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金融リスクモデリングとは、企業のバランスシート、銀行の取引可能な金融資産の会計帳簿、またはファンドマネージャーのポートフォリオ価値における市場リスク、信用リスク、およびオペレーショナルリスクを測定、監視、および管理するために 、正式な数学的および計量経済学的手法を使用することです。金融リスク管理を参照してください。リスクモデリングは、金融モデリングというより広い分野における多くのサブタスクの1つです。
リスクモデリングでは、ポートフォリオを分析し、さまざまなリスクによって発生する可能性のある損失を予測するために、市場リスク、バリュー・アット・リスク（VaR）、ヒストリカル・シミュレーション（HS）、極値理論（EVT）など、さまざまな手法が用いられます。前述のとおり、こうしたリスクは通常、信用リスク、市場リスク、モデルリスク、流動性リスク、オペレーショナルリスクのカテゴリーに分類されます。
多くの大手金融仲介会社は、ポートフォリオマネージャーが維持すべき資本準備金の額を評価するのに役立てたり、様々な種類の金融資産の売買を導くのに役立てたりするために、リスクモデリングを利用している。
バーゼルIIの提案では、各国の預金取扱機関規制当局により、主要な国際金融機関すべてに正式なリスクモデリングが義務付けられています。従来、リスク分析は定性的に行われていましたが、現在では高性能なコンピューターソフトウェアの登場により、定量的なリスク分析を迅速かつ容易に行うことができるようになりました。
有限分散を持つ分布で変化をモデル化することは、現在では不適切であることが知られています。 1960年代にブノワ・マンデルブロは、金融市場における価格の変化はガウス分布に従わず、むしろレヴィ安定分布でモデル化する方が適切であることを発見しました。変化の規模、つまり変動性は、時間間隔の長さの1/2乗より少し大きい値に依存します。大きな上昇または下降の変化（ファットテールとも呼ばれる）は、推定標準偏差を持つガウス分布を使用して計算されるよりも起こりやすいです。[ 1 ] [ 2 ]
定量的リスク分析とそのモデリングは、過去数年間の企業スキャンダル（特にエンロン）、バーゼルII、改訂されたFAS 123R、サーベンス・オクスリー法、そして2008年の金融危機を予測できなかったことなどから疑問視されてきた。[ 1 ] [ 3 ] [ 4 ]
金融イノベーションの急速な発展は、一連の仮定に基づく高度なモデルを生み出します。これらのモデルは通常、モデルリスクに陥りやすいです。モデルの不確実性に対処するためのアプローチはいくつかあります。JokhadzeとSchmidt（2018）は、ベイズ計算に基づく実用的なモデルリスク測定フレームワークを提案しています。[ 5 ]彼らは、市場リスクとモデルリスクの一貫した測定を可能にする重ね合わせリスク尺度を導入しています。
ジョン・ダニエルソンは、リスク予測は特に一般的なサンプルサイズでは非常に不正確であると主張し、規制におけるその利用について懸念を表明している。