МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ФАКТОРОВ РИСКА И ОЦЕНКА РИСКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОПУЛ
| Jazyk: | angličtina |
|---|---|
| Rok vydání: | 2022 |
| Předmět: |
multivariate stochastic processes
risk estimation special copula functions modeling multivariate distributions combined marginal distributions багатовимірні стохастичні процеси оцінювання ризику спеціальні функції копули моделювання багатовимірних розподілів комбіновані маргінальні розподіли многомерные стохастические процессы оценка риска специальные функции капусты моделирование многомерных распределений комбинированные маргинальные распределения |
| Zdroj: | Radio Electronics, Computer Science, Control; No. 2 (2022): Radio Electronics, Computer Science, Control ; 43 Радиоэлектроника, информатика, управление; № 2 (2022): Радиоэлектроника, информатика, управление; 43 Радіоелектроніка, iнформатика, управління; № 2 (2022): Радіоелектроніка, інформатика, управління; 43 |
| ISSN: | 1607-3274 2313-688X |
| Popis: | Context. Various risks are inherent to practically all types of human activities. Usually the risks are characterized by availability of multiple risk factors, uncertainties, incompleteness and low quality of data available. The problem of mathematical modeling of risks is very popular with taking into consideration possible uncertainties and interaction of risk factors. Such models are required for solving the problems of loss forecasting and making appropriate managerial decisions. Objective. The purpose of the study is in development of multivariate risk modeling method using specialized copula functions.The models are developed in the form of multivariate distributions. Method. The modeling methodology is based upon exploring the special features of various copula functions that are helpful to construct appropriate multivariate distributions for the risk factors selected. The study contains formal description of selected copulas, analysis of their specific features and possibilities for practical applications in the risk management area. Examples of practical applications of the copula based approach to constructing multivariate distributions using generated and actual statistical data are provided. Results. The results achieved will be useful for further theoretical studies as well as for practical applications in the area of risk management. The distributions constructed with copula create a ground for solving the problems of forecasting possible loss and making appropriate decision regarding risk management. Conclusions. Thus the problem of constructing multivariate distributions for multiple risk factors can be solved successfully using special copula functions. Актуальность. Различные типы рисков присущи практически всем видам человеческой деятельности. Обычно риски характеризуются наличием множества факторов риска, неопределенностями, неполнотой и низким качеством имеющихся данных. Задача математического моделирования рисков достаточно популярна, учитывая возможные неопределенности и взаимодействие факторов риска. Такие модели необходимы для решения задач прогнозирования потерь и принятия надлежащих управленческих решений. Цель работы. Целью данного исследования является разработка метода моделирования многомерного риска с использованием специальных функций копул. Модели предлагаются в форме многомерных распределений. Метод. Технология моделирования основывается на использовании специальных свойств копул, позволяющих построить корректные многомерные распределения для выбранных факторов риска. В статье представлено формальное описание избранных копул, анализ их свойств и возможностей практического применения в системах менеджмента рисков. Представлены примеры практического применения копул к построению многомерных распределений с использованием сгенерированных и фактических статистических данных. Результаты. Полученные результаты будут полезны для дальнейших теоретических исследований, а также для практического использования в системах менеджмента рисков. Распределения, построенные с помощью копул, создают основу для решения задач прогнозирования возможных потерь и принятия надлежащих решений по менеджменту рисков. Выводы. Таким образом, задача построения многомерных распределений для множества факторов риска может быть успешно решена благодаря использованию специальных функций копул. Актуальність. Різні типи ризиків притаманні практично всім видам людської діяльності. Зазвичай ризики характеризуються наявністю множини факторів ризику, невизначеностями, неповнотою і низькою якістю наявних даних. Задача математичного моделювання ризиків є досить популярною, беручи до уваги можливі невизначеності і взаємодію факторів ризику. Такі моделі необхідні для розв’язання задач прогнозування втрат і прийняття належних управлінських рішень. Мета роботи. Метою цього дослідження є розробка методу моделювання багатовимірного ризику з використанням спеціальних функцій копул. Моделі пропонуються у формі багатовимірних розподілів. Метод. Технологія моделювання ґрунтується на використанні спеціальних властивостей копул, які дають можливість побудувати коректні багатовимірні розподіли для вибраних факторів ризику. У статті подано формальний опис вибранихкопул, аналіз їх властивостей і можливостей практичного застосування у системах менеджменту ризиків. Подані прикладипрактичного застосування копул до побудови багатовимірних розподілів з використанням згенерованих і фактичних статистичних даних. Результати. Отримані результати будуть корисними для подальших теоретичних досліджень, а також для практичного використання у системах менеджменту ризиків. Розподіли, побудовані за допомогою копул, створюють основу для розв’язання задач прогнозування можливих втрат і прийняття належних рішень стосовно менеджменту ризиків. Висновки. Таким чином, задача побудови багатовимірних розподілів для множини факторів ризику може бути успішно розв’язана завдяки використанню спеціальних функцій копул. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|