Ռիսկերի մոդելավորում

Ռիսկերի մոդելավորում

Ռիսկերի մոդելավորումը որոշումների լուծման հավանականության և չափման համակարգային գնահատումն է 'սահմաններ, պահուստներ, հեդեր, ավտոմատ քաղաքական գործիչներ և միջոցառումների գերակայություն։ Ներքևում 'end-to-end շրջանակը սպառնալիքների քարտեզից մինչև մոդելների շահագործումը։

1) Ռիսկերի քարտեզը և KRI-ն

Ալգորիթմներ ՝ վիրահատական (SLA), ֆինանսական (FX, արտադրողականություն), ապրանքային (որակը/փոխարկումը), վարքագծային (ֆրոդ/RG), կարգավորող (տուգանքներ, արգելափակումներ), գործընկերներ (աֆիլիատներ/պրովայդերներ), IB (արտահոսք/վերցում), մոդելային ռիսկ։

KRI (Key Risk Indicators) ՝ հաճախականությունը 108, p95/99 ուշացումներ, charjbeks, FPR հակաֆրոդը, բողոքների մասը, voice բացասական, coverage մոնիտորինգի, «վաղ նախազգուշացման ազդանշաններ» (lading) հետևանքները (laggging)։

Բոլոր KRI-ն սեփականատիրոջ, հյուրանոցների, շեմերի, հիստերեզիայի և էսկալացիայի ջրանցքի հետ է։

2) Ծանրաբեռնվածության հաճախականությունը ՝ ռուսական մաթեմատիկա։

Ժամանակահատվածի (L) կորուստները մոդելավորվում են որպես կոմպաունդ գործընթաց

[
N \sim \text{Poisson}(\lambda)\ \text{или}\ \text{NegBin}(r,p),
\quad X_i \sim F_{\text{severity}}(\theta),
\quad L=\sum_{i=1}^{N} X_i
]

Հաճախականությունը (N) 'Poisson (հազվագյուտ անկախ իրադարձություններ), NegBin (գերծանրքաշային/կլաստերիա)։

Ծանրությունը (X) ՝ Lognormal (չափավոր պոչեր), Gamma, Pareto/Log-Pareto (հաստ պոչեր), խառը մոդելներ (mixture)։

Zero-inflation: Շատ նրբություններով։

Ցենզուրա/ֆրանշիզա 'dedactables/ապահովագրական լիմիտներ։

Loss Distribution Approach-ը (LDA) 'վերցրեք (lambda) և ծանրության պարամետրերը, ապա Monte-Carlo կամ (FFT) պոչի գծերը։

3) Պոչի ռիսկերը և EVT-ը

Ծայրահեղությունների համար օգտագործեք Extreme Value Theory։

Block Maxima no GEV, Peaks-Over-Threshold no GPD, շեմի ընտրություն (u) + հանցագործության ստուգում։

Տրամաբանեք պոչի կայունությամբ (QQ-plot, Hill estimae)։

Նպատակը ճիշտ գնահատելն է հազվագյուտ մեծ կորուստները (1/100-1/1000)։

4) Կախվածություն ՝ հարաբերակցություն և մահճակալներ

Պիրսոնի հարաբերակցությունը բավարար չէ պոչերում։ Օգտագործեք copuls

Gaussian (պարզ, բայց թույլ պոչի գրավումը), Student-t (tail-dependence), Clayton/Gumbel (ասիմետրիկ պոչեր)։

Սկզբում ընտրեք մարգինալին (severity/հաճախականություններ), ապա copul 'ռիսկերի և կենտրոնացման պորտֆելի համատեղ մոդելավորման համար։

5) Ռիսկի մետրերը և տնտեսական ցուցանիշները

VaR (_ 104 alpha): Քվանալի կղզիներ (օրինակ, 99 տոկոսը)։

CVaR/Expected Shortfall (_ 104 alpha), միջին կորուստը VaR-ի սահմանից դուրս, ավելի նախընտրելի է պոչերի համար։

EL/UL 'սպասվող/անսպասելի վնասը։

RAROC: (\text{Risk-Adjusted Return on Capital}=\frac{\text{Доход} - \text{Ож. կորցումները codice _ codice _ Capital-ի ռիսկի տակ:)։

Կապիտալը ռիսկի տակ է 'միգրացիայի մակարդակը (օրինակ, CVaR 99։ 5%) + պոլիմերներ։

6) Սցենարներ և սթրեսի փորձարկում

Սցենարը = մուտքերի ցնցում + հարաբերակցության + բիզնես կանոնները։

Տեսակներ ՝ պատմական (2020 կովիդ-պիկի), հիպոթետիկ (կարգավորող արգելափակում, diage PSA), հակառակը ("ի՞ նչ ցնցումներ են տալիս X-ի վնասը։ »).

Արդյունքները կոդավորման միջակայքն են, ոչ կետը։ Փաստարկները և որոշումների կայացման ալիքները (սահմաններ/գլխարկներ/դադարներ)։

7) Բայեսը և գիտելիքների նորարարությունը

Բայեսովական հաճախականությունները/ծանրությունը 'apriors (Gamma-Poisson, Lognormal տեղեկատվական հիպեր-կոդավորման հետ) բացատրում են առցանց նորարարությունը տվյալների ընդունման ժամանակ։

Օգտակար է փոքր նմուշների/նոր շուկաների համար (partial pooling, հիերարխիկ մոդելներ)։

8) Տվյալները և որակը (Point-in-Time)։

Տվյալների պայմանագրերը 'սխեմաներ, բանալիներ, թայմզոններ, իրադարձությունների տարբերակումը, օպտիկայի դրոշները։

Point-in-Time ճիշտ է 'առանց ուսուցման ապագա ազդանշանների (հատկապես ֆրոդի/վիրահատական ձախողումների համար)։

Քաղաքականության փոփոխությունները/իզմ։ 07 'իրադարձությունների օրացույցի մեջ։

Stagnation-ը և շարժումները 'ավելացրեք dreef (PSI/KL) հիմնական փուլերով։

9) Մոդելավորման կարգը (քայլերը)

1. Քրեյքսը և հորիզոնը 'որ կա «կորուստ», ժամանակահատվածը, միավորը (բրենդը ռուսական երկիրը)։

2. Ձևավորեք թվաբանություն 'հաճախականություն, ծանրություն, կովարիատներ (սեզոն, պրոմո, FX, պրովայդերներ)։

3. Ընտանիքի ընտրությունը 'Poisson/NegBin no Lognormal/Pareto (www.QQ պլոտա/KS/AD թեստեր)։

4. Կախվածությունը 'copula/ֆակտորային մոդել պորտֆելների համախմբման համար։

5. Տրամաբանությունը ՝ MLE/Bayesian; Ցենզուրայի, դեդակտաբլների, www.iers։

6. Վալիդացիա/bectest 'պոչերի ծածկույթ, www.ru, սթրեսի զգայունություն։

7. Մոնտե Քարլո: (10 ^ 5) - (10 ^ 6) պրոթոններ; գնահատեք VaR/CVaR, բեմական կորուստներ։

8. Որոշումները ՝ լիմիտներ, գլխարկներ, դադարներ, պահուստային ալոկացիա, RAROC-ի առաջնահերթություն։

9. Փաստաթղթերը 'մոդելային քարտ, սցենարի անձնագիր, runbook։

10) Ինտեգրումը քաղաքական և ավտոմատիզացիայի հետ

Ձգողականներ ՝ KRI/VaR/CVaR-ի ավելցուկ քայլերը (KYC, 3DS-enforce, սահմանների նվազում, ստացիոնար ալիքի throttling, պրոմո անջատումը)։

Գիստերեևիչ/կուլդաուն 'տարբեր շեմեր 108/ելք, որպեսզի խուսափեն «միգրացիայից»։

Ռիսկերի գծերը ՝ տեսակավորումը (mathbb + E + (EV) = կանխված վնասը վնասում է միջոցների արժեքը։

11) Համակարգչային մոդելի օրինակ (կեղծ-Python)

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()

Հիերարխիա/պորտֆել 'հաշվել յուրաքանչյուր սեգմենտում, ապա համակցել կափարիչի/գործոնի կամ էմպիրիկ համատեղ ընտրության միջոցով։

12) Սահմանների և կապիտալի կառավարումը

Limits/capa '108/երկրներին/պրովայդերներին, կապված են թույլատրելի CVaR-ի հետ։

Պահեստները 'միգրացիայի մակարդակը (օրինակ, CVaR 99 տոկոսը ամսական) + կառավարման բուֆերը։

Ռիսկի փոխանցումները 'վերազինումը/105, FX-ի հեդը, պրովայդերների դիվերսիֆիկացումը։

13) Մոդելային ռիսկ և հովանավորում

Model Card (ձևանմուշ)

Նպատակը և օգտագործման տարածքը. մետրերը VaR/CVaR/coverage; տվյալները և ժամանակահատվածները. թույլ տալ. սահմանափակումներ; զգայունություն; fairness/էթիկա; սեփականատերերը; տարբերակը; կոդավորման ամսաթիվը։

MLOps/ModelOps: Ռուսական մոդելներ, տարբերակների վերահսկում, shadow/canarech գործարկում, feature parity online/wwww.ru, որակի և dreaff, auto-alerta, «stop-cran»։

Վալիդացիա/bektest

Առնետ 'պոչերի ծածկույթ (Kupiec/Christoffersen), wwww.ru, սթրեսի կայունություն, այլընտրանքային հատկություններ։

14) Եվգենիան վաճառքում և ռունիբուկներում

Մետրիկները

VaR (իրական առաջընթացներ/ակնկալվող), CVaR-տրամաչափը, EL/UL դինամիկան։

Մուտքերի դրեյֆը (PSI), «նոր» հատվածների մասը, սահմանների գերբեռնումը։

Վիրահատական 'latency հաշվարկներ, ֆիդների ուշացում, ֆոլբեկների տոկոսը։

Runbook (օրինակ «Չարջբեկների աճը»)

1. Տվյալների թարմության և պիտակների ճկունության ստուգումը։

2. Աճի սեգմենտացիան (երկիր/օպտիկա/սարք/գործընկեր)։

3. Միացրեք step-up KYC/3DS-ը վնասված հատվածներում, նվազեցնել սահմանները։

4. Սկսել սթրեսի սցենարը «PBS կորուստ», վերանայել CVaR-ը։

5. Հաղորդակցությունը ջրանցքների սեփականատերերին, փոխհատուցման պլանը։

6. Հետադարձ հայացք և մոդելի/կանոնների թարմացում։

15) Բեմական անձնագիր (template)

ID/տարբերակը, ամսաթիվը, սեփականատերը

Նարրաիվ 'ինչ է տեղի ունեցել (կարգավորող բան NoFX-shok nogage PSA)

Ցնցումներ ՝ (Delta) հաճախականությունը, ծանրության/հարաբերակցության փոփոխությունը, տևողությունը

Մրցույթի գնահատականը 'EL/VaR/CVaR (օր/շաբաթ/ամիս)

Ձեռնարկված միջոցներ ՝ սահմաններ/պրովայդերների/հաղորդակցման/ապահովագրության

Ելքի կետերը 'միջոցների հեռացման պայմանները (հիստերե)

16) KRI անձնագրեր և լիմիտներ (հակիրճ)

KRI 'կոդը, սահմանումը, բանաձևը, պատուհանը, շեմերը «warn/critical», histereae, սեփականատերը, ալերտի ալիքը։

Լիմիթ 'օբյեկտ (ջրանցք/երկիր/պրովայդեր), մետրիկ (CVaR99/EL), արժեքը, ժամանակահատվածը, գերակայությունը, գործողությունները ավելցուկ, բացառություններ/ժամանակավոր պատուհաններ։

17) Anti-patterna

Opora միջին պոչերի փոխարեն; «գեղեցիկ RMSE» և վատ CVaR։

Հարաբերությունները «ինչպես կա» առանց tail-dependence։

Point-in-Time-ի բացակայությունը բացատրում է արտահոսքը, «ճշգրտության» վերագնահատումը։

Prince windows/stress; մեկ մոդել «ամեն ինչի համար»։

Հանգիստ աջերը պատրաստված են առանց վարկածի/changelog։

Քաղաքականության մեջ ոչ մի հիստերեզիա չկա։

18) Chek-Lister-ը նախքան ռիսկի մոդելավորման կոնտուրների թողարկումը

• Ռիսկերի քարտեզը և KRI-ն կազմված են, սեփականատերերը նշանակված են
• PIT տվյալները, աղբյուրների պայմանագրերը, իրադարձությունների օրացույցը/քաղաքական
• Հաճախությունը և ծանրությունը չափվում են, պոչերը ստուգվում են (EVT) (EVT)
• Կախվածությունը (copula/գործոն) համակցված է պորտֆելի հետ։
• Bektest VaR/CVaR, ծածկույթ և ծածկույթ նորմայում։
• Սցենարները և սթրեսային թեստերը պատրաստ են, անձնագիրն ու runbook-ը կազմված են
• Ինտեգրումը սահմանների/գլխարկների/քաղաքական գործիչների հետ, հիստերեևիչը միացված է։
• Model Card, տարբերակը, սեփականատերերը, կոմպոզիցիաները և ալերտները տրամադրված են

Արդյունքը

Ռիսկերի մոդելավորումը ոչ թե «գնահատել միջին վնասը» է, այլ ղեկավարել պոչերը 'ճիշտ հաճախությունը և ծանրությունը, EVT ծայրահեղականների համար, կախվածությունները կոկուլների, սցենարների և սթրեսի թեստերի միջոցով, VaR/CVaR և տնտեսական մետրերը (RAROC), գումարած ModelOps կարգապահության միջոցով։ Այս նախաձեռնությունը «սև կարապներից» ռիսկերը վերածում է սահմանների, ռետերանների և պարզ գործողությունների հետ քվանտիֆիկացված լուծումների։