《农村合作金融机构全面风险管理》旨在从全面风险管理和定性与定量相结合的角度，为农村金融机构风险管理者提供一本有重要参考价值的教材。本书对各类风险管理的分析遵从风险的界定与分类、风险的识别与计量、风险的监控与报告以及风险的防范与化解的范式，注重实用，力图为实际工作者提供一本操作性较强的参考书。
第一章 金融风险管理概论
第一节 金融风险概述
一、金融风险的含义
二、金融风险的分类
第二节 金融风险管理的兴起和发展
第三节 金融风险管理的流程
第四节 金融风险管理的主要策略
一、风险规避策略
二、风险分散策略
三、风险消减策略
四、风险转移策略
五、风险补偿策略
第五节 金融风险管理的组织结构
一、董事会及最高风险管理委员会
二、监事会
三、高级管理层
四、风险管理部门
五、其他风险控制部门
第六节 巴塞尔风险管理体系
第二章 信用风险管理
第一节 信用风险概述
一、信用风险的定义
二、信用风险产生的原因
三、信用风险的特征
四、信用风险和信贷风险的比较
第二节 信用风险的识别
一、财务分析法
二、现金流量分析法
三、非财务分析法
第三节 信用风险的度量
一、传统度量方法
二、现代主要风险计量模型
三、《巴塞尔新资本协议》计量信用风险的方法
第四节 信用风险的监测与报告
一、信用风险的监测对象
二、信用风险监测的主要指标
三、风险报告
第五节 信用风险的控制
一、限额管理
二、信用风险缓释
三、关键业务环节控制
第三章 市场风险管理
第四章 操作风险管理
第五章 流动性风险管理
第六章 其他风险管理
第七章 风险管理文化
3.蒙特卡罗模拟法
蒙特卡罗法主要是利用计算机随机模拟出风险因素的随机价格走势，并以此来近似地揭示该风险因素的市场特性。这个随机模拟的过程实际就是重塑投资组合价值分布的过程。它的基本思想与压力测试法是相似的，所不同的是，它不仅仅考虑了一个金融变量的大幅波动，而且还考虑了相关问题。
蒙特卡罗法通过近似地模拟风险因素的统计分布来计算潜在的收益和相应的VaR。它要求每个风险因素对应一个其未来的可能分布，如正态分布、对数正态分布、t分布等。然后利用历史的数据来确定这些分布的参数。利用这些分布和参数，随机产生成千上万种风险因素的未来可能值（或称为场景），在这一场景下再重新确定投资组合的价值。最后利用这些随机产生的组合收益，构造出组合的经验分布，并确定在一定置信水平下的VaR值。
该方法的优点：蒙特卡罗法是衡量金融风险最全面的数值分析方法。它能处理其他方法所无法处理的风险和问题，如非线性价格风险、波动性风险、肥尾分布、极端事件甚至信用风险，它都能有效地处理。
该方法的缺点：
（1）蒙特卡罗法最大的不足就是计算量太大。如果投资组合中有1000种资产，对每种资产的模拟路径为1000种，那么投资组合的价值就会有100万个。如此大的计算量是以牺牲计算结果的及时性为代价的，所以该方法不适合于需要及时提供风险量度的场合。
（2）蒙特卡罗法存在模型风险。因为它依赖于基础风险因素的随机模型及证券的定价模型。如果这类模型有缺陷，据此得到的VaR也必然不准确。
使用VaR计量市场风险的优点有：第一，VaR模型测量风险结果简洁明了，一目了然，直观而清晰地反映了风险的量化概念，容易为管理者所理解和掌握。第二，VaR值明确地反映了市场风险，如果定期地测定各个金融机构的VaR值并且公布，便可以令普通投资者了解金融机构的经营状况，增强市场的透明度，并且督促银行管理者加强与客户的沟通，增进双方的信任和投资者的信心。第三，VaR对风险的测量是建立在数理统计与概率论的理论基础上的，计算简便，有很强的可操作性，同时又不缺乏理论上的科学性，适于银行进行内部监管和风险控制。VaR方法也存在一定的缺陷，它对未来的损失是基于历史数据的研究和组合模型，并假设这些数据与未来相一致。但实际上，很多情况并非如此。VaR的计算离不开特定的假设，包括数据分布的正态性，而有时这些假设是与实际不相符的。另外，VaR对于极端情况下（金融危机、政治剧变）的市场风险的计算缺乏可靠性，此时就需要采用其他方法（如压力测试和极值分析法）对特殊情况下的VaR加以弥补。
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