Modelarea riscurilor

Modelarea riscurilor

Modelarea riscurilor este o evaluare sistematică a probabilității și amplorii pierderilor pentru luarea deciziilor: limite, rezerve, garduri vii, politici automate și prioritizarea măsurilor. Mai jos este cadrul end-to-end de la harta amenințărilor la exploatarea modelelor.

1) Harta riscurilor și KRI

Domenii: operational (incidente/SLA), financiar (FX, lichiditate), produs (calitate/conversie), comportamental (frauda/RG), reglementare (amenzi, blocare), partener (afiliati/furnizori), securitate informatica (scurgeri/hacking), risc model.

KRI (Key Risk Indicators): ratele incidentelor, întârzierile p95/99, cota de chargeback-uri, antifrauda FPR, cota de voce negativă, monitorizarea acoperirii, „semnale de avertizare timpurie” (care conduc) vs consecințe (rămase în urmă).
Toate IRC-urile cu proprietar, frecvență, praguri, histerezis și canal de escaladare.

2) Frecvența × severitatea: matematica pierderii de bază

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

Frecvenţă (N): Poisson (evenimente rare independente), NegruBin (supradispersie/grupare).
Severitate (X): Lognormale (cozi moderate), Gamma, Pareto/Log-Pareto (cozi groase), modele mixte (amestec).
Zero-inflație: la multe zerouri.
Cenzura/deductibila: contabilizarea deductibilitatilor/limitelor de asigurare.

Loss Distribution Approach (LDA): parametrii de potrivire (\lambda) și gravitație, apoi Monte Carlo sau convoluție (FFT) → metrica cozii.

3) Linii de păr coadă și EVT

• Block Maxima → GEV, Peaks-Over-Threshold → GPD, selecție prag (u) + verificare staționaritate.
• Calibrați prin stabilitatea cozii (QQ-plot, Hill estimator).
• Scopul este de a estima corect pierderile mari rare (1/100-1/1000).

4) Dependențe: corelații și copule

• Gaussian (prindere simplă, dar slabă a cozii), Student-t (dependență de coadă), Clayton/Gumbel (cozi asimetrice).
• În primul rând, reglați marginalele (severitatea/frecvențele), apoi copula pentru modelarea comună a portofoliului de risc și concentrare.

5) Indicatori de risc și indicatori economici

VaR (_\alpha): cantități de pierdere (de ex. 99%).
CVaR/Deficit așteptat (_\alpha): pierdere medie în afara VaR - preferată pentru cozi.
EL/UL: Pierdere așteptată/neașteptată.
RAROC: (\text {Randament ajustat la risc pe capital} =\frac {\ text{Доход} -\ text{Ож. pierderi} {\text {Capital la risc}}).
Capital la risc: nivel de acoperire (ex. CVaR 99. 5%) + tampoane.

6) Scenarii și testarea stresului

Scenariu = șoc de intrare + corelații + reguli de afaceri.
Tipuri: istoric (2020 vârfuri covid), ipotetic (blocare de reglementare, PSP de întrerupere), invers ("ce șocuri fac o pierdere ≥ X? »).
Rezultate - intervale de pierdere, nu punct. Ipoteze de document și canale de decizie (limite/capace/pauze).

7) Bayes și actualizarea cunoștințelor

Frecvențe/severitate bayesiană: a priori (Gamma-Poisson, Lognormal cu hiper-parametri informativi) → actualizare online la introducerea datelor.
Utile în eșantioane mici/piețe noi (grupare parțială, modele ierarhice).

8) Date și calitate (Point-in-Time!)

Contracte de date: scheme, chei, zone orare, versiuni de evenimente, steaguri de ajustare.
Corectitudinea punctuală: nu există semnale viitoare în formare (în special pentru fraudă/eșecuri operaționale).
Modificări/modificări de politică. dimensiuni: la calendarul evenimentului.
Stagnare și schimburi: drift profil (PSI/KL) prin caracteristici cheie.

9) Procedura de simulare (pași)

1. Definiți cazul și orizontul: care este „pierderea”, perioada, unitatea (brand × țară × canal).
2. Formați un set de date: frecvențe, greutăți, covariații (sezonalitate, promo, FX, furnizori).
3. Selecția familiei: Poisson/NegruBin × Lonormal/Pareto (verificați testele de plute QQ/KS/AD).
4. Dependențe: model copula/factor pentru agregarea portofoliului.
5. Calibrare: MLE/Bayesian; contabilitate pentru cenzură, deduceri, outliers.
6. Validare/backtest: acoperire cu coadă, stabilitate parametru, sensibilitate la stres.
7. Monte Carlo: (10 ^ 5) - (10 ^ 6) rulează; estimează VaR/CVaR, pierderi de scenariu.
8. Soluții: limite, plafoane, pauze, alocarea rezervelor, RAROC-prioritizarea măsurilor.
9. Documente: model de card, pașaport script, runbook.

10) Integrarea politicilor și a automatizării

Declanșatoare: depășirea pragurilor KRI/VaR/CVaR → etape (îmbunătățirea KYC, 3DS-enforce, reducerea limitei, accelerarea canalului de plată, dezactivarea promoțională).
Histerezis/cooldown: praguri diferite de intrare/ieșire pentru a evita „clipirea”.
Cozi de risc: sortate după (\mathbb {E} [EV]) = evitat deteriorarea − costul măsurilor − daune.

11) Model compus exemplu (pseudo-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()

Ierarhie/Portofoliu: Contați pentru fiecare segment, apoi agregați prin copulă/factor sau co-eșantionare empirică.

12) Limită și gestionarea capitalului

Limite/capace: pe canal/țară/furnizor, legat de un CVaR valabil.
Rezerve: nivel de acoperire (ex. CVaR 99% lunar) + tampon de control.
Transferuri de risc: reasigurare/asigurare, gard viu FX, diversificarea furnizorilor.

13) Riscul modelului și guvernarea

Model Card (șablon)

Scopul și domeniul de aplicare; VaR/CVaR/date metrice de acoperire și perioada; ipoteze; limitări; sensibilitate; corectitudine/etică; proprietari; versiune; data revizuirii.

MLOps/ModelOps: registru model, control versiune, umbra/canar lansare, caracteristică paritate online/offline, calitate și drift de monitorizare, auto-alerte, macara opri.

Validare/backtest

Kryzh: acoperirea cozii (Kupiec/Christoffersen), stabilitatea parametrilor, rezistența la stres, specificații alternative.

14) Monitorizarea Proda și runibooks

Măsurători

Acoperire VaR (descoperiri reale/așteptate), calibrare CVaR, dinamică EL/UL.
Drift de intrare (PSI), cota de segmente „noi”, supraîncărcarea limitelor.
Operare: calculul latenței, întârzierea alimentării,% folback-uri.

Runbook (un exemplu de „supratensiune în încărcătoare”)

1. Verificați prospețimea datelor și corectitudinea etichetelor.
2. Segmentarea exploziei (țară/plată/dispozitiv/partener).
3. Activați KYC/3DS treptate în segmentele afectate, reduceți limitele.
4. Rulați scenariul de stres „pierderea PSP”, recalculați CVaR.
5. Comunicarea către proprietarii de canale, planul de compensare.
6. Retrospectivă și actualizarea parametrilor/regulilor modelului.

15) Pașaport de scenariu (șablon)

ID/versiune, data, proprietar

Narațiune: ce sa întâmplat (interdicție de reglementare × șoc FX × PSP întrerupere)

Șocuri: frecvențe (\Delta), modificări de severitate/corelație, durată

Estimarea pierderilor: EL/VaR/CVaR (zi/săptămână/lună)

Contramăsuri: limite/furnizori de comutare/comunicații/asigurări

Puncte de ieșire: condiții pentru luarea măsurilor (histerezis)

16) pașapoarte și limite RCI (scurt)

KRI: cod, definiție, formulă, fereastră, praguri „avertizare/critică”, histerezis, proprietar, canal de alertă.
Limită: obiect (canal/țară/furnizor), metric (CVaR99/EL), valoare, perioadă, prioritate, depășirea acțiunilor, excepții/ferestre de timp.

17) Anti-modele

Dependența de mediu în loc de cozi; „RMSE frumos” și CVaR săraci.
Corelații „așa cum este” fără dependență de coadă.
Lipsa punctului în timp → scurgeri, reevaluarea „preciziei”.
Ignorarea scenariilor/stresului; un model „pentru orice”.
Silent editări parametru fără versiunea/changelog.
Nu există nici o histerezis în politică → măsuri flapping.

18) Lista de verificare înainte de lansare pentru bucle de modelare a riscurilor

• Card de risc și KRI emise, proprietarii atribuite
• Date PIT, contracte sursă, calendar eveniment/politică
• Frecvență și severitate calibrate, cozi testate (EVT)
• Dependențe modelate (copula/factor), agregate în portofoliu
• VaR/CVaR backtest, acoperire și stabilitatea parametrilor sunt normale
• Script-uri și teste de stres gata, pașaport și runbook emis
• Integrarea cu limite/capace/politici, histerezis activat
• Versiunea modelului Card, proprietarii, monitorizarea și alertele configurate

Total

Modelarea riscurilor nu înseamnă „estimarea pierderilor medii”, ci gestionarea cozilor: frecvența și severitatea corectă, EVT pentru extreme, dependențele prin copule, scenarii și teste de stres, VaR/CVaR și metrica economică (RAROC), plus disciplina ModelOps. Un astfel de circuit transformă riscurile din „lebede negre” în soluții cuantificate cu limite, rezerve și acțiuni clare.