Mô hình rủi ro phân tích danh mục đầu tư và dự đoán những tổn thất sẽ phải chịu đối với một số rủi ro bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau. Tuy nhiên, chúng ta sẽ xem xét mô hình rủi ro tài chính, ví dụ, phần mềm và mô hình rủi ro tín dụng.
Nhiều tổ chức trung gian tài chính lớn sử dụng mô hình rủi ro để hỗ trợ các nhà quản lý danh mục đầu tư. Như vậy để xác định số vốn dự trữ cần có. Cũng như ảnh hưởng đến việc mua và bán các loại tài sản tài chính của họ.
Mô hình hóa rủi ro tài chính
Mô hình hóa rủi ro tài chính là phương pháp tính toán mức độ rủi ro hiện hữu trong một công ty, khoản đầu tư hoặc một chuỗi dòng tiền cụ thể. Ngoài ra, thủ tục bao gồm việc xác định biến độc lập nào có ảnh hưởng lớn nhất đến các biến phụ thuộc trong một mô hình. Các nhà phân tích tài chính sẽ cố gắng dự đoán rủi ro để so sánh mức độ hấp dẫn của các lựa chọn đầu tư khác nhau.
Thách thức về mô hình hóa rủi ro tài chính
Sử dụng hiệu quả mô hình tài chính như một công cụ quản lý rủi ro. Điều quan trọng là phải hiểu những sai sót cố hữu của việc cố gắng mô hình hóa rủi ro. Và cũng để giải thích cho những sai sót này trong thiết kế và triển khai của mô hình. Trong tình huống này, mô hình hóa rủi ro có thể là một công cụ rất hữu ích để hỗ trợ thủ quỹ của công ty trong việc giải quyết vấn đề. Cộng với việc giao tiếp và quản lý rủi ro tài chính trong tổ chức của họ.
Hơn nữa, nguyên tắc cơ bản của mô hình rủi ro tài chính là tách biệt các yếu tố trọng yếu cụ thể và sử dụng chúng để dự đoán các kết quả tiềm năng trong tương lai. Hơn nữa, các mô hình xác định là những mô hình kết nối trực tiếp các đầu vào cụ thể với các đầu ra chính xác. Ngược lại, một mô hình xác suất bao gồm một yếu tố ngẫu nhiên, vì vậy đầu ra không phải là một giá trị duy nhất, mà thay vào đó là một phân phối xác suất. Phân tích kịch bản cơ bản (ví dụ: tác động lên dòng tiền, nếu đồng euro / đô la Mỹ tăng 10%, là 1 triệu đô la Mỹ) là một ví dụ phổ biến về mô hình xác định cơ bản, tuy nhiên việc sử dụng động cơ Monte Carlo để tạo ra một số con đường thay thế cho rủi ro tiềm ẩn (ví dụ: tỷ giá hối đoái (FX)) biến mô hình thành mô hình có xác suất (ví dụ: cơ hội tác động đến dòng tiền 1 triệu đô la Mỹ là 10%).
Rõ ràng, các giả định nằm trong cả mô hình xác định và xác suất đều là sự đơn giản hóa thực tế. Nhiều yếu tố, một số yếu tố có thể quan trọng, bị bỏ qua, và một số giả định về đầu vào của mô hình (và mối quan hệ của chúng) có thể không phải lúc nào cũng đúng. Mặc dù việc đơn giản hóa các giả định như vậy là một phần của yêu cầu để làm cho các mô hình rủi ro hoạt động được. Chúng cũng là một trong những lý do chính khiến mô hình rủi ro bị chỉ trích nặng nề.
Ví dụ về mô hình rủi ro
Ví dụ đầu tiên về mô hình rủi ro là cuộc khủng hoảng tín dụng năm 2008.
Trong khi ví dụ thứ hai về mô hình rủi ro là Sự cố giao dịch cá voi ở London vào năm 2012.
Trong thời kỳ khủng hoảng tín dụng, các ngân hàng đã sử dụng các mô hình tương đối đơn giản để dự đoán rủi ro thế chấp. Mặc dù việc sử dụng của các mô hình là âm thanh toán học. Chúng quá đơn giản để giải quyết các công cụ phái sinh cực kỳ phức tạp được giao dịch vào thời điểm đó.
JPMorgan đã mất gần 6 tỷ USD trong Sự cố giao dịch cá voi ở London do lỗi trong mô hình rủi ro tín dụng.
Vấn đề chính trong cả hai trường hợp của ví dụ về mô hình rủi ro này là thiếu quản trị thích hợp. Mà lẽ ra phải phát hiện ra các lỗi trong các mô hình đang được sử dụng.
Phần mềm mô hình hóa rủi ro
Dưới đây là mô hình rủi ro phần mềm
# 1. phần mềm mô hình hóa rủi ro nTask
Suy nghĩ về việc phải đối phó và giải quyết các rủi ro đã được công nhận dường như không quá nản lòng trong nTask. Và điều đó có thể chỉ là do tông màu trung lập vô cùng thân thiện và tuyệt vời của ban quản lý rủi ro.
Thực tế là nTask là một công cụ quản lý dự án đầy đủ tính năng đặt nó lên một vị trí cao hơn bệ đỡ so với các đối thủ cạnh tranh của nó. Vì vậy, cho dù bạn đang thực hiện một nhiệm vụ hay đang điều hành một cuộc họp, nTask luôn theo dõi các cập nhật rủi ro.
# 2. Phần mềm mô hình hóa rủi ro giải quyết
Resolver là một trong những công cụ như vậy, với trọng tâm chính là lập kế hoạch và chuẩn bị rủi ro. Nó thúc đẩy việc lập kế hoạch xác định rủi ro sớm trong giai đoạn khi các mục tiêu của dự án và các yêu cầu quy định vẫn đang được phát triển.
Hơn nữa, giải quyết cung cấp một bộ sản phẩm tích hợp toàn diện phù hợp với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô và lĩnh vực.
# 3. Phần mềm mô hình hóa rủi ro TimeCamp
Mặc dù TimeCamp chủ yếu là một ứng dụng theo dõi thời gian được thiết kế để giúp các nhóm sản xuất đúng thời gian. Hơn nữa, người dùng cũng có thể đánh giá rủi ro bằng cách sử dụng các công cụ tích hợp cụ thể cho các khía cạnh khác nhau của quy trình làm việc của họ.
#4. Phần mềm mô hình hóa rủi ro CURA
Một số mối đe dọa thường có thể dự đoán được, trong khi những mối đe dọa khác được che giấu và tái xuất hiện. Do đó, việc giám sát các rủi ro tiếp tục tái tạo hoặc đang diễn ra phải là một thành phần thiết yếu của phần mềm mô hình hóa rủi ro mà bạn chọn.
CURA cung cấp cho các công ty năng lực giám sát từng rủi ro dựa trên tác động và xác suất của nó.
Nó cung cấp các giải pháp quản lý rủi ro dự án, quản lý rủi ro doanh nghiệp, quản lý rủi ro hoạt động và quản lý rủi ro sự cố cho nhiều loại hình doanh nghiệp, bao gồm ngân hàng, bệnh viện, công ty bảo hiểm, công ty tiện ích và viễn thông.
# 5. Phần mềm mô hình hóa rủi ro Tracker A1
Máy theo dõi A1. Nó vừa đơn giản để sử dụng và cực kỳ mạnh mẽ. Hơn nữa, nó hỗ trợ tương tác với phần mềm tài chính và có các mô-đun để theo dõi các sự kiện, vấn đề, hợp đồng, bảo hiểm, yêu cầu bồi thường, dự án và tài sản.
Mô hình hóa rủi ro tín dụng
Mô hình hóa rủi ro tín dụng là việc kiểm tra rủi ro tín dụng nhằm hỗ trợ việc tìm hiểu sự không chắc chắn mà người cho vay phải đối mặt trước khi đưa tiền cho người đi vay. Trong môi trường hiện tại, các phương pháp phân tích hiện đại cho phép các tổ chức phân tích mức độ rủi ro đối với khách hàng có ít hoặc không có tài khoản tín dụng bằng cách sử dụng các điểm dữ liệu. Hơn nữa, các tổ chức đã bắt đầu phát triển các hệ thống mô hình tín chỉ toàn diện sử dụng kỹ thuật học máy và học sâu.
Mô hình hóa rủi ro tín dụng hàng đầu
Chúng tôi đã tổng hợp một danh sách các khóa học lập mô hình rủi ro tín dụng trực tuyến hàng đầu mà mọi người nên tham gia.
# 1. Mô hình hóa rủi ro tín dụng với máy học
Giới thiệu về khóa học này: Phép đo Định lý Xu hướng Trung tâm, Phép đo Phân tán, Lý thuyết Xác suất và Phân phối Xác suất của DexLab Analytics. Cộng với các kỹ thuật lấy mẫu, lý thuyết ước tính, các loại kiểm tra thống kê, hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic sẽ được đề cập trong khóa học này. Hơn nữa, bạn sẽ học cách áp dụng các thuật toán học máy như Cây quyết định, Rừng ngẫu nhiên, XGBoos. Ngoài ra, với Máy hỗ trợ Vector, các sản phẩm và quy trình ngân hàng, thẻ điểm sử dụng xây dựng mô hình thẻ điểm, sử dụng thẻ điểm để xây dựng chiến lược kinh doanh ngân hàng, LGD, PD, EAD, v.v.
# 2. Mô hình hóa rủi ro tín dụng trong Python
Trong khóa học lập mô hình rủi ro tín dụng kỹ lưỡng này bằng Python. Bạn sẽ tìm hiểu tất cả những gì bạn cần biết về mô hình rủi ro tín dụng, từ xử lý trước thông qua xác suất vỡ nợ (PD), tổn thất mặc định cho trước (LGD), và mô hình rủi ro mặc định (EAD) và cuối cùng là tính toán tổn thất dự kiến (EL) .
# 3. Đánh giá rủi ro tín dụng và mô hình hóa
Giới thiệu: Trong khóa học này, bạn sẽ khám phá một số thước đo rủi ro tín dụng, hàm mật độ xác suất của tổn thất tín dụng. Hơn nữa, các mô hình tín dụng truyền thống - xếp hạng tín dụng và chấm điểm tín dụng như điểm mạnh và điểm yếu. Cộng với các thông số kỹ thuật như mất mặc định đã cho, khả năng xảy ra mặc định, v.v. Hơn nữa, các nhà phân tích tài chính, nhà phân tích xếp hạng tín dụng, nhà phân tích cổ phần tư nhân, nhà phân tích tín dụng, chủ ngân hàng đầu tư, chủ ngân hàng doanh nghiệp, và các nhà phân tích kinh doanh sẽ được hưởng lợi từ khóa học này.
#4. Đào tạo mô hình rủi ro tín dụng (EDUCBA)
Khóa học lập mô hình tín chỉ này dành cho sinh viên và chuyên gia muốn trau dồi kỹ năng lập mô hình tín dụng của họ. Hơn nữa, bạn sẽ tìm hiểu về rủi ro tín dụng và cách nó được tính toán, cũng như các mô hình và ví dụ tín dụng tiêu chuẩn. Với mô hình cấu trúc của rủi ro tín dụng, Altman Z-score, phân tích tín dụng, mô hình UFCE và WC, và xếp hạng nội bộ trong mô hình tín dụng.
# 5. Mô hình hóa rủi ro tín dụng (Redcliffe)
Về khóa học này: Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về các khía cạnh cơ bản của các mô hình rủi ro tín dụng. Cách chúng được sử dụng trong các tổ chức tài chính và các mối nguy liên quan. Trong khi đó, khóa học của anh ấy bao gồm các phương pháp và quy trình đã được thử nghiệm và đúng. Hơn nữa, chúng được sử dụng bởi các tổ chức cấp cao nhất để triển khai các mô hình tốt nhất trong lớp để đo lường, quản lý và kiểm soát tín dụng những rủi ro. Thứ hai, bạn sẽ hiểu rõ hơn về các mô hình rủi ro tín dụng, cách chúng được sử dụng trong các tổ chức tài chính. Và, quan trọng nhất, rủi ro mô hình cố hữu vào cuối khóa học này.
# 6. Mô hình hóa rủi ro tín dụng (SAS)
Giới thiệu về khóa học này: Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tạo các mô hình rủi ro tín dụng trong khuôn khổ các hướng dẫn của Basel. Hơn nữa, nó cũng cung cấp một sự kết hợp tuyệt vời giữa những hiểu biết lý thuyết và kỹ thuật, cũng như các chi tiết triển khai thực tế. Thứ hai, Bạn sẽ học cách tạo xác suất vỡ nợ (PD), tổn thất mặc định (LGD) và mô hình rủi ro mặc định (EAD), cũng như cách xác thực, kiểm tra lại và mô hình rủi ro tín dụng chuẩn.
3 phần của đánh giá rủi ro là gì?
Xác định các mối đe dọa tiềm ẩn đối với sức khỏe hoặc sự an toàn trong công ty của bạn (các mối nguy hiểm) Thực hiện các bước để loại bỏ mối nguy hiểm hoặc, nếu không thể, kiểm soát rủi ro sau khi xác định khả năng ai đó có thể bị thương và mức độ nghiêm trọng (rủi ro).
Đánh giá rủi ro Take 5 là gì?
Trước khi bắt đầu làm việc tại một địa điểm, các rủi ro về sức khỏe và an toàn được tìm thấy bằng cách sử dụng danh sách kiểm tra an toàn lấy năm phần. Người lao động và nhà thầu được hỗ trợ trong việc giảm tiếp xúc với các mối nguy hiểm và rủi ro sức khỏe bằng cách thực hiện kiểm tra sức khỏe và an toàn bằng cách sử dụng 5 phương pháp tiếp cận (Dừng lại, Quan sát, Đánh giá, Kiểm soát và Giám sát).
Mô hình nào là tốt nhất để phân tích rủi ro?
Mô hình tốt nhất để phân tích rủi ro là Ma trận xác suất và hệ quả
Kỹ thuật phổ biến nhất để xác định tầm quan trọng và mức độ nghiêm trọng của bất kỳ rủi ro nào là kỹ thuật này. Các nhóm sử dụng ma trận khả năng xảy ra và hệ quả để xếp hạng các mối đe dọa, lỗ hổng và nguy hiểm đã được tìm thấy. Điều này được thực hiện để xác định mức độ nghiêm trọng của rủi ro nếu nó xuất hiện.
Đánh giá Rủi ro Loại 4 là gì?
Tương tự như FRA Loại 2, FRA Loại 4 cũng yêu cầu lấy mẫu phá hủy, nhưng ở cả các phần chung của tòa nhà và các không gian có thể ở được, chẳng hạn như căn hộ. FRA loại 4 kỹ lưỡng hơn và khó hoàn thành hơn.
Danh sách kiểm tra rủi ro là gì?
Danh sách kiểm tra rủi ro là hồ sơ lịch sử về các rủi ro được phát hiện hoặc gặp phải trong các dự án trước đó. Trên mọi dự án, các nhóm kỷ luật và người ước tính phải chia sẻ danh sách kiểm tra rủi ro.
Mô hình đánh giá rủi ro là gì?
Hình thức rộng của mối quan hệ giữa rủi ro và liều lượng và các biến thay đổi rủi ro được cung cấp bởi các mô hình rủi ro. Bằng cách khớp các mô hình với dữ liệu (ước tính các tham số chưa biết), các ước tính rủi ro chính xác sẽ thu được. Không thể phóng đại tầm quan trọng của dữ liệu trong quá trình ước tính rủi ro.
Mô hình rủi ro tiêu chuẩn là gì?
Mô hình Rủi ro Tiêu chuẩn giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến cả khả năng xảy ra và khả năng xảy ra tác động. Mô hình Rủi ro Tiêu chuẩn là một đại diện của các biến xác định mức độ rủi ro của một sự kiện, vì chúng thường được đánh giá và ưu tiên.
Kết luận
Mô hình rủi ro là tất cả về việc phân tích danh mục đầu tư và dự đoán những tổn thất có thể xảy ra đối với một số rủi ro bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau.
Câu hỏi thường gặp về Mô hình rủi ro
Mô hình hóa rủi ro đầy đủ là gì?
một tổ chức yêu cầu các tổ chức cung cấp dịch vụ hoàn toàn chịu trách nhiệm về kết quả sức khỏe của bệnh nhân của họ. … Chỉ với mức độ trách nhiệm này, các tổ chức cung cấp dịch vụ mới có thể hoàn toàn phù hợp với lợi ích của bệnh nhân và đầu tư vào những gì họ thực sự cần.
Mô hình hóa trong quản lý rủi ro là gì?
Mô hình là một hệ thống hoặc cách tiếp cận định lượng và toán học được sử dụng để xử lý dữ liệu đầu vào; nó xử lý đầu vào thành các ước tính định lượng. … Quản lý rủi ro theo mô hình (MRM) đề cập đến việc giám sát các rủi ro được xác định bởi các hậu quả bất lợi tiềm ẩn từ các quyết định dựa trên các mô hình không chính xác hoặc sử dụng sai
1 bình luận
Tôi thích nhất khi bạn chia sẻ rằng nguyên tắc cơ bản cơ bản của mô hình rủi ro tài chính là tách biệt các yếu tố quan trọng cụ thể và sử dụng chúng để dự đoán kết quả tiềm năng trong tương lai. Điều này khiến tôi nghĩ rằng mô hình rủi ro đặc biệt có giá trị trong các tình huống có mức độ không chắc chắn về thị trường tài chính và kỹ thuật cao. Theo tôi, tốt nhất nên chuyển sang một công ty chuyên cung cấp dịch vụ IVRM để hiểu rõ hơn về các rủi ro.