Die Risikomodellierung analysiert ein Portfolio und prognostiziert die Verluste, die für eine Reihe von Risiken erlitten werden, unter Verwendung einer Vielzahl von Methoden. Wir werden uns jedoch die Finanzrisikomodellierung, das Beispiel, die Software und die Kreditrisikomodellierung ansehen.
Viele große Finanzintermediäre verwenden Risikomodelle zur Unterstützung von Portfoliomanagern. Um die Anzahl der zu haltenden Kapitalrücklagen zu bestimmen. Sowie um ihre Käufe und Verkäufe verschiedener Arten von finanziellen Vermögenswerten zu beeinflussen.
Finanzielle Risikomodellierung
Die Finanzrisikomodellierung ist die Methode zur Berechnung, wie viel Risiko in einer bestimmten Firma, Investition oder Reihe von Cashflows vorhanden ist. Darüber hinaus umfasst das Verfahren die Bestimmung, welche unabhängigen Variablen den größten Einfluss auf abhängige Variablen in einem Modell haben. Finanzanalysten werden versuchen, das Risiko vorherzusagen, um die Attraktivität verschiedener Anlagemöglichkeiten zu vergleichen.
Herausforderung bei der Modellierung finanzieller Risiken
Financial Modeling effektiv als Risikomanagement-Tool einsetzen. Es ist wichtig, die inhärenten Mängel beim Versuch, Risiken zu modellieren, zu verstehen. Und auch, um diese Mängel im Design und der Implementierung des Modells zu berücksichtigen. In dieser Situation kann die Risikomodellierung ein sehr nützliches Werkzeug sein, um Corporate Treasurers bei der Aufdeckung zu unterstützen. Plus Kommunikation und Management finanzieller Risiken innerhalb ihrer Organisationen.
Darüber hinaus besteht das Grundprinzip der Finanzrisikomodellierung darin, bestimmte kritische Faktoren zu isolieren und sie zu verwenden, um potenzielle zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Darüber hinaus sind deterministische Modelle solche, die spezifizierte Eingaben direkt mit präzisen Ausgaben verbinden. Im Gegensatz dazu enthält ein probabilistisches Modell ein Zufallselement, sodass die Ausgabe kein eindeutiger Wert, sondern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung ist. Die fundamentale Szenarioanalyse (z. B. die Auswirkung auf den Cashflow, wenn der Euro/US-Dollar um 10 % steigt, beträgt 1 Million US-Dollar) ist ein beliebtes Beispiel für ein grundlegendes deterministisches Modell, das jedoch eine Monte-Carlo-Engine verwendet, um mehrere alternative Pfade zu erstellen Das zugrunde liegende Risiko (z. B. Wechselkurse) macht das Modell zu einem probabilistischen Modell (z. B. beträgt die Wahrscheinlichkeit einer Auswirkung auf den Cashflow von 1 Mio. USD 10 %).
Die Annahmen, die sowohl deterministischen als auch probabilistischen Modellen zugrunde liegen, sind eindeutig Vereinfachungen der Realität. Viele Elemente, von denen einige signifikant sein können, werden übersehen, und einige Annahmen über Modelleingaben (und ihre Beziehungen) sind möglicherweise nicht immer korrekt. Solche vereinfachenden Annahmen sind jedoch Teil der Voraussetzung, um Risikomodelle funktionsfähig zu machen. Sie sind auch einer der Hauptgründe, warum die Risikomodellierung so stark kritisiert wird.
Beispiel für Risikomodellierung
Das erste Beispiel für Risikomodellierung ist die Kreditkrise von 2008.
Das zweite Beispiel für die Risikomodellierung ist der Walhandelsvorfall in London im Jahr 2012.
Während der Kreditkrise verwendeten Banken relativ einfache Modelle, um das Hypothekenrisiko vorherzusagen. Obwohl die Verwendung der Modelle mathematisch einwandfrei war. Sie waren viel zu simpel, um mit den damals gehandelten äußerst komplexen Derivaten fertig zu werden.
JPMorgan verlor fast 6 Milliarden US-Dollar im London Whale Trading Incident als Folge eines Fehlers in einem Kreditrisikomodell.
Das Hauptproblem in beiden Fällen dieses Beispiels der Risikomodellierung war das Fehlen einer angemessenen Governance. Das hätte Fehler in den verwendeten Modellen aufdecken sollen.
Software zur Risikomodellierung
Unten finden Sie Software-Risikomodelle
#1. nTask-Risikomodellierungssoftware
Der Gedanke, sich mit erkannten Risiken auseinandersetzen und diese lösen zu müssen, scheint in nTask nicht allzu abschreckend. Und das liegt allein an den unglaublich freundlichen und wunderbar neutralen Tönen seines Risikomanagement-Vorstands.
Die Tatsache, dass nTask ein voll funktionsfähiges Projektmanagement-Tool ist, bringt es auf eine höhere Ebene Sockel als seine Konkurrenten. Egal, ob Sie an einer Aufgabe arbeiten oder ein Meeting leiten, nTask behält Risiko-Updates im Auge.
#2. Resolver-Software zur Risikomodellierung
Resolver ist ein solches Tool, dessen Hauptaugenmerk auf der Risikoplanung und -vorbereitung liegt. Es fördert die Risikofrüherkennungsplanung in den Phasen, in denen Projektziele und regulatorische Anforderungen noch entwickelt werden.
Darüber hinaus bietet Resolver eine umfassende Suite integrierter Produkte, die auf Unternehmen aller Größen und Branchen zugeschnitten sind.
#3. TimeCamp-Software zur Risikomodellierung
Obwohl TimeCamp in erster Linie eine Zeiterfassungsanwendung ist, die Teams dabei helfen soll, pünktlich zu produzieren. Darüber hinaus können Benutzer auch Risikobewertungen mit bestimmten integrierten Tools für verschiedene Aspekte ihres Arbeitsablaufs durchführen.
#4. CURA Risikomodellierungssoftware
Einige Bedrohungen sind im Allgemeinen vorhersehbar, während andere verborgen sind und immer wieder auftreten. Daher sollte die Überwachung von Risiken, die immer wieder auftauchen oder andauern, ein wesentlicher Bestandteil der von Ihnen ausgewählten Risikomodellierungssoftware sein.
CURA bietet Unternehmen die Kompetenz, jedes Risiko basierend auf seiner Auswirkung und Wahrscheinlichkeit zu überwachen.
Es bietet Projektrisikomanagement, Unternehmensrisikomanagement, Betriebsrisikomanagement und Risikomanagementlösungen für Vorfälle für eine breite Palette von Unternehmen, darunter Banken, Krankenhäuser, Versicherungsunternehmen, Versorgungsunternehmen und Telekommunikationsunternehmen.
#5. Tracker A1 Risikomodellierungssoftware
Verfolger A1. Es ist sowohl einfach zu bedienen als auch extrem leistungsfähig. Darüber hinaus unterstützt es die Interaktion mit Finanzsoftware und verfügt über Module zur Verfolgung von Ereignissen, Problemen, Verträgen, Versicherungen, Ansprüchen, Projekten und Vermögenswerten.
Kreditrisikomodellierung
Die Kreditrisikomodellierung ist eine Untersuchung des Kreditrisikos, die hilft, die Unsicherheit zu verstehen, mit der ein Kreditgeber konfrontiert ist, bevor er Kreditnehmern Geld gibt. Im aktuellen Umfeld ermöglichen moderne Analyseansätze Organisationen, das Risikoniveau für Kunden mit wenig oder keinem Kreditkonto anhand von Datenpunkten zu analysieren. Darüber hinaus haben Institutionen begonnen, umfassende Kreditmodellierungssysteme zu entwickeln, die maschinelles Lernen und Deep-Learning-Techniken verwenden.
Top Kreditrisikomodellierung
Wir haben eine Liste der besten Online-Kurse zur Kreditrisikomodellierung zusammengestellt, die jeder belegen sollte.
#1. Kreditrisikomodellierung mit maschinellem Lernen
Über diesen Kurs: DexLab Analytics' Measure of Central Tendency Theorem, Streuungsmaße, Wahrscheinlichkeitstheorie und Wahrscheinlichkeitsverteilung. Außerdem werden Stichprobentechniken, Schätztheorie, Arten statistischer Tests, lineare Regression und logistische Regression in diesem Kurs behandelt. Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie maschinelle Lernalgorithmen wie Decision Trees, Random Forest, XGBoos anwenden. Darüber hinaus verwendet Scorecard mit Support Vector Machine, Bankprodukten und Verfahren die Scorecard-Modellkonstruktion, Scorecard-Nutzung zum Aufbau von Bankgeschäftsstrategien, LGD, PD, EAD und vieles mehr.
#2. Kreditrisikomodellierung in Python
In diesem gründlichen Kreditrisikomodellierungskurs in Python. Sie lernen alles, was Sie über die Kreditrisikomodellierung wissen müssen, von der Vorverarbeitung über die Modelle für Ausfallwahrscheinlichkeit (PD), Verlust bei Ausfall (LGD) und Exposition bei Ausfall (EAD) bis hin zur Berechnung des erwarteten Verlusts (EL). .
#3. Kreditrisikobewertung und -modellierung
Info: In diesem Kurs lernen Sie mehrere Kreditrisikomaße kennen, die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion von Kreditverlusten. Darüber hinaus die traditionellen Kreditmodelle – Bonitätsbewertung und Kredit-Scoring wie Stärken und Schwächen. Plus Parameterspezifikationen wie Verlust bei Ausfall, Ausfallwahrscheinlichkeit usw. Darüber hinaus können Finanzanalysten, Kreditratinganalysten, Private-Equity-Analysten, Kreditanalysten, Investmentbanker, Firmenbanker, und Business-Analysten werden von diesem Kurs profitieren.
#4. Schulung zur Kreditrisikomodellierung (EDUCBA)
Dieser Kurs zur Kreditmodellierung richtet sich an Studenten und Experten, die ihre Fähigkeiten zur Kreditmodellierung verbessern möchten. Darüber hinaus lernen Sie das Kreditrisiko und dessen Berechnung sowie gängige Kreditmodelle und Beispiele kennen. Mit dem Strukturmodell des Kreditrisikos, Altman Z-Score, Kreditanalyse, UFCE- und WC-Modellierung sowie internen Ratings in der Kreditmodellierung.
#5. Kreditrisikomodellierung (Redcliffe)
Über diesen Kurs: In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Aspekte von Kreditrisikomodellen kennen. Wie sie in Finanzinstituten eingesetzt werden und welche Gefahren damit verbunden sind. Inzwischen deckt dieser Kurs die erprobten Methoden und Prozesse ab. Darüber hinaus werden diese von erstklassigen Institutionen verwendet, um erstklassige Modelle zum Messen, Verwalten und Bereitstellen von Daten bereitzustellen Kreditkontrolle Risiken. Zweitens haben Sie ein besseres Verständnis von Kreditrisikomodellen, wie sie in Finanzinstituten verwendet werden. Und vor allem die inhärenten Modellrisiken am Ende dieses Kurses.
#6. Kreditrisikomodellierung (SAS)
Über diesen Kurs: In diesem Kurs lernen Sie, Kreditrisikomodelle im Rahmen der Basler Richtlinien zu erstellen. Darüber hinaus bietet es auch eine hervorragende Mischung aus theoretischen und technischen Einblicken sowie praktischen Implementierungsdetails. Zweitens lernen Sie, wie Sie ein Modell für Ausfallwahrscheinlichkeit (PD), Verlustquote (LGD) und Exposition bei Ausfall (EAD) erstellen sowie Kreditrisikomodelle validieren, backtesten und vergleichen.
Was sind die 3 Teile einer Risikobewertung?
Identifizieren Sie die potenziellen Gefahren für die Gesundheit oder Sicherheit in Ihrem Unternehmen (Gefahren). Ergreifen Sie Maßnahmen, um die Gefahr zu beseitigen oder, falls dies nicht möglich ist, kontrollieren Sie das Risiko, nachdem Sie festgestellt haben, wie wahrscheinlich es ist, dass jemand verletzt werden könnte, und wie schwer (das Risiko).
Was ist eine Take-5-Risikobewertung?
Vor Beginn der Arbeiten auf einer Baustelle werden Gesundheits- und Sicherheitsrisiken anhand einer Take-Five-Sicherheitscheckliste ermittelt. Arbeitnehmer und Auftragnehmer werden dabei unterstützt, die Exposition gegenüber Gefahren und Gesundheitsrisiken zu verringern, indem Gesundheits- und Sicherheitskontrollen unter Verwendung der Take-5-Ansätze durchgeführt werden (Anhalten, Schauen, Bewerten, Kontrollieren und Überwachen).
Welches Modell eignet sich am besten für die Risikoanalyse?
Das beste Modell für die Risikoanalyse ist die Wahrscheinlichkeits- und Folgenmatrix
Die beliebteste Technik zur Bestimmung der Bedeutung und Schwere eines Risikos ist diese. Die Teams verwenden die Wahrscheinlichkeits- und Konsequenzmatrix, um die gefundenen Bedrohungen, Schwachstellen und Gefahren einzustufen. Dies geschieht, um festzustellen, wie ernst ein Risiko ist, wenn es sich manifestiert.
Was ist eine Typ-4-Risikobewertung?
Ähnlich wie FRAs vom Typ 2 beinhalten FRAs vom Typ 4 auch destruktive Probenahmen, jedoch sowohl in Gemeinschaftsbereichen eines Gebäudes als auch in Wohnräumen wie Wohnungen. FRAs vom Typ 4 sind gründlicher und schwieriger zu vervollständigen.
Was ist eine Risiko-Checkliste?
Risiko-Checklisten sind historische Aufzeichnungen von Risiken, die bei früheren Projekten entdeckt oder erlebt wurden. Bei jedem Projekt sollen Fachgruppen und Schätzer Risiko-Checklisten gemeinsam nutzen.
Was ist ein Risikobewertungsmodell?
Die breite Form der Beziehung zwischen Risiko und Dosis und risikomodifizierenden Variablen wird durch Risikomodelle bereitgestellt. Durch Anpassung der Modelle an die Daten (Schätzung unbekannter Parameter) erhält man präzise Risikoabschätzungen. Die Bedeutung von Daten im Prozess der Risikoabschätzung kann nicht hoch genug eingeschätzt werden.
Was ist ein Standardrisikomodell?
Das Standardrisikomodell erläutert die Faktoren, die sowohl die Eintrittswahrscheinlichkeit als auch die Wahrscheinlichkeit einer Auswirkung beeinflussen. Das Standardrisikomodell ist eine Darstellung der Variablen, die bestimmen, wie riskant ein Ereignis ist, da sie typischerweise bewertet und priorisiert werden.
Zusammenfassung
Bei der Risikomodellierung geht es darum, ein Portfolio zu analysieren und die erwarteten Verluste zu antizipieren, die für eine Reihe von Risiken mit einer Vielzahl von Methoden erlitten werden.
Häufig gestellte Fragen zur Risikomodellierung
Was ist Vollrisikomodellierung?
eine, die Anbieterorganisationen für die Gesundheitsergebnisse ihrer Patienten voll verantwortlich macht. … Nur mit diesem Maß an Verantwortlichkeit können Anbieterorganisationen vollständig auf die Interessen ihrer Patienten ausgerichtet sein und in das investieren, was sie wirklich brauchen.
Was ist Modellierung im Risikomanagement?
Ein Modell ist ein quantitatives und mathematisches System oder ein Ansatz, der bei der Verarbeitung von Eingabedaten verwendet wird; es verarbeitet die Eingabe in quantitative Schätzungen. … Model Risk Management (MRM) bezieht sich auf die Überwachung von Risiken, die durch mögliche nachteilige Folgen von Entscheidungen definiert werden, die auf falschen oder missbrauchten Modellen basieren
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1 Kommentar
Mir hat es am besten gefallen, als Sie gesagt haben, dass das Grundprinzip der Finanzrisikomodellierung darin besteht, bestimmte kritische Faktoren zu isolieren und sie zu verwenden, um potenzielle zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dies brachte mich auf den Gedanken, dass die Risikomodellierung in Situationen mit hoher technischer und finanzieller Marktunsicherheit besonders wertvoll ist. Meiner Meinung nach ist es am besten, sich an ein Unternehmen zu wenden, das sich auf die Bereitstellung von IVRM-Dienstleistungen spezialisiert hat, um ein besseres Verständnis der Risiken zu generieren.