在金融危机後， 美国的监管单位大幅度的提升对於主要金融机构的监管强度。 美国联邦级别的金融监管单位主要包含以下几个机构： 联邦准备理事会（FED） 通货监理局 (Office of Comptroller and Currency, OCC) 联邦存款保险公司 (Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC) 证券交易委员会 (Security Exchange Commission, SEC) 联邦住房金融局 (Federal Housing Finance Agency, FHFA) 国家信用社管理局 (National Credit Union Administration, NCUA) 等等。 这些监管机构会定期的派出审查员(Examiner)和经济学家监督各金融机构的经营状况， 并且进行对财务报表、公司营运、审计制度，等等的审查。 其中，对於各金融机构的财务模型的使用，也在审查的范围之内 在金融危机後， 金融监管单位大力推行并规定一种三审制的金融模型审计制度， 一个金融模型必须经过内部的三个层次的审查， 即建模者(Model Developer)的自我审查、模型审计(Model Validation)在第二层的把关， 和内部稽核人员(Internal Audit)对於程序上的审查。 若要查询监管单位对这个制度的详细描述， 可以参考以下文件： http://www.occ.treas.gov/news-issuances/bulletins/2011/bulletin-2011-12a.pdf 以下，我将稍微详细的叙述在每一个层级中不同人员的责任： 建模者 建模者为金融模型领域的第一线开发人员， 肩负从头开发或者是维护一整套金融模型的责任。 一个标准的建模周期(Model Development Cycle)，通常包含了以下步骤： 1.　理解模型的目的。 例如这个模型是用作巴赛尔的规范或者是用作计算会计损失？ 唯有先理解建立模型的目的， 才不会花费很多力气而发展出一套不合乎规定或者不符合目的的模型。 2.　寻找可用资源。 资源包括人力资源、数据资源，和计算资源等等。 在确定建模计画前， 人员的经验和知识限制了能够发展的模型的形式。 例如缺少博士等级的开发团队， 可能就只能发展在技术上较为简单的模型。 数据往往是发展模型的关键。 数据的品质、大小和内容决定了模型的形式和结果。 现今的建模过程往往有大量的数据可供使用， 也因此需要庞大的电脑计算能力。 如果有超级电脑可供使用， 则不须做过多的取样。 反之， 则需要建立一个完整有效的取样方式。 3. 清理数据 数据往往是有谬误的， 在真正开始建立模型前， 应该进行一系列的数据研究， 确保数据的品质足够， 如果数据的品质不良， 则必须提出一系列解决方法来提高数据品质。 4. 建立模型 复杂的模型不一定是好的， 在利用数据建立模型前， 得确定模型的形式符合数据的型态和模型的目的。 统计模型的建立必须经过数个回合的建立过程， 即建立基本模型、审查模型结果、改动模型设计的重复回圈。 5. 测试模型 在确定最後的模型和系数後， 必须对模型进行一系列的测试， 例如敏感性测试(Sensitivity Test)，压力测试(Stress Test)或者是Back-Testing 在测试结果可以接受後， 此模型才可以提供给模型审查者进行第二层的审查 （待续） --

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