991期间更换了经理人的共同基金的业绩、风险及投资风格的改变进行了研究。当用公司规模、价值/成长重新对基金进行分类时，发现有多于65%的基金在改变管理之后投资风格也发生了改变。
　　绩效评估的一致性是研究和比较基金绩效评价的诸方法结果差异性的。不过该方面的研究一直比较少，国内目前还只有王聪（2001）对多重比较法等概念进行了一些介绍。评估一致性的检验方法主要有Spearman秩相关检验、Kendall协同检验和多重比较法等。Spearman秩相关检验方法是通过对两种绩效评估方法所形成秩序列的相关性，判断两方法是否一致。如果该两种方法的秩（排序的差的平方）较小，则表明该两种方法对基金的评估具备一致性。Kendall协同检验是在相关系数检验法上发展的。其中Kendall协同系数定义为12S/m2n（n2-1）。W的取值范围在0和1之间。W的值越大，诸绩效评估方法具备越强的一致性。极端地，W取值1时说明所有的绩效评估方法结果完全相同。经过Kendall协同检验，具有一致性的基金可以通过多重比较法来进行总体业绩评估。
　　国内关于基金绩效评价的研究目前还比较少。从已发表的文章和收集的资料来看，国内的研究还局限于对国外理论的介绍和实证研究，更多地是对某种单独的理论或角度进行研究，缺乏整体和系统的研究和缺少理论上的创新。
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基金绩效评价的指标[1]
　　1、夏普(Sharpe)指数简介
　　美国经济学家威廉·夏普于1966年发表《共同基金的业绩》一文，提出用基金承担单位总风险（包括系统风险和非系统风险）所带来的超额收益来衡量基金业绩，这就是夏普指数。夏普指数通过一定评价期内，基金投资组合的平均收益超过无风险收益率部分与基金收益率的标准差之比来衡量基金的绩效。计算公式为：
　　Sp = (rp-rf)/σp
　　其中，Sp为夏普指数，rp为基金组合的实际收益, rf为无风险收益率, σp 为基金收益率所对应的标准差。
　　夏普指数的理论依据是资本资产模型（CAPM模型），以资本市场线(CML)为评价的基点,如果基金证券组合的夏普指数大于市场证券组合M的夏普指数，则该基金组合就位于CML之上，表明其表现好于市场；反之，如果基金投资组合P的夏普指数小于市场证券组合M的夏普指数，则该基金组合就位于CML之下，表明其表现劣于市场。因此，可以认为，夏普业绩指数越大,基金绩效就越好；反之，基金绩效就越差。
　　2、特雷诺(Treynor)指数简介
　　杰克·特雷诺1965年发表《如何评价投资基金的管理》一文，认为足够的证券组合可以消除单一资产的非系统性风险,那么系统风险就可以较好地刻画基金的风险，即与收益率变动相联系应为系统性风险。因此，特雷诺指数采用在一段时间内证券组合的平均风
　　险报酬与其系统性风险对比的方法来评价投资基金的绩效。这就是特雷诺指数，它等于基金的超额收益与其系统风险测度β之比。
　　计算公式为：
　　Tp = (rp-rf)/ βp
　　其中，Tp为特雷诺指数；βp表示基金投资组合的β系数，是投资组合要承担的系统风险。
　　特雷诺业绩指数的理论依据也是资本资产定价模型（CAPM模型），但是是以证券市场线（SML）为评价的基点，当市场处于平衡时，所有的资产组合都落在SML上，即SML的斜率就表示市场证券组合的特雷诺指数。当基金投资组合的特雷诺指数大于SML的斜率时， 该投资组合就位于SML线之上，表明其表现优于市场表现；反之，当基金投资组合的特雷诺指数小于SML的斜率时，该投资基金组合位于SML线之下，表明其表现劣于市场表现。所以，特雷诺业绩指数越大,基金的绩效就越好；反之，基金的绩效就越差。
　　3、詹森(Jensen)指数简介
　　美国经济学家迈克尔·詹森1968年发表《1945-1964年间共同基金的业绩》一文，提出了一种评价基金业绩德绝对指标，即詹森指数。他认为,基金投资组合的额外收益可衡量基金额外信息的价值,因而可以衡量基金的投资业绩，其计算公式为：
　　Jp=rp-[rf+βp(rm-rf)]
　　----Jp为詹森指数。
　　詹森业绩指数,又称为α值,它反映了基金与市场整体之间的绩效差异。詹森指数也以资本资产定价模型为基础，根据SML来估计基金的超额收益率。其实质是反映证券投资组合收益率与按该组合的β系数算出来的均衡收益率之间的差额。当然，差额越大，也就是詹森系数越大,反映基金运作效果越好。如果为正值，则说明基金经理有超常的选股能力,被评价基金与市场相比，高于市场平均水平，投资业绩良好；为负值则说明基金经理的选股能力欠佳,不能跑过指数,被评价基金的表现与市场相比较整体表现差；为零则说明基金经理的选股能力一般,只能与指数持平。

4. 风险评价4种方法

1、单变量判定模型。
单变量模型将财务指标用于风险评价是一大进步，指标单一，简单易行，但是不可避免会出现评价的片面性。这种方法在人们开始认识财务风险时采用，但随着经营环境的日益复杂、多变，单一的指标已不能全面反映企业的综合财务状况。
2、多元线性评价模型。
多元线性模型在单一式的基础上趋向综合，且把财务风险概括在某一范围内，这是它的突破，但仍没有考虑企业的成长能力，同时它的假设条件是变量服从多元正态分布，没有解决变量之间的相关性问题。这种方法在现实中比较常见。
3、综合评价法。这种方法认为，企业财务风险评价的内容主要是盈利能力，其次是偿债能力，此外还有成长能力，它们之间大致按5∶3∶2来分配。

扩展资料

根据监管要求，金融机构在对投资理财产品开展风险评级时，遵循的原则通常有3个，
一、是产品风险等级评定孰高，
二、是同类产品风险等级一致性，
三、是产品风险等级随市场和政策动态调整。
近期，受新冠肺炎疫情影响，国际金融市场波动加剧，这导致部分理财产品风险飙升，甚至出现了此前中国银行发售“原油宝”出现较大亏损事件，这既暴露出金融机构在市场异常波动下应急管理能力较弱等问题，也将“投资者不分层”弊病推上前台。
在“原油宝”事件中，尽管该产品不等同于原油期货，其高风险特征并未发生改变，然而在实际销售过程中，吸纳了较多风险承受能力较低的普通投资者。
“投资者要尽量在自己相对熟悉的领域开展投资，商品期货投资者要掌握专业投资知识，了解投资产品价格变动规律。”招联金融首席研究员董希淼表示，绝大多数个人投资者并不具备专业投资知识与能力，不建议贸然进入商品期货领域。
参考资料来源：百度百科——风险评价
参考资料来源：中国经济网——你的理财“风险评估”要调整了

5. carhart 四因素模型是什么？

Carhart四因素模型是为了控制系统性风险对股票的影响,对原始回报进行调整,取得控制了风险因素后的超常回报.Carhart四因素模型是对Fama-French三因素的模型的改进,包含了市场因素(market factor),规模因素(size factor),价值因素(value factor)和动量因素(momentum factor).

6. 风险管理有4个步骤，分别是什么内容

风险管理体系(Risk Management System)指的是组织管理体系中与管理风险有关的要素集合。分别包括风险管理策略、组织职能体系、内部控制系统和风险理财措施这四个方面。

7. 常用的绩效考核方法有哪些？各自的优缺点是什么？

　　常用的绩效考核方法严格说只有两种：KPI和BSC。360°考核其实并不是、或者说不能算是绩效考核的方法，从实际应用看，360°更适合在调岗的时候，用来了解某个岗位的上级、平级、下级、外部客户、内部客户这五个维度的主体，对被评价者在某些指标方面的评价。我们都知道，作为管理者尤其是部门负责人，不仅要对内进行管理，还需要与内外部客户进行沟通，这对管理者的沟通力、领导力、亲和力等方面都提出了更多的要求。如果要提拔一个人，肯定不能片面的从他/她的上司和下属那里了解情况，还需要从多个侧面去了解。所以，360°其实更适合在晋升/调动某个员工的时候使用，并不适合作为一种考核方法。
　　KPI是最简单的绩效考核方法，但难点首先在于KPI的选取是否合理。多数企业习惯于用经验法来选取KPI，这并不不妥，但如果企业退出了新产品/新服务或者进入一个新兴市场，需要增设新的KPI时，就会面临KPI如何选取的问题了。
　　BSC确切的说是一种战略管理思想，卡普兰和诺顿发明BSC的时候，其立意是为了打通从战略到行动的链接，但随后被学术界和企业界给引申延展，发展成一套比较成熟的绩效考核模型。但是，在BSC的四个维度里，还需要将相应维度的KPI往里面填充。这样才能够使用，否则只有BSC的话是无法考核的。
　　从实际操作的角度看，BSC是一套很全面的绩效管理模型，但最大的问题在于：企业如何判断在四个维度之间的各个KPI存在驱动关系？是依赖经验还是直觉？指标之间有无重叠？指标间的逻辑关系是否正确？这些都是问题。所以，要想用好BSC，最好再配套使用战略地图。
　　BSC操作起来比较复杂，对企业的人力资源管理水平、各部门负责人的专业度要求比较高，大多数企业虽然已经应用了，但效果并不理想。但一旦掌握了操作方法，企业就会发现，战略地图真的是一套很好用的战略管理工具，同时结合BSC来操作的话，也是一套很好的绩效管理工具。
　　EVA是Economic Value Added经济增加值的缩写，实际上EVA最早是源自会计学中的一个术语，最早由美国的斯滕斯特公司发明。简单的说，EVA考核的是企业的实际使用资本所创造的税后净利润扣除掉资本成本（通常是WACC）后的余额，而不是“会计利润”或“账面利润”，它能够更加真实的评价企业所创造的价值，并且在相当程度上约束高管的投资决策，不胡乱投资、不糟践资本。因为有许多精于“做账”的企业，能够将会计报表做的很漂亮，但如果将资本的使用成本扣除后，很可能不仅没有利润、甚至是亏损。
　　EVA作为一项重要指标，统一了考核口径（将收入、利润、成本等指标合并了），全面评估了资本使用成本，能有效保护股东的利益、消除内部人控制的现象，能够有效避免高管盲目决策、胡乱投资的行为，但EVA得计算较为麻烦，而且需要在企业内调整多项会计指标，不适用于高风险行业、金融行业及初创型企业，在实际使用上，更适合多元化的投资集团或上市公司。
　　在计算KPI、BSC或EVA达成情况的时候，最常用的计量/评价方法有三种：百分比率法、非此即彼法和加减分法。百分比率法这是应用最广泛的一种定量考核方法，适用于绝大多数绩效考核指标的计算，其计算公式为：实际达成值÷计划值×100%×指标权重分数；这种方法可以对工作成效进行多层评分，可以很直观的了解到各部门各员工的分值排序情况。
　　非此即彼法这种评价方法的结果只有是或否，没有中间状态，适用于不需要量化的阶段性工作，例如是否在规定时间内完成某项工作，如是则得满分，反之不得分。
　　加减分法是一种零权重的考核方法，此类指标在考核周期内不一定会发生，但一旦发生则通常会扣较大的分值，甚至是一票否决，例如重大事故。不发生时既不加分也不扣分，而一旦发生则扣除该项指标的得分甚至是一票否决所有绩效得分。

8. 绩效评估的系统模型是什么

绩效评估 　　绩效（performance），指构成员工职位的任务被完成的程度，它反映了员工能在多大程度上实现职位要求。 　　绩效评估（performanceappraisal），又称绩效考评、绩效评价、员工考核，是一种正式的员工评估制度，也是人力资源开发与管理中一项重要的基础性工作，旨在通过科学的方法、原理来评定和测量员工在职务上的工作行为和工作效果。 　　绩效评估是一种正式的员工评估制度，它是通过系统的方法、原理来评定和测量员工在职务上的工作行为和工作成果。系效评估是企业管理者与员工之间的一项管理沟通活动。绩效评估的结果可以直接影响到薪酬调整、奖金发放及职务升降等诸多员工的切身利益。