Structural and Parametric Adaptation of Probabilistic and Statistical Models for Financial Risks Assessment

Autor: Kuznietsova, N. V., Biduyk, P. I.
Jazyk: ukrajinština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал, 2018, № 3(119)
Popis: Проблематика. Невизначеності різної природи спричиняють появу фінансових ризиків, які необхідно оцінювати в реальному часі, враховуючи велику сукупність явних і неявних факторів, адаптуючи модель до дії випадкових збурень та змін зовнішнього середовища. Інколи зміни зовнішнього середовища можуть бути настільки значними, що вибрана модель виявиться неприйнятною до оцінювання, і для такого випадку необхідно розробити чітку схему дій, сукупності методів для формування моделей-кандидаток, критеріїв якості та вибору кращої, і надати можливість уточнення типу, структури та параметрів моделі в динаміці. Мета дослідження. Створити метод структурно-параметричної адаптації на основі ймовірнісно-статистичних моделей, який дасть змогу оцінювати фінансові ризики через ймовірність та можливі втрати, а також враховувати обмеження, що виникли у процесі моделювання. Методи реалізації. Комплексно застосовано: оптимальний фільтр для попередньої обробки даних та їх підготовки до побудови моделей, регресійне моделювання для формального опису і прогнозування умовної дисперсії та ймовірнісну модель у формі байєсівської мережі для оцінювання ймовірності можливих втрат. Результати. Запропонована структурно-параметрична адаптація була використана для моделювання різних видів фінансових ризиків у банківській, телекомунікаційній та інвестиційній сферах і дала змогу врахувати зміну зовнішнього середовища завдяки адаптації математичних моделей, зміні їх структури та переоцінюванню їх параметрів відповідно до нових вимог щодо якості прийнятих рішень. У результаті виконання обчислювальних експериментів встановлено, що адаптація моделі як реакція на зміни порога відсікання при обробці кредитних заявок дала змогу отримати на 17 % менше помилок неправильної класифікації і таким чином зменшити втрати від недобросовісних позичальників у середньому на 12 %. Висновки. Застосування структурно-параметричної адаптації при прогнозуванні ризиків різної природи дає можливість не лише вибирати кращу математичну модель на початковому етапі оцінювання ризиків, а й адаптувати її з урахуванням попереднього досвіду та реальної роботи системи підтримки прийняття рішень (СППР), уточнювати структуру моделі у зв’язку з дією зовнішніх збурень та нестаціонарністю досліджуваних процесів, настроювати параметри відповідно до зміни обмежень. Background. Uncertainties of various nature cause the emergence of financial risks that need to be evaluated in real time, taking into account a large set of explicit and implicit factors, adapting the model to the effect of random perturbations and changes in the environment. Sometimes the changes in the external environment can be so significant that the chosen model will be unacceptable for evaluation, and for this case it is necessary to develop a clear scheme of actions, a set of methods for the formation of candidate models, criteria for quality and the choice of the best, and to get the possibility of clarifying the type, structure and parameters of the model in dynamics. Objective. Propose a method of structural and parametric adaptation based on probabilistic-statistical models, which will allow to evaluate financial risks through probability and possible losses, and take into account the limitations that arose already in the process of modeling. Methods. Comprehensive application: optimal filter for pre-processing data and their preparation for model construction, regression model for formal description and prediction of conditional dispersion and probabilistic model in the form of Bayesian network for estimating the probability of possible losses. Results. The proposed structural and parametric adaptation was used during modeling of various types of financial risks in the banking, telecommunication, investment and allowed to take into account the change of the environment by adapting mathematical models, reconfiguring their structure and changing their parameters in accordance with the imposed new requirements regarding the quality of the decisions made. As a result of computational experiments, it was found that the adaptation of the model as a reaction to changes in the cut-off threshold in processing loan applications allowed 17 % less errors in the wrong classification and thus reduced losses from unscrupulous borrowers by an average of 12 %. Conclusions. The application of structural and parametric adaptation to predict the risks of different nature allows not only to choose the best mathematical model at the initial stage of risk assessment, but also to adapt it taking into account previous experience and the real work of decision support system, to specify the structure of the model according to the external disturbances, to adjust the parameters accordingly before changing the restrictions or imposing the new ones. Проблематика. Неопределенности различной природы приводят к появлению финансовых рисков, которые необходимо оценивать в реальном времени, учитывая большую совокупность явных и неявных факторов, адаптируя модель к действию случайных возмущений и изменений внешней среды. Иногда изменения внешней среды могут быть настолько значительными, что выбранная модель окажется неприемлемой для оценки, и для такого случая необходимо разработать четкую схему действий, совокупности методов для формирования моделей-кандидаток, критериев качества и выбора лучшей, и получить возможность уточнения типа, структуры и параметров модели в динамике. Цель исследования. Предложить метод структурно-параметрической адаптации на основе вероятностно-статистических моделей, который позволит оценивать финансовые риски через вероятность и возможные потери и учитывать возникшие ограничения в процессе моделирования. Методика реализации. Комплексно применены: оптимальный фильтр для предварительной обработки данных и их подготовки к построению моделей, регрессионная модель для формального описания и прогнозирования условной дисперсии и вероятностная модель в форме байесовской сети для оценки вероятности возможных потерь. Результаты. Предложенная структурно-параметрическая адаптация была использована при моделировании различных видов финансовых рисков в банковской, телекоммуникационной, инвестиционной сферах и позволила учесть изменение внешней среды путем адаптации математических моделей, изменения их структуры и перенастройки их параметров в соответствии с выдвинутыми новыми требованиями к качеству принимаемых решений. В результате выполнения вычислительных экспериментов было установлено, что адаптация модели как реакция на изменения порога отсечения при обработке кредитных заявок позволила получить на 17 % меньше ошибок неправильной классификации и таким образом уменьшить потери от недобросовестных заемщиков в среднем на 12 %. Выводы. Применение структурно-параметрической адаптации для прогнозирования рисков различной природы позволяет не только выбирать лучшую математическую модель на начальном этапе оценки рисков, но и адаптировать ее с учетом предыдущего опыта и реальной работы системы поддержки принятия решений, уточнять структуру модели в связи с действием внешних возмущений, настраивать параметры в соответствии с изменением ограничений или наложением новых.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: