风险计量模型与方法复杂化指的是在风险管理过程中，所使用的模型和方法的复杂性增加。具体来说，这包括以下几个方面：
1. 模型复杂性增加：随着金融市场和金融工具的日益多样化，风险计量模型需要考虑更多的因素，如信用风险、市场风险、操作风险等，以及这些风险之间的相互影响。这导致模型变得越来越复杂，需要更多的数据输入和计算。
2. 方法复杂性增加：为了更准确地评估风险，风险管理方法也在不断改进。这包括采用新的统计方法、机器学习算法等，以处理大量的数据并提高预测的准确性。
3. 技术复杂性增加：随着模型和方法的复杂化，对技术的要求也在提高。例如，需要更强大的计算能力来处理复杂的模型，以及专业的技术人才来理解和应用这些模型。
风险计量模型与方法复杂化的优点是能够更全面、更准确地评估和管理风险。然而，这也带来了一些挑战，如：
成本增加：复杂的模型和方法需要更多的资源，包括人力、物力和财力。
实施难度增加：复杂的模型和方法需要更多的专业知识和技术，对于非专业人士来说可能难以理解和应用。
模型风险增加：复杂的模型可能更容易受到数据质量、模型假设等因素的影响，从而增加模型风险。
因此，在实施风险计量模型与方法复杂化的同时，也需要注意平衡成本、实施难度和模型风险。
