自2008金融風暴以降，風險管理遂成為重要的議題。衡量風險的方式有很多，從我們過去所學的標準差、到近年發展出的VaR與CVaR，都可做為衡量風險的方法。然而，從許多文獻中已提及，一個好的風險指標應該要服從隨機優越的特性。目前常用的VaR與CVaR的風險衡量方式並未符合這些特性，不過在2008年提出的Riskiness正好符合此特性。

本文以Robert J.Aumann與Roberto Serrano於2008年發表於Journal of Political Economy的文章提出的新方法來衡量美國上市公司公司債的風險指標，並同時計算各公司債的殖利率標準差、Value at Risk (VaR)、Conditional Value at Risk (CVaR)，深入探討新的風險指標與目前市場上常使用的標準差、VaR、CVaR有何不同。

研究發現Riskiness不僅具有許多良好的經濟性質，使用上也是相當方便，且文中利用此一全新的風險指標，將其應用在債券市場的實務上，實證結果亦是令人滿意，Riskiness對於信用風險及利率風險的解釋能力相較於其他風險衡量指標相對更好。

不過Riskiness必須在報酬率期望值大於零時才能計算及報酬率須有正有負，因此在使用上比起VaR及CVaR較不具實用性，不過在經過不斷的修改後，我們相信Riskiness在未來能發揚光大。

Since the financial tsunami happened in 2008, risk management has become one important issue in finance area. Many traditional methods such as standard deviation, VaR or CVaR approaches can be used to measure the level of risk. However, some recent studies indicate that a good risk indicator should possess the characteristic of stochastic dominance. The traditional risk measures such as Var or CVaR do not have this feature.

In this paper, we use the method which considers the stochastic dominance and proposed by Aumann and Serrano in 2008 to measure the risk. We use this indicator, called as Riskiness, to measure the risk for the all corporate bonds of listed companies in the United States. In addition, we also compare the results to those calculated by the method of the standard deviation, Value at Risk (VaR), and Conditional Value at Risk (CVaR).

Our empirical evidence shows that the Riskiness performs relatively well in the analysis of credit risk and interest rate risk compared with other methods. Thus, our study finds that this new method does not merely easily implement in the real world, but also have good economic properties. We also discuss some drawbacks of this new method in the study.

We believe that after constantly modifying this indicator, the Riskiness will be able to carry forward in the future.

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