リスクモデリング

リスクモデリング

リスクモデリングは、限界、埋蔵量、ヘッジ、自動ポリシー、および対策の優先順位付けなど、決定を下すための損失の確率と大きさを体系的に評価するものです。以下は脅威マップからモデル開発までのエンドツーエンドのフレームワークです。

1）リスクマップとKRI

ドメイン：運用（インシデント/SLA）、金融（FX、流動性）、製品（品質/変換）、行動（詐欺/RG）、規制（罰金、ブロック）、パートナー（アフィリエイト/プロバイダー）、情報セキュリティ（リーク/ハッキング）、モデルリスク。

KRI （Key Risk Indicators）：インシデントレート、P95/99遅延、チャージバックのシェア、FPR不正防止、ボイスネガティブのシェア、カバレッジモニタリング、「早期警告信号」（リード）対結果（遅延）。
所有者、周波数、しきい値、ヒステリシスおよびエスカレーションチャネルを持つすべてのKRI。

2）頻度×重症度： 基本的な損失数学

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

頻度（N）： Poisson（まれな独立したでき事）、NegBin（分散/クラスタリング）。
重症度（X）： Lognormal（適度な尾）、ガンマ、パレート/ログパレート（厚い尾）、混合モデル（混合物）。
ゼロインフレ：多くのゼロで。
検閲/控除：控除/保険限度額の会計処理。

損失分布アプローチ（LDA）：マッチ（\lambda）と重力パラメータ、次にモンテカルロまたは畳み込み（FFT）→テールメトリック。

3）尾のヘアラインおよびEVT

• Block Maxima→GEV、 Peaks-Over-Threshold→GPD、 threshold selection （u）+stationarity check。
• テール安定性（QQプロット、ヒル推定器）で校正します。
• 目標は、希少な大きな損失（1/100-1/1000）を正しく推定することです。

4）依存関係： 相関とコプラ

• ガウス（単純で弱いテールグリップ）、Student-t （tail-dependence）、 Clayton/Gumbel（非対称テール）。
• まず、余白（重大度/周波数）を調整し、次にリスクポートフォリオと濃度の共同モデリングのためのコピュラを調整します。

5）リスク指標と経済指標

VaR （_\alpha)： 損失量（例：99%).

CVaR/期待不足（_\alpha)： VaR外の平均損失-尾に好ましい。
EL/UL：予想される/予期しない損失。
RAROC： （\text {Risk-Adjusted Return on Capital} =\frac{\text{Доход}-\text{Ож。損失}{\text {Capital at risk}}}）。
リスクのある資本：カバレッジレベル（例：CVaR 99。5％）+バッファ。

6）シナリオとストレステスト

シナリオ=入力ショック+相関+ビジネスルール。

タイプ： 歴史的（2020年のcovidピーク）、仮説的（規制ブロック、停電PSP）、逆（"どのショックがX ≥損失を生むのか？»).

結果-損失範囲、ポイントではありません。ドキュメントの前提条件と意思決定チャネル（制限/キャップ/一時停止）。

7）ベイズと更新の知識

ベイズ周波数/重大度：priori （Gamma-Poisson、有益なハイパーパラメータを持つLognormal）→データ入力時のオンライン更新。
小さいサンプル/新しい市場（部分的なプール、階層モデル）で有用。

8）データと品質（ポイントインタイム！）

データ契約：スキーマ、キー、タイムゾーン、イベントバージョニング、調整フラグ。
Point-in-Time correctness：トレーニングにおける将来のシグナルはありません（特に詐欺/運用障害）。
ポリシーの変更/変更。ディメンション：イベントカレンダーへ。
停滞とシフト：主な特徴によるプロファイルドリフト（PSI/KL）。

9）シミュレーション手順（ステップ）

1.ケースと地平線を定義する：「損失」、期間、単位（ブランド×国×チャネル）。
2.データセットを形成する：周波数、重み、共変（季節性、プロモーション、FX、プロバイダ）。
3.家族の選択：Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto （QQ rafts/KS/ADテストを確認してください）。
4.依存関係：ポートフォリオ集約のためのcopula/factorモデル。
5.口径測定：MLE/Bayesian；検閲、控除、外れのための会計処理。
6.検証/バックテスト：テールコーティング、パラメータ安定性、応力感度。
7.モンテカルロ：（10^5）-（10^6）実行されます。VaR/CVaR、シナリオ損失を推定します。
8.ソリューション：制限、キャップ、一時停止、予備の割り当て、対策のRAROC優先順位付け。
9.書類：モデルカード、スクリプトパスポート、ランブック。

10）ポリシーとオートメーションの統合

トリガー：KRI/VaR/CVaRのしきい値を超える→ステップ（KYCの強化、3DS-enforce、リミット削減、決済チャネルのスロットリング、プロモーションの無効化）。
ヒステリシス/クールダウン：「点滅」を避けるために異なる入出力スレッショルド。
リスクキュー：（\mathbb {E} ［EV］）でソートされた=ダメージ−損傷のコストを回避−ます。

11）複合モデルの例（擬似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()

階層/ポートフォリオ：各セグメントのカウントを行い、copula/factorまたは経験的共同サンプリングを介して集計します。

12）限度および資本管理

制限/キャップ：有効なCVaRに関連付けられたチャネル/国/プロバイダによって。
予約：カバレッジレベル（例：CVaR 99％毎月）+制御バッファ。
リスク移転：再保険/保険、FXヘッジ、プロバイダーの多様化。

13）モデルリスクとガバナンス

モデルカード（テンプレート）

目的および適用区域；VaR/CVaR/カバレッジメトリクスデータと期間；仮定；制限；感受性；公平性/倫理;所有者；バージョン；リビジョンの日付。

MLOps/ModelOps：モデルレジスタ、バージョン管理、シャドウ/カナリア起動、オンライン/オフラインのパリティ機能、品質とドリフト監視、自動アラート、停止クレーン。

検証/バックテスト

Kryzh：テールコーティング（Kupiec/Christoffersen）、パラメータ安定性、応力抵抗、代替仕様。

14） Prodaの監視およびrunibooks

メトリクス

VaRカバレッジ（実際のブレークスルー/予想）、CVaRキャリブレーション、EL/ULダイナミクス。
入力ドリフト（PSI）、「新しい」セグメントの共有、制限の過負荷。
動作：遅延計算、フィード遅延、％フォールバック。

ランブック（「充電器のサージ」の例）

1.データの鮮度とラベルの正確さを確認します。
2.バーストセグメンテーション（国/支払い/デバイス/パートナー）。
3.影響を受けるセグメントでステップアップKYC/3DSを有効にし、制限を削減します。
4.「PSP損失」ストレスシナリオを実行し、CVaRを再計算します。
5.チャネルの所有者へのコミュニケーション、補償計画。
6.モデルパラメータ/ルールの回顧と更新。

15）シナリオパスポート（テンプレート）

ID/バージョン、日付、所有者

物語： 何が起こったのか（FXショック×規制禁止×停電PSP）

衝撃： （\デルタ）周波数、重大度/相関の変化、持続時間

損失の見積もり： EL/VaR/CVaR（日/週/月）

対策： 制限/スイッチングプロバイダ/通信/保険

出口： 対策の条件（ヒステリシス）

16） KRIパスポートと制限（短い）

KRI：コード、定義、数式、ウィンドウ、しきい値'警告/クリティカル'、ヒステリシス、所有者、アラートチャンネル。
Limit： object （channel/country/provider）、 metric （CVaR99/EL）、 value、 period、 priority、 exceeding actions、 exceptions/time window。

17）アンチパターン

テールの代わりに媒体に依存する。「美しいRMSE」と貧しいCVaR。
尾に依存しない「そのまま」の相関。
ポイントインタイム→リークの欠如、「精度」の再評価。
シナリオ/ストレスを無視する。「すべてのための」1つのモデル。
サイレントパラメータは/changelogバージョンなしで編集します。
政治→フラッピング対策にヒステリシスはありません。

18）リスクモデリングループのプレリリースのチェックリスト

• 発行されたリスクカードとKRI、割り当てられた所有者
• PITデータ、ソース契約、イベント/ポリシーカレンダー
• 頻度および重大度の目盛りが付いている、テストされる尾（EVT）
• モデル化された依存関係（copula/factor）、ポートフォリオの集計
• VaR/CVaRのバックテスト、コーティングおよび変数安定性は正常です
• スクリプトとストレステストの準備ができて、パスポートとランブックを発行
• 制限/上限/ポリシーとの統合、ヒステリシスが有効
• モデルカードのバージョン、所有者、監視およびアラートを構成

合計

リスクモデリングは「平均損失を推定する」ことではなく、適切な頻度と重症度、極端なEVT、コプラによる依存性、シナリオとストレステスト、VaR/CVaRおよび経済指標（RAROC）、およびModelOpsの規律を管理することです。このような回路は、限界、埋蔵量、明確な行動を伴う定量化されたソリューションに「黒い鳥」からのリスクを回します。