|
|
Періодичні видання НАСОА >
Науковий вісник Національної академії статистики, обліку та аудиту >
2022 >
№1-2 >
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/6267
|
| Назва: | Моделювання фінансових ризиків на основі статистичних методів оцінювання |
| Автори: | Парфенцева, Н. О.
Голубова, Г. В. |
| Ключові слова: | криві виживаності
метод Монте-Карло
фінансові ризики |
| Дата публікації: | 2022 |
| Видавець: | НАСОА |
| Короткий огляд (реферат): | Парфенцева Н. О., Голубова Г. В. Моделювання фінансових ризиків на основі статистичних методів оцінювання. Науковий вісник Національної академії статистики, обліку та аудиту: зб. наук. пр.. 2022. №1-2. С.14-20. doi:10.31767/nasoa.1-2-2022.02. |
| Опис: | Узагальнено фінансові ризики за видами та формами, а також на мікро- та макрорівнях. Обґрунтовано важливість моніторингу фінансових ризиків у сферах страхової, банківської, кредитно-грошової діяльності та інших бізнес-процесах. Визначено, що важливим інструментом у менеджменті ризиків є їх об’єктивне оцінювання. Розкрито сутність, переваги і недоліки окремих методів оцінювання фінансових ризиків: Value-at-Risk, методу Монте-Карло, методів на основі IRB-підходу, Shortfall, LDA, методів з використанням байєсівського програмування. Обґрунтовано актуальність використання статистичних методів оцінювання фінансових ризиків: непараметричної техніки Каплана – Мейєра та напівпараметричної моделі пропорційних ризиків Кокса. Financial risks are summed up by type and form, macro- and micro-level. The importance of monitoring of financial risks in insurance, banking, monetary activities and various business processes is substantiated. It is emphasized that the sound assessment of risks constitutes an important tool in risk management. The essence, advantages and disadvantages of selected methods for financial risk assessment is shown: Value-at-Risk, Monte Carlo method, methods based on IRB approach, Shortfall, LDA, methods using Bayesian programming. The importance of statistical methods for the assessment of financial risks like non-parametric techniques of Kaplan – Meier and Cox proportional hazards model is substantiated. It is emphasized that the cumulative hazard function by Cox model reflects the cumulative level of bank losses, hence, its application in risk assessment is capable to protect and warn the bank about a potential threat. Kaplan – Meier method allows to assess the probability of risk occurrence and risk level in various client groups, which is a necessary component of risk monitoring. But its drawback is its incapability to account for several risks at the same time. In view of this, a sounder method for risk assessment is Cox proportional hazard regression. The input data for constructing this regression can include both categorical and continuous variables, thus enabling for accounting of a multiplicity of risk-related factors. It is concluded that Kaplan – Meier method should be used with caution, because the survival function may overvalue the probability of occurrence of “critical” event, depending on the internal nature of data and their individual variances. Hence, applications of semiparametric techniques of Cox proportional hazards model should be an alternative approach to the survival analysis. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://194.44.12.92:8080/jspui/handle/123456789/6267 |
| Розташовується у зібраннях: | №1-2
|
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
|
