Risicomodellering analyseert een portefeuille en anticipeert op de verliezen die zullen worden geleden voor een aantal risico's met behulp van verschillende methoden. We zullen echter kijken naar modellering van financiële risico's, het voorbeeld, software en kredietrisicomodellering.
Veel grote financiële intermediaire organisaties gebruiken risicomodellering om portefeuillebeheerders te helpen. Om het aantal kapitaalreserves te bepalen dat moet worden aangehouden. Evenals om hun aankopen en verkopen van verschillende soorten financiële activa te beïnvloeden.
Financiële risicomodellering
Modellering van financiële risico's is de methode om te berekenen hoeveel risico aanwezig is in een specifieke onderneming, investering of reeks kasstromen. Daarnaast omvat de procedure het bepalen welke onafhankelijke variabelen de grootste invloed hebben op afhankelijke variabelen in een model. Financiële analisten zullen proberen het risico te voorspellen om de aantrekkelijkheid van verschillende beleggingsopties te vergelijken.
Uitdaging om financieel risico te modelleren
Effectief gebruik maken van financiële modellering als instrument voor risicobeheer. Het is van cruciaal belang om de inherente tekortkomingen te begrijpen van pogingen om risico's te modelleren. En ook om rekening te houden met deze gebreken in het ontwerp en de implementatie van het model. In deze situatie kan risicomodellering een zeer nuttig hulpmiddel zijn om corporate treasurers te helpen bij het blootleggen. Plus het communiceren en beheren van financiële risico's binnen hun organisaties.
Bovendien is het basisprincipe dat aan de modellering van financiële risico's ten grondslag ligt, om specifieke kritieke factoren te isoleren en deze te gebruiken om mogelijke toekomstige resultaten te voorspellen. Bovendien zijn deterministische modellen modellen die gespecificeerde inputs rechtstreeks verbinden met precieze outputs. Een probabilistisch model daarentegen bevat een element van willekeur, dus de uitvoer is geen unieke waarde, maar in plaats daarvan een kansverdeling. Fundamentele scenario-analyse (bijv. de impact op de cashflow, als de euro/Amerikaanse dollar met 10% stijgt, is US $ 1 miljoen) is een populair voorbeeld van een deterministisch basismodel, waarbij echter een Monte Carlo-motor wordt gebruikt om verschillende alternatieve paden voor de onderliggende blootstelling (bijv. wisselkoersen (FX)) maakt van het model een probabilistisch model (bijv. de kans op een impact op de cashflow van US$ 1 miljoen is 10%).
Het is duidelijk dat de aannames die aan zowel deterministische als probabilistische modellen ten grondslag liggen, vereenvoudigingen van de werkelijkheid zijn. Veel elementen, waarvan sommige significant kunnen zijn, worden over het hoofd gezien en sommige veronderstellingen over modelinvoer (en hun relaties) zijn mogelijk niet altijd correct. Dergelijke vereenvoudigende aannames maken wel deel uit van de eis om risicomodellen werkbaar te maken. Ze zijn ook een van de belangrijkste redenen waarom risicomodellering zo zwaar bekritiseerd wordt.
Voorbeeld risicomodel
Het eerste voorbeeld van risicomodellering is de kredietcrisis van 2008.
Terwijl het tweede voorbeeld van risicomodellering het London Whale Trading Incident in 2012 is.
Tijdens de kredietcrisis gebruikten banken relatief simplistische modellen om het hypotheekrisico te voorspellen. Ook al was het gebruik van de modellen wiskundig verantwoord. Ze waren veel te simplistisch om om te gaan met de extreem complexe derivaten die destijds werden verhandeld.
JPMorgan verloor bijna $ 6 miljard in het London Whale Trading Incident als gevolg van een fout in een kredietrisicomodel.
Het grootste probleem in beide gevallen van dit voorbeeld van risicomodellering was een gebrek aan adequate governance. Die fouten in de gebruikte modellen had moeten blootleggen.
Software voor risicomodellering
Hieronder vindt u softwarerisicomodellering:
#1. nTask risicomodelleringssoftware
De gedachte om met erkende risico's om te gaan en deze op te lossen, lijkt in nTask niet al te ontmoedigend. En het kan uitsluitend worden toegeschreven aan de ongelooflijk vriendelijke en heerlijk neutrale tinten van zijn risicobeheersraad.
Het feit dat nTask een complete tool voor projectbeheer is, zet het op een hoger niveau voetstuk dan zijn concurrenten. Dus of u nu aan een taak werkt of een vergadering leidt, nTask houdt risico-updates scherp in de gaten.
#2. Resolver-software voor risicomodellering
Resolver is zo'n tool, met een primaire focus op risicoplanning en -voorbereiding. Het bevordert vroegtijdige planning van risico-identificatie tijdens de periodes waarin projectdoelstellingen en wettelijke vereisten nog worden ontwikkeld.
Bovendien biedt resolver een uitgebreide reeks geïntegreerde producten die zijn afgestemd op bedrijven van elke omvang en sector.
#3. TimeCamp software voor risicomodellering
Hoewel TimeCamp in de eerste plaats een tijdregistratietoepassing is die is ontworpen om teams te helpen op tijd te produceren. Bovendien kunnen gebruikers ook risicobeoordelingen uitvoeren met behulp van bepaalde ingebouwde tools voor verschillende aspecten van hun workflow.
#4. CURA software voor risicomodellering
Sommige bedreigingen zijn over het algemeen voorspelbaar, terwijl andere worden verborgen en terugkeren. Als gevolg hiervan moet het bewaken van risico's die steeds weer de kop opsteken of aan de gang zijn, een essentieel onderdeel zijn van de risicomodelleringssoftware die u selecteert.
CURA biedt bedrijven de competentie om toezicht te houden op elk risico op basis van zijn impact en waarschijnlijkheid.
Het biedt oplossingen voor projectrisicobeheer, bedrijfsrisicobeheer, operationeel risicobeheer en incidentrisicobeheer aan een breed scala van bedrijven, waaronder banken, ziekenhuizen, verzekeringsmaatschappijen, nutsbedrijven en telecommunicatie.
#5. Tracker A1 software voor risicomodellering
Volger A1. Het is zowel eenvoudig te gebruiken als extreem krachtig. Bovendien ondersteunt het de interactie met financiële software en heeft het modules voor het volgen van gebeurtenissen, problemen, contracten, verzekeringen, claims, projecten en activa.
Kredietrisicomodellering
Kredietrisicomodellering is een onderzoek naar het kredietrisico dat helpt bij het begrijpen van de onzekerheid waarmee een geldschieter wordt geconfronteerd voordat hij geld aan leners geeft. In de huidige omgeving stellen moderne analysebenaderingen organisaties in staat om het risiconiveau voor klanten met weinig of geen kredietrekening te analyseren met behulp van datapunten. Bovendien zijn instellingen begonnen met het ontwikkelen van uitgebreide kredietmodelleringssystemen met behulp van machine learning en deep learning-technieken.
Beste kredietrisicomodellering
We hebben een lijst samengesteld met de beste online cursussen voor kredietrisicomodellering die iedereen zou moeten volgen.
#1. Kredietrisicomodellering met machine learning
Over deze cursus: DexLab Analytics' Measure of Central Tendency Theorema, Dispersiematen, Waarschijnlijkheidstheorie en Kansverdeling. Plus bemonsteringstechnieken, schattingstheorie, soorten statistische tests, lineaire regressie en logistieke regressie worden in deze cursus behandeld. Verder leer je hoe je machine learning-algoritmen toepast, zoals Decision Trees, Random Forest, XGBoos. Bovendien maakt scorecard, met Support Vector Machine, bankproducten en procedures, gebruik van scorecardmodelconstructie, scorecardgebruik voor het bouwen van bankbedrijfsstrategieën, LGD, PD, EAD en nog veel meer.
#2. Python kredietrisicomodellering
In deze grondige cursus kredietrisicomodellering in Python. U leert alles wat u moet weten over kredietrisicomodellering, van pre-processing tot de kans op wanbetaling (PD), verlies bij wanbetaling (LGD) en exposure bij wanbetaling (EAD)-modellen, en tot slot het berekenen van verwacht verlies (EL) .
#3. Kredietrisicobeoordeling en -modellering
Over: In deze cursus ontdekt u verschillende maatstaven voor kredietrisico's, de kansdichtheidsfunctie van kredietverliezen. Bovendien zijn de traditionele kredietmodellen - kredietwaardigheid en kredietscores zoals sterke en zwakke punten. Plus parameterspecificaties zoals verlies bij wanbetaling, de kans op wanbetaling, enzovoort. Verder kunnen financiële analisten, kredietratinganalisten, private equity-analisten, kredietanalisten, investeringsbankiers, zakelijke bankiersen bedrijfsanalisten zullen profiteren van deze cursus.
#4. Opleiding kredietrisicomodellering (EDUCBA)
Deze cursus kredietmodellering is bedoeld voor studenten en experts die hun vaardigheden op het gebied van kredietmodellering willen aanscherpen. Bovendien leert u over kredietrisico en hoe het wordt berekend, evenals standaard kredietmodellen en voorbeelden. Met het structurele model van kredietrisico, Altman Z-score, kredietanalyse, UFCE- en WC-modellering en interne beoordelingen in kredietmodellering.
#5. Kredietrisicomodellering (Redcliffe)
Over deze cursus: In deze cursus leert u de fundamentele aspecten van kredietrisicomodellen. Hoe ze worden gebruikt in financiële instellingen en de bijbehorende gevaren. Ondertussen behandelt t zijn cursus de beproefde methodieken en processen. Bovendien worden deze door vooraanstaande instellingen gebruikt om de beste modellen in te zetten voor het meten, beheren en kredietbeheer risico's. Ten tweede heb je een beter begrip van kredietrisicomodellen, hoe deze worden gebruikt in financiële instellingen. En, belangrijker nog, de inherente modelrisico's aan het einde van deze cursus.
#6. Kredietrisicomodellering (SAS)
Over deze cursus: In deze cursus leert u kredietrisicomodellen te creëren binnen het kader van de Basel-richtlijnen. Bovendien biedt het ook een uitstekende mix van theoretische en technische inzichten, evenals praktische implementatiedetails. Ten tweede leert u hoe u een model voor kans op wanbetaling (PD), verlies bij wanbetaling (LGD) en exposure bij wanbetaling (EAD) kunt creëren, en hoe u kredietrisicomodellen valideert, backtest en benchmarkt.
Wat zijn de 3 onderdelen van een risicobeoordeling?
Identificeer de potentiële bedreigingen voor de gezondheid of veiligheid in uw bedrijf (hazards) Neem stappen om het gevaar weg te nemen of, als dit niet mogelijk is, beheers het risico nadat u hebt bepaald hoe waarschijnlijk het is dat iemand gewond raakt en hoe ernstig (het risico).
Wat is een Take 5-risicobeoordeling?
Voordat met werkzaamheden op een locatie wordt begonnen, worden gezondheids- en veiligheidsrisico's in kaart gebracht met behulp van een vijfvoudige veiligheidschecklist. Werknemers en aannemers worden geholpen bij het verminderen van de blootstelling aan gevaren en gezondheidsrisico's door gezondheids- en veiligheidscontroles uit te voeren met behulp van de take 5-benaderingen (Stoppen, Kijken, Beoordelen, Controleren en Monitoren).
Welk model is het beste voor risicoanalyse?
Het beste model voor risicoanalyse is de Kans- en Gevolgmatrix
De meest populaire techniek om het belang en de ernst van een risico te bepalen, is deze. Teams gebruiken de waarschijnlijkheids- en gevolgmatrix om de gevonden dreigingen, kwetsbaarheden en gevaren te rangschikken. Dit wordt gedaan om te bepalen hoe ernstig een risico is als het zich manifesteert.
Wat is een type 4 risicobeoordeling?
Net als Type 2 FRA's, brengen Type 4 FRA's ook destructieve steekproeven met zich mee, maar zowel in gemeenschappelijke delen van een gebouw als in leefbare ruimtes, zoals flats. Type 4 FRA's zijn grondiger en uitdagender om te voltooien.
Wat is een risicochecklist?
Risicochecklists zijn historische registraties van risico's die bij eerdere projecten zijn ontdekt of ervaren. Bij elk project worden disciplinegroepen en schatters geacht risicochecklists te delen.
Wat is een risicobeoordelingsmodel?
De brede vorm van de relatie tussen risico en dosis en risicomodificerende variabelen wordt geleverd door risicomodellen. Door de modellen aan te passen aan de gegevens (schatting van onbekende parameters), worden nauwkeurige risicoschattingen verkregen. Het belang van gegevens in het proces van risico-inschatting kan niet worden overschat.
Wat is een standaard risicomodel?
Het Standaard Risico Model verklaart de factoren die van invloed zijn op zowel de kans op voorkomen als de kans op een impact. Het standaardrisicomodel is een weergave van de variabelen die bepalen hoe riskant een gebeurtenis is, aangezien ze doorgaans worden geëvalueerd en geprioriteerd.
Conclusie
Risicomodellering heeft alles te maken met het analyseren van een portefeuille en het anticiperen op de verwachte verliezen die zullen worden geleden voor een aantal risico's met behulp van verschillende methoden.
Veelgestelde vragen over risicomodellering
Wat is full-risk modellering?
een die zorgaanbieders volledig verantwoordelijk houdt voor de gezondheidsresultaten van hun patiënten. … Alleen met deze mate van verantwoordelijkheid kunnen zorgaanbieders volledig worden afgestemd op de belangen van hun patiënten en investeren in wat ze echt nodig hebben.
Wat is modelleren in risicobeheer?
Een model is een kwantitatief en wiskundig systeem of benadering die wordt gebruikt bij de verwerking van invoergegevens; het verwerkt de input in kwantitatieve schattingen. … Modelrisicobeheer (MRM) verwijst naar het toezicht op risico's die worden gedefinieerd door mogelijke nadelige gevolgen van beslissingen die zijn gebaseerd op onjuiste of misbruikte modellen
- Risicoanalyse: methoden, typen, proces, voorbeelden, voor- en nadelen
- SMALL BUSINESS MANAGEMENT: beste software voor beheer van kleine bedrijven (+ beknopte handleiding en tips)
- Machine learning: alles wat u moet weten over machine learning
- VOORSPELLEN VAN MODELLEN: Types en gedetailleerde gids voor de modellen
1 reactie
Ik vond het het leukst toen je vertelde dat het basisprincipe van financiële risicomodellering is om specifieke kritieke factoren te isoleren en deze te gebruiken om mogelijke toekomstige resultaten te voorspellen. Dit zette me aan het denken dat risicomodellering vooral waardevol is in situaties met een hoge mate van technische en financiële marktonzekerheid. Naar mijn mening kun je het beste terecht bij een bedrijf dat gespecialiseerd is in het leveren van IVRM-diensten om een beter inzicht in de risico's te krijgen.