जोखिम मॉडलिंग

जोखिम मॉडलिंग

जोखिम मॉडलिंग निर्णय लेने के लिए नुकसान की संभावना और परिमाण का एक व्यवस्थित मूल्यांकन है: सीमा, भंडार, हेजेज, स्वचालित नीतियां और उपायों की प्राथमिकता। नीचे खतरे के नक्शे से लेकर मॉडल शोषण तक का अंत-से-अंत ढांचा है।

1) जोखिम मानचित्र और केआरआई

डोमेन: परिचालन (घटनाएं/एसएलए), वित्तीय (एफएक्स, तरलता), उत्पाद (गुणवत्ता/रूपांतरण), व्यवहार (धोखाधड़ी/आरजी), नियामक (जुर्माना, अवरुद्ध), भागीदार (सहयोगी/प्रदाता), सूचना/हैकिंग), मॉडल जोखिक।

केआरआई (मुख्य जोखिम संकेतक): घटना दर, p95/99 देरी, चार्जबैक का हिस्सा, एफपीआर विरोधी धोखाधड़ी, आवाज नकारात्मक का हिस्सा, कवरेज निगरानी, "प्रारंभिक चेतावनी संकेत" (अग्रणी) बनाम परिणाम (लैगिंग)।

मालिक, आवृत्ति, थ्रेसहोल्ड, हिस्टेरिसिस और एस्केलेशन चैनल के साथ सभी केआरआई।

2) आवृत्ति × गंभीरता: बुनियादी नुकसान गणित

[
N é sim é text {Poisson} (łlambda) ×  } पाठ {NegBin} (r, p),
· quad X_i é sim F_{\text{severity}} (· थीटा),
· क्वाड L = łsum _ {i = 1} ^ {N} X_i
]

आवृत्ति (एन): पॉइसन (दुर्लभ स्वतंत्र घटनाएं), नेगबिन (अतिवृष्टि/क्लस्टरिंग)।

गंभीरता (X): लॉगनॉर्मल (मध्यम पूंछ), गामा, पारेटो/लॉग-पारेटो (मोटी पूंछ), मिश्रित मॉडल (मिश्रण)।

शून्य-मुद्रास्फीति: कई शून्य पर।

सेंसरशिप/कटौती योग्य: कटौती/बीमा सीमा के लिए लेखांकन।

हानि वितरण दृष्टिकोण (LDA): मैच (lambda) और गुरुत्वाकर्षण मापदंड, फिर मोंटे कार्लो या कन्वोल्यूशन (FFT) → टेल मैट्रिक्स।

3) टेल हेयरलाइन और ईवीटी

• ब्लॉक मैक्सिमा → GEV, चोटियों-ओवर-थ्रेशोल्ड → GPD, थ्रेशोल्ड चयन (u) + स्थिर जांच।
• पूंछ स्थिरता (QQ-प्लॉट, हिल अनुमानक) द्वारा कैलिब्रेट करें।
• लक्ष्य दुर्लभ बड़े नुकसान (1/100-1/1000) का सही अनुमान लगाना है।

4) निर्भरता: सहसंबंध और कोपुला

• गॉसियन (सरल लेकिन कमजोर पूंछ पकड़), छात्र-टी (पूंछ-निर्भरता), क्लेटन/गुम्बेल (असममित पूंछ)।
• सबसे पहले, मार्जिन (गंभीरता/आवृत्तियों) को समायोजित करें, फिर जोखिम पोर्टफोलियो और एकाग्रता के संयुक्त मॉडलिंग के लिए कोपुला।

5) जोखिम मैट्रिक्स और आर्थिक संकेतक

VaR (_\alpha): हानि मात्रा (उदा। 99%).

CVaR/अपेक्षित शॉर्टफॉल (_\alpha): VaR के बाहर औसत नुकसान - पूंछ के लिए पसंद किया जाता है।

EL/UL: अपेक्षित/अप्रत्याशित नुकसान।

RAROC: (· text {Resurt-Adjusted Reuters on Capital} = é frac {ł } - । नुकसान} {08 पाठ {पूंजी जोखिम}})।

जोखिम में पूंजी: कवरेज स्तर (जैसे) CVaR 99। 5%) + बफर्स।

6) परिदृश्य और तनाव परीक्षण

परिदृश्य = इनपुट शॉक + सहसंबंध + व्यावसायिक नियम।

प्रकार: ऐतिहासिक (2020 सहसंयोजक चोटियाँ), काल्पनिक (नियामक अवरोधन, आउटेज पीएसपी), रिवर्स ("क्या झटके नुकसान पहुंचाते हैं ≥ X? »).

परिणाम - नुकसान की सीमा, बिंदु नहीं। दस्तावेज़ मान्यताएँ और निर्णय चैनल (सीमा/कैप/ठहराव)।

7) बेयस और अद्यतन ज्ञान

बायेसियन आवृत्तियों/गंभीरता: एक प्राथमिकता (गामा-पॉइसन, सूचनात्मक हाइपर-मापदंडों के साथ लॉगनॉर्मल) → डेटा प्रविष्टि पर ऑनलाइन अपडेट।

छोटे नमूनों/नए बाजारों में उपयोगी (आंशिक पूलिंग, पदानुक्रमित मॉडल)।

8) डेटा और गुणवत्ता (प्वाइंट-इन-टाइम!)

डेटा अनुबंध: स्कीमा, कुंजी, समय क्षेत्र, घटना संस्करण, समायोजन झंडे।

प्वाइंट-इन-टाइम शुद्धता: प्रशिक्षण में भविष्य के कोई संकेत नहीं (विशेष रूप से धोखाधड़ी/परिचालन विफलताओं

नीति परिवर्तन/परिवर्तन। आयाम: घटना कैलेंडर के लिए।

ठहराव और बदलाव: कुंजी विशेषताओं द्वारा प्रोफ़ाइल बहाव (PSI/KL).

9) सिमुलेशन प्रक्रिया (चरण)

1. मामले और क्षितिज को परिभाषित करें: "नुकसान", अवधि, इकाई (ब्रांड × देश × चैनल) क्या है।

2. एक डेटासेट बनाएं: आवृत्तियाँ, वजन, सहसंयोजक (मौसमी, प्रोमो, एफएक्स, प्रदाता)।

3. परिवार का चयन: Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto (QQ राफ्ट/KS/AD परीक्षण की जाँच करें)।

4. निर्भरता: पोर्टफोलियो एकत्रीकरण के लिए कोपुला/कारक मॉडल।

5. अंशांकन: MLE/Bayesian; सेंसरशिप, कटौती, आउटलेयर के लिए लेखांकन।

6. सत्यापन/बैकटेस्ट: पूंछ कोटिंग, पैरामीटर स्थिरता, तनाव संवेदनशीलता।

7. मोंटे कार्लो: (10 ^ 5) - (10 ^ 6) रन; VaR/CVaR का अनुमान लगाएं, परिदृश्य नुकसान।

8. समाधान: सीमा, कैप, ठहराव, आरक्षित का आवंटन, उपायों का RAROC-प्राथमिकता।

9. दस्तावेज़: मॉडल कार्ड, स्क्रिप्ट पासपोर्ट, रनबु

10) नीति और स्वचालन एकीकरण

ट्रिगर: KRI/VaR/CVaR थ्रेसहोल्ड से अधिक स्टेप्स (KYC वृद्धि, , सीमा कमी, भुगतान चैनल थ्रॉटलिंग, प्रोमो निष्क्रियता)।

हिस्टेरिसिस/कूलडाउन: "ब्लिंकिंग" से बचने के लिए अलग-अलग इनपुट/आउटपुट थ्रेसहोल्ड।

जोखिम कतारें: क्रमबद्ध (é mathbb {E} [EV]) = नुकसान से बचा जाता है - उपायों की लागत नुकसान।

11) उदाहरण यौगिक मॉडल (छद्म पायथन)

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()

पदानुक्रम/पोर्टफोलियो: प्रत्येक खंड के लिए गणना करें, फिर कोपुला/कारक या अनुभवजन्य सह-नमूना के माध्यम से एकत्र करें।

12) सीमा और पूंजी प्रबंधन

सीमाएं/कैप: चैनल/देश/प्रदाता द्वारा, एक वैध CVaR से बंधा हुआ।

आरक्षण: कवरेज स्तर (जैसे) CVaR 99% मासिक) + नियंत्रण बफर।

जोखिम स्थानांतरण: पुनर्बीमा/बीमा, एफएक्स हेज, प्रदाताओं का विविधीकरण।

13) मॉडल जोखिम और शासन

मॉडल कार्ड (टेम्पलेट)

उद्देश्य और अनुप्रयोग क् VaR/CVaR/कवरेज मेट्रिक्स डेटा और अवधि; मान्यताएं; सीमाएं; संवेदनशीलता; निष्पक्षता/नैतिकता; मालिक; संस्करण; संशोधन तिथि।

MLOps/ModeOps: मॉडल रजिस्टर, संस्करण नियंत्रण, छाया/कैनरी लॉन्च, फीचर ऑनलाइन/ऑफ़लाइन, गुणवत्ता और बहाव निगरानी, ऑटो-अलर्ट, क्रेन को रोकें।

सत्यापन/बैकटेस्ट

Kryzh: पूंछ कोटिंग (Kupiec/Christoffersen), पैरामीटर स्थिरता, तनाव प्रतिरोध, वैकल्पिक विनिर्देश।

14) प्रादा निगरानी और रनिबुक

मेट्रिक्स

VaR कवरेज (वास्तविक सफलता/अपेक्षित), CVaR अंशांकन, EL/UL गतिशीलता।

इनपुट बहाव (पीएसआई), "नए" खंडों का हिस्सा, सीमाओं का अधिभार।

ऑपरेटिंग: विलंबता गणना, फ़ीड देरी,% folbacks।

रनबुक ("चार्जर में वृद्धि" का एक उदाहरण)

1. डेटा की ताजगी और लेबल की शुद्धता की जाँच करें।

2. विभाजन (देश/भुगतान/उपकरण/भागीदार)।

3. प्रभावित खंडों में चरण-अप KYC/3DS सक्षम करें, सीमा कम करें।

4. "पीएसपी नुकसान" तनाव परिदृश्य चलाएं, सीवीएआर को फिर से संगठित करें।

5. चैनल मालिकों को संचार, मुआवजा योजना।

6. पूर्वव्यापी और मॉडल मापदंडों/नियमों का अद्यतन।

15) परिदृश्य पासपोर्ट (टेम्पलेट)

आईडी/संस्करण, तिथि, स्वामी

कथा: क्या हुआ (नियामक प्रतिबंध × एफएक्स शॉक × आउटेज पीएसपी)

झटके: (é डेल्टा) आवृत्तियाँ, गंभीरता/सहसंबंध परिवर्तन, अवधि

नुकसान का अनुमान: ईएल/वीएआर/सीवीएआर (दिन/सप्ताह/महीना)

प्रतिवाद: सीमा/स्विचिंग प्रदाता/संचार/बीमा

बाहर निकलें बिंदु: उपाय करने के लिए शर्तें (हिस्टेरिसिस)

16) केआरआई पासपोर्ट और सीमा (संक्षिप्त)

केआरआई: कोड, परिभाषा, सूत्र, विंडो, थ्रेसहोल्ड 'चेतावनी/क्रिटिकल', हिस्टेरिसिस, मालिक, अलर्ट चैनल।

सीमा: वस्तु (चैनल/देश/प्रदाता), मीट्रिक (CVaR99/EL), मूल्य, अवधि, प्राथमिकता, क्रिया से अधिक, अपवाद/समय विंडो।

17) एंटी-पैटर्न

पूंछ के बजाय मध्यम पर निर्भरता; "सुंदर आरएमएसई" और गरीब सीवीएआर।

पूंछ-निर्भरता के बिना सहसंबंध "जैसा कि" है।

प्वाइंट-इन-टाइम रिसाव की कमी, "सटीकता" का पुनर्मूल्यांकन।

परिदृश्यों/तनावों की अनदेखी; एक मॉडल "सब कुछ के लिए"।

बिना/चेंजलॉग संस्करण के साइलेंट पैरामीटर संपादित करता है।

राजनीति में कोई उन्माद नहीं है - फड़फड़ाने के उपाय।

18) जोखिम मॉडलिंग लूप्स के लिए प्री-रिलीज़चेकलिस्ट

• जोखिम कार्ड और केआरआई जारी, मालिकों को सौंपा
• पीआईटी डेटा, स्रोत अनुबंध, घटना/नीति कैलेंडर
• आवृत्ति और गंभीरता कैलिब्रेटेड, पूंछ परीक्षण (ईवीटी)
• निर्भरता मॉडल (कोपुला/फैक्टर), पोर्टफोलियो एकत्र
• VaR/CVaR बैकटेस्ट, कोटिंग और पैरामीटर स्थिरता सामान्य हैं
• स्क्रिप्ट और तनाव परीक्षण तैयार, पासपोर्ट और रनबुक जारी
• सीमा/कैप/नीतियों के साथ एकीकरण, हिस्टेरिसिस सक्षम
• मॉडल कार्ड संस्करण, मालिक, निगरानी और अलर्ट विन्यस्त

कुल

जोखिम मॉडलिंग "औसत नुकसान का अनुमान लगाने" के बारे में नहीं है, लेकिन पूंछ का प्रबंधन: सही आवृत्ति और गंभीरता, चरम सीमा के लिए ईवीटी, कोपुला, परिदृश्य और तनाव परीक्षणों के माध्यम से निर्भरता, VaR/CVAR R R), प्स अनुशासन। इस तरह का सर्किट "ब्लैक हंस" से जोखिमों को सीमा, भंडार और स्पष्ट कार्यों के साथ निर्धारित समाधानों में बदल देता है।