风险建模分析投资组合并使用各种方法预测许多风险将遭受的损失。 但是，我们将研究金融风险建模、示例、软件和信用风险建模。
许多大型金融中介组织利用风险建模来协助投资组合经理。 从而确定手头保留多少资金储备。 以及影响他们购买和出售各种金融资产。
金融风险建模
财务风险建模是计算特定公司、投资或一系列现金流中存在多少风险的方法。 此外，该过程包括确定哪些自变量对模型中的因变量影响最大。 金融分析师将尝试预测风险，以便比较各种投资选择的吸引力。
金融风险建模的挑战
有效地使用财务建模作为风险管理工具。 了解尝试建模风险的内在缺陷至关重要。 并且还要考虑模型设计和实现中的这些缺陷。 在这种情况下，风险建模可以成为帮助企业财务主管进行披露的非常有用的工具。 再加上在其组织内进行沟通和管理财务风险。
此外，金融风险建模的基本原则是分离特定的关键因素并使用它们来预测潜在的未来结果。 此外，确定性模型是将指定输入直接连接到精确输出的模型。 相比之下，概率模型包含随机性元素，因此输出不是唯一值，而是概率分布。 基本情景分析（例如，如果欧元/美元上涨 10%，则对现金流的影响为 1 万美元）是基本确定性模型的一个流行示例，但是利用蒙特卡洛引擎为基础风险敞口（例如，外汇 (FX) 汇率）将模型转化为概率模型（例如，1 万美元现金流影响的可能性为 10%）。
显然，确定性模型和概率模型的假设都是对现实的简化。 许多元素（其中一些可能很重要）被忽略了，并且关于模型输入（及其关系）的一些假设可能并不总是正确的。 尽管这种简化假设是使风险模型可行的要求的一部分。 它们也是风险建模受到如此严厉批评的关键原因之一。
风险建模示例
风险建模的第一个例子是 2008 年的信贷危机。
风险建模的第二个例子是 2012 年的伦敦鲸鱼交易事件。
在信贷危机期间，银行使用相对简单的模型来预测抵押贷款风险。 尽管模型的使用在数学上是合理的。 他们过于简单化，无法处理当时交易的极其复杂的衍生品。
由于信用风险模型错误，摩根大通在伦敦鲸鱼交易事件中损失了近 6 亿美元。
在这个风险建模示例的两个案例中，主要问题是缺乏适当的治理。 这应该已经发现了正在使用的模型中的错误。
风险建模软件
以下是软件风险建模
#1。 n任务风险建模软件
在 nTask 中，必须处理和解决公认风险的想法似乎并不太令人生畏。 这可以完全归功于其风险管理委员会非常友好和非常中性的语气。
nTask 是一个功能齐全的项目管理工具这一事实使其具有更高的地位 座 比它的竞争对手。 因此，无论您是在处理任务还是召开会议，nTask 都会密切关注风险更新。
#2。 解析器风险建模软件
Resolver 就是这样一种工具，主要关注风险规划和准备。 它促进在项目目标和监管要求仍在制定期间的早期风险识别计划。
此外，resolver 还提供一整套针对各种规模和行业的企业量身定制的集成产品。
#3。 TimeCamp 风险建模软件
虽然 TimeCamp 主要是一个时间跟踪应用程序，旨在帮助团队按时生产。 此外，用户还可以使用特定的内置工具对其工作流程的各个方面进行风险评估。
#4。 CURA 风险建模软件
一些威胁通常是可以预测的，而另一些则被隐藏起来并再次发生。 因此，监控不断重现或持续的风险应该是您选择的风险建模软件的重要组成部分。
CURA 为公司提供了根据其影响和概率来监督每个风险的能力。
它为包括银行、医院、保险公司、公用事业公司和电信在内的众多企业提供项目风险管理、企业风险管理、运营风险管理和事件风险管理解决方案。
#5。 Tracker A1 风险建模软件
追踪器 A1。 它既简单易用又非常强大。 此外，它支持与财务软件的交互，并具有用于跟踪事件、问题、合同、保险、索赔、项目和资产的模块。
信用风险建模
信用风险建模是对信用风险的检查，有助于了解贷方在向借款人提供资金之前面临的不确定性。 在当前环境下，现代分析方法允许组织使用数据点分析信用账户很少或没有信用账户的客户的风险水平。 此外，机构已开始使用机器学习和深度学习技术开发综合信用建模系统。
顶级信用风险建模
我们编制了一份每个人都应该参加的顶级在线信用风险建模课程列表。
#1。 使用机器学习进行信用风险建模
关于本课程：DexLab Analytics 的中心趋势定理测度、离散度测度、概率论和概率分布。 本课程将介绍抽样技术、估计理论、统计检验类型、线性回归和逻辑回归。 此外，您将学习如何应用机器学习算法，例如决策树、随机森林、XGBoos。 此外，通过支持向量机、银行产品和程序，记分卡使用记分卡模型构建、记分卡用于构建银行业务战略、LGD、PD、EAD 等等。
#2。 Python 信用风险建模
在这个用 Python 编写的彻底的信用风险建模课程中。 您将了解有关信用风险建模的所有知识，从预处理到违约概率 (PD)、违约损失率 (LGD) 和违约风险敞口 (EAD) 模型，最后计算预期损失 (EL) .
#3。 信用风险评估和建模
关于：在本课程中，您将发现几种信用风险度量，即信用损失的概率密度函数。 而且，传统的信用模式——信用评级和信用评分等各有优劣。 加上参数规范，例如给定违约的损失、违约的可能性等。 此外，金融分析师、信用评级分析师、私募股权分析师、信用分析师、投资银行家、 企业银行家，业务分析师将从本课程中受益。
#4。 信用风险建模培训 (EDUCBA)
本信用建模课程面向希望磨练信用建模技能的学生和专家。 此外，您将了解信用风险及其计算方式，以及标准信用模型和示例。 信用风险结构模型、Altman Z-score、信用分析、UFCE和WC建模，以及信用建模中的内部评级。
#5。 信用风险建模 (Redcliffe)
关于本课程：在本课程中，您将了解信用风险模型的基本方面。 它们如何在金融机构中使用以及相关的危害。 同时，他的课程涵盖了久经考验的方法和流程。 此外，顶级机构使用这些模型来部署一流的模型来衡量、管理和 控制信用 风险。 其次，您将对信用风险模型及其在金融机构中的使用方式有更好的了解。 而且，最重要的是，本课程结束时的固有模型风险。
#6。 信用风险建模 (SAS)
关于本课程：在本课程中，您将学习如何在巴塞尔指南的框架内创建信用风险模型。 此外，它还提供了理论和技术见解的完美结合，以及实际的实施细节。 其次，您将学习如何创建违约概率 (PD)、违约损失率 (LGD) 和违约风险敞口 (EAD) 模型，以及如何验证、回测和基准信用风险模型。
风险评估的 3 个部分是什么？
识别公司中对健康或安全的潜在威胁（危险） 采取措施消除危险，或者如果不可能，在确定人员受伤的可能性和严重程度（风险）后控制风险。
什么是 Take 5 风险评估？
在现场开始工作之前，使用五项安全检查表发现健康和安全风险。 通过使用采取 5 种方法（停止、查看、评估、控制和监控）进行健康和安全检查，协助工人和承包商减少接触危险和健康风险。
哪种模型最适合风险分析？
风险分析的最佳模型是概率和后果矩阵
确定任何风险的重要性和严重性的最流行技术就是这种技术。 团队使用可能性和后果矩阵对已发现的威胁、漏洞和危险进行排序。 这样做是为了确定风险出现时的严重程度。
什么是类型 4 风险评估？
与 2 类 FRA 类似，4 类 FRA 也需要破坏性采样，但在建筑物的公共部分和宜居空间（例如公寓）。 类型 4 FRA 更彻底，更难完成。
什么是风险检查表？
风险检查表是对以前项目中发现或经历的风险的历史记录。 在每个项目中，学科小组和估算人员都应该共享风险检查表。
什么是风险评估模型？
风险模型提供了风险与剂量和风险修正变量之间关系的广义形式。 通过将模型拟合到数据（估计未知参数），可以获得精确的风险估计。 数据在风险评估过程中的重要性怎么强调都不为过。
什么是标准风险模型？
标准风险模型解释了影响发生可能性和影响可能性的因素。 标准风险模型是确定事件风险程度的变量的表示，因为它们通常会被评估和确定优先级。
结论
风险建模是关于分析投资组合并使用各种方法预测将因多种风险而遭受的预期损失。
风险建模常见问题解答
什么是全风险建模？
一种要求提供者组织对其患者的健康结果完全负责的组织。 ……只有这种程度的问责制，提供者组织才能完全符合患者的利益，并投资于他们真正需要的东西。
什么是风险管理建模？
模型是用于处理输入数据的定量和数学系统或方法； 它将输入处理成定量估计。 … 模型风险管理 (MRM) 是指对基于不正确或滥用模型的决策的潜在不利后果所定义的风险进行监督
1评论
当您分享金融风险建模的基本原则是隔离特定的关键因素并使用它们来预测潜在的未来结果时，我最喜欢它。 这让我想到风险建模在技术和金融市场高度不确定的情况下特别有价值。 在我看来，最好求助于专门提供 IVRM 服务的公司，以更好地了解风险。