一、风险与不确定性（Risk vs Uncertainty）
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风险（Risk）
可量化的不确定性，能够用概率分布描述的损失或收益波动。 -
不确定性（Uncertainty, Knightian Uncertainty）
无法给出概率分布的未知风险，如制度突变、黑天鹅事件。 -
波动率（Volatility）
资产价格变动幅度的统计度量，是风险的常用代理指标。 -
尾部风险（Tail Risk）
极端小概率但高破坏性的损失风险，常被常规模型低估。 -
系统性风险（Systemic Risk）
单一机构或市场失效引发整体金融系统崩溃的风险。 -
非系统性风险（Idiosyncratic Risk）
个别资产或公司特有的风险，可通过分散化降低。
二、经典风险理论与定理
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风险—收益权衡（Risk–Return Tradeoff）
更高的预期收益通常要求承担更高风险。 -
有效市场假说（EMH）
市场价格已反映全部可获得信息，难以长期跑赢市场。 -
现代资产组合理论（MPT）
通过资产相关性实现风险分散，构建有效前沿。 -
资本资产定价模型（CAPM）
用β衡量系统性风险，解释资产的预期回报。 -
β风险（Beta Risk）
资产相对于市场整体波动的敏感度。 -
夏普比率（Sharpe Ratio）
单位风险所获得的超额收益，用于风险调整后绩效评估。
三、市场结构性风险现象
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流动性风险（Liquidity Risk）
无法在合理价格快速成交的风险。 -
流动性枯竭（Liquidity Dry-up）
市场恐慌时买卖盘消失，价格跳跃式下跌。 -
杠杆风险（Leverage Risk）
放大收益的同时也放大亏损，易引发连锁清算。 -
强平瀑布（Liquidation Cascade）
强制平仓触发价格下跌，进一步引发更多平仓。 -
期限错配（Maturity Mismatch）
短期负债支持长期资产，易引发流动性危机。 -
信用风险（Credit Risk）
借款方无法履约导致的损失风险。
四、市场价格与波动现象
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肥尾分布（Fat Tail）
极端事件发生概率远高于正态分布假设。 -
波动率聚集（Volatility Clustering）
高波动往往接续高波动，低波动亦然。 -
均值回归（Mean Reversion）
价格或波动率长期回到历史均值的倾向。 -
动量效应（Momentum）
过去表现好的资产短期内继续表现良好。 -
泡沫（Asset Bubble）
价格脱离基本面，由投机推动持续上涨。 -
泡沫破裂（Bubble Burst）
信心逆转导致价格快速回归或超调下跌。
五、极端风险与危机理论
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黑天鹅事件（Black Swan）
极端罕见、冲击巨大、事后被合理化的事件。 -
灰犀牛事件（Grey Rhino）
高概率、高影响但被长期忽视的风险。 -
明斯基时刻（Minsky Moment）
长期稳定积累杠杆，最终引发系统性崩溃。 -
金融传染（Financial Contagion）
风险在市场、国家或资产间快速扩散。 -
去杠杆螺旋（Deleveraging Spiral）
资产下跌 → 被迫卖出 → 价格进一步下跌。
六、行为金融与心理学风险偏差
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损失厌恶（Loss Aversion）
对损失的痛苦大于同等收益的快乐。 -
前景理论（Prospect Theory）
人们在收益区风险厌恶，在损失区风险偏好。 -
过度自信（Overconfidence）
高估自身判断能力，低估市场复杂性。 -
从众效应（Herding Behavior）
投资者跟随多数行动，放大市场波动。 -
确认偏误（Confirmation Bias）
只关注支持自身观点的信息。 -
恐慌抛售（Panic Selling）
情绪主导下的非理性集中卖出。
七、风险管理与认知误区
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VaR（在险价值）
在给定置信区间内的最大预期损失。 -
模型风险（Model Risk）
过度依赖错误或失效模型导致误判。 -
尾部对冲（Tail Hedging）
为极端下跌事件支付保险成本。 -
幸存者偏差（Survivorship Bias）
只看到成功案例，忽略失败样本。 -
路径依赖（Path Dependence）
最终结果高度依赖于过程顺序而非终点。
八、一句话总结视角（专业认知）
金融市场的大多数“风险”，并非来自已知变量，而是来自被低估的尾部事件、被忽视的结构脆弱性，以及人类系统性认知偏差。
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