דוגמנות סיכון

סיכון בדוגמנות

דוגמנות סיכונים היא הערכה שיטתית של ההסתברות והיקף ההפסדים לקבלת החלטות: מגבלות, רזרבות, שיחים, מדיניות אוטומטית והעדפה של צעדים. להלן מסגרת הקצה אל הקצה ממפת איום לניצול מודל.

1) מפת סיכון ו ־ KRI

Domains: תפעולי (תקריות/SLA), פיננסי (FX, נזילות), מוצר (איכות/המרה), התנהגותי (הונאה/RG), רגולטורי (קנסות, חסימות), שותף (משייכים/ספקים), אבטחת מידע (הדלפות/פריצה), סיכון מודל.

(KRI (Key Risk Indicators: שיעורי תקרית, עיכובים ב-p95/99, נתח של צ 'רג' בקס, אנטי הונאה FPR, נתח של שלילי קול, ניטור כיסוי, ”אותות אזהרה מוקדמים” (מוביל) נגד השלכות (מפגר).
כל ה-KRIS עם בעלים, תדר, סף, היסטרזיס וערוץ הסלמה.

2) תדירות × חומרה: מתמטיקת אובדן בסיסית

[
N\sim\text {Poesson} (\lambda )\\text {NegBin} (r, p),
\ quad X_i\sim F_{\text{severity} (\תטה),
\ quad L =\sum _ i = 1 äN X_i
]

פואסון (אירועים עצמאיים נדירים), נגבין (מיזוג יתר/קיבוצים).
חומרה (X): Lognormal (זנבות מתונים), Gamma, Pareto/Log-Pareto (זנבות עבים), מודלים מעורבים (תערובת).
אפס אינפלציה: בהרבה אפסים.
צנזורה/ניכוי: חשבונאות לניכוי/הגבלת ביטוח.

Group Distribution (LDA): התאמה (\Lambda) ופרמטרים של כבידה, ואז מונטה קרלו או פיתול (FFT).

3) שערות זנב והפעלה חוץ ־ גופית

• Block Maxima # GEV, Peaks-Over-Threshold # GPD, בחירת סף (u) + בדיקת יציבות.
• כיול על ידי יציבות זנב (QQ-Plare, Hill Exchantor).
• המטרה היא להעריך נכון הפסדים גדולים נדירים (1/100-1/1000).

4) תלויות: קורלציות וקופולות

• Gaussian (אחיזת זנב פשוטה אך חלשה), Student-t (תלות בזנב), Clayton/Gumbel (זנבות אסימטריים).
• ראשית, להתאים את השוליים (חומרת/תדירויות), לאחר מכן קופולה למודל משותף של תיק הסיכון וריכוז.

5) מדדי סיכון ואינדיקטורים כלכליים

VAR (_\alpha): איבוד כמויות (למשל: 99%).
שורט CVR/צפוי (_\alpha): אובדן ממוצע מחוץ ל ־ VaR - מועדף על זנבות.
אובדן צפוי/בלתי צפוי.
RAROC: (\text {Risk-Adducted Return on Capital }\frac {text} -\text {Eutale. הפסדים (/טקסט (הון בסיכון).
הון בסיכון: רמת כיסוי (למשל: סי-וי-אר 99. 5%) + חוצץ.

6) תרחישים ובדיקות לחץ

תרחיש = הלם קלט + קורלציות + כללים עסקיים.
סוגים: פסגות היסטוריות (2020 covid peaks), היפותטית (חסימה רגולטורית, הפסקת חשמל), הפוכה ("אילו זעזועים גורמים להפסד X? »).
תוצאות - טווח אובדן, לא נקודה. הנחות מסמך וערוצי החלטה (מגבלות/פקקים/הפסקה).

7) בייס ועדכון ידע

תדירויות בייסיאניות/חומרה: פריורי (Gamma-Poisson, Lognormal עם hyper-farmeters).
שימושי בדגימות קטנות/שווקים חדשים (איגום חלקי, מודלים היררכיים).

8) נתונים ואיכות (נקודה בזמן!)

חוזי נתונים: תרשימים, מפתחות, אזורי זמן, אימוני אירועים, דגלי התאמה.
תקינות פוינט-in-time: אין אותות עתידיים באימונים (במיוחד לכשלים מבצעיים/הונאה).
שינויי מדיניות/שינויים. ממדים: ללוח השנה של האירוע.
סטגנציה ומשמרות: סחיפת פרופיל (PSI/KL) על ידי תכונות מפתח.

9) הליך הדמיה (צעדים)

1. הגדר את המקרה והאופק: מהי תקופת ה ”אובדן”, היחידה (brand xcountry × channel).
2. צור מאגר נתונים: תדרים, משקולות, קובריאטים (עונתיות, פרומו, FX, ספקים).
3. בחירה משפחתית: Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto (בדוק רפסודות QQ/KS/AD).
4. תלויות: מודל קופולה/פקטור להצטברות תיק.
5. כיול: MLE/Bayesian; חשבון לצנזורה, ניכויים, חריגים.
6. אימות/מבחן גב: ציפוי זנב, יציבות פרמטר, רגישות ללחץ.
7. מונטה קרלו: (10 • 5) - (10 • 6) ריצות; הערכה VAR/CVAR, הפסדים תרחיש.
8. פתרונות: הגבלות, פקקים, עצירות, הקצאת רזרבה, קדימות לצעדים של RAROC.
9. מסמכים: כרטיס מודל, דרכון תסריט, ספר ריצות.

10) שילוב מדיניות ואוטומציה

Triggers: מעבר למדרגות KRI/VAR/CVaR # (שיפור KYC, 3DS-enforce, צמצום הגבלה, חריקת ערוץ התשלום, ביטול פרומו).
היסטריזה/התקררות: סף קלט/פלט שונה כדי להימנע מ ”מצמוץ”.
תורים בסיכון: ממוינים על ידי (\mathbe [E [ EV ]) = = נמנעו מנזק ועלות של אמצעים לנזק.

11) מודל תרכובת לדוגמה (פסאודו-פייתון)

python import numpy as np

1) frequency (week) and severity (EUR)
lam = 3. 2            # Poisson rate mu, sigma = 6. 0, 1. 1      # Lognormal params (ln-space)
S = 200000           # simulations

N = np. random. poisson (lam, S) # event rate sev = lambda n: np. exp(np. random. normal (mu, sigma, n)) # severity loss = np. array([sev(n). sum() if n>0 else 0. 0 for n in N])

VaR99 = np. quantile(loss, 0. 99)
CVaR99 = loss[loss >= VaR99].mean()
EL   = loss. mean()

היררכיה/תיק: ספור עבור כל קטע, ואז צבירה באמצעות קופולה/פקטור או דגימה אמפירית.

12) הגבלה וניהול הון

גבולות/כיפות: על ידי ערוץ/מדינה/ספק, קשור CVAR תקף.
רזרבות: רמת כיסוי (למשל. CVaR 99% חודשי) + חוצץ בקרה.
העברות סיכון: חידוש/ביטוח, גידור FX, גיוון הספקים.

13) סיכון מודל ומושל

כרטיס מודל (תבנית)

אזור מטרה ויישום; VAR/CVAR/כיסוי מדדים נתונים ותקופה; הנחות; מגבלות; רגישות; הגינות/אתיקה; בעלים; גרסה; תאריך עדכון.

MLOPs/Model Ops: Missage Register, Shadow/Canary Launch, תכונה של זוגיות מקוונת/לא מקוונת, ניטור איכות וסחיפה, התראות אוטומטיות, עצור מנוף.

אימות/מבחן אחורי

Kryzh: ציפוי זנב (Kupiec/Christopersen), יציבות פרמטר, עמידות ללחץ, מפרט חלופי.

14) ניטור פרודה ורצנים

מדדים

כיסוי VAR (פריצות דרך/צפויות בפועל), כיול CVaR, דינמיקת EL/UL.
סחף קלט (PSI), שיתוף מקטעים ”חדשים”, עומס יתר של גבולות.
הפעלה: חישוב אחסון, עיכוב הזנה,% עממיות.

Runbook (דוגמה ל ”גל במטענים”)

1. בדוק את הרעננות של הנתונים ואת התקינות של התוויות.
2. Brast segmentation (מדינה/תשלום/התקן/שותף).
3. אפשר קפיצת מדרגה KYC/3DS במקטעים שנפגעו, להפחית מגבלות.
4. הפעל את תרחיש לחץ ”אובדן PSP”, לחשב מחדש CVAR.
5. תקשורת לבעלי ערוצים, תכנית פיצוי.
6. רטרוספקטיבה ועדכון של פרמטרים/כללים מודל.

15) דרכון (תבנית)

תעודת זהות/גרסה, תאריך, בעלים

נרטיב: מה קרה (איסור רגולטורי × FX shock × excage PSP)

זעזועים: תדרים (\דלתא), שינויים בחומרה/קורלציה, משך

אומדן אובדן: EL/VAR/CVAR (יום/שבוע/חודש)

אמצעי נגד: הגבלות/החלפת ספקים/תקשורת/ביטוח

נקודות יציאה: תנאים לנקיטת אמצעים (היסטרזיס)

16) דרכוני KRI ומגבלות (קצר)

קוד, הגדרה, נוסחה, חלון, סף ”אזהרה/קריטית”, היסטרציה, בעלים, ערוץ התראה.
הגבלה: אובייקט (ערוץ/מדינה/ספק), מטרי (CVaR99/EL), ערך, תקופה, עדיפות, מעבר לפעולות, חריגות/חלונות זמן.

17) אנטי דפוסים

הסתמכות על בינוני במקום זנבות; ”RMSE היפה” ו-CVAR המסכן.
מתאם ”כפי שהוא” ללא תלות בזנב.
מחסור ב-Point-in-Time # דליפה, הערכה מחדש של ”דיוק”.
התעלמות מתרחישים/לחצים; מודל אחד ”לכל דבר”.
פרמטר שקט עורך ללא הגרסה/changelog.
אין היסטריה בפוליטיקה.

18) רשימה מוקדמת של לולאות דוגמנות

[ הונפקו כרטיסי סיכון ] ו ־ KRI, בעלים שהוקצו

[ ] נתוני PIT, חוזי מקור, לוח שנה אירוע/מדיניות

[ תדירות ] וחומרה מכוילת, זנבות נבדקו (EVT)

[ ] תלות מודלים (copula/factor),

[ ] VAR/CVAR, ציפוי ויציבות פרמטר הם נורמליים

[ ] תסריטים ומבחני לחץ מוכנים, הדרכונים והרישומים מונפקים

[ אינטגרציה ] עם גבולות/כיפות/מדיניות, היסטרזיס מופעל

[ ] גרסת כרטיס מודל, בעלים, ניטור והתראות מוגדרות

סך הכל

דוגמנות סיכונים אינה עוסקת בהערכת אובדן ממוצע אלא בניהול זנבות: תדירות וחומרה נכונה, EVT לקיצוניות, תלות באמצעות קופולות, תרחישים ומבחני לחץ, VaR/CVaR ומדידות כלכליות (RAROC), בנוסף לדיסציפלינת DelecOps. מעגל כזה הופך סיכונים מ ”ברבורים שחורים” לפתרונות בעלי גבולות, עתודות ופעולות ברורות.