Ймовірнісне моделювання операційних ризиків

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЛевенчук, Л. Б.
dc.contributor.authorГуськова, В. Г.
dc.contributor.authorБідюк, П. І.
dc.date.accessioned2023-08-09T09:41:23Z
dc.date.available2023-08-09T09:41:23Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractПроблематика. Операційні ризики (ОР) притаманні всім видам людської діяльності, включно з промисловістю, транспортом, фінансовими послугами та ін. Ризики такого типу характеризуються множиною невизначеностей, неповнотою та низькою якістю даних, що ускладнює прогнозування й оцінювання. Для моделювання процесів, пов’язаних з ОР, необхідно виконати коректну обробку даних, а також ідентифікацію та врахування можливих невизначеностей. Для розв’язання таких задач придатний ймовірнісний підхід. Мета дослідження. Зробити короткий огляд методів ймовірнісного аналізу даних, призначених для побудови математичних моделей ОР. Розробити нову ймовірнісну модель у вигляді мережі Баєса для формального опису операційного ризику шахрайства, пов’язаного з актуарними процесами. Методика реалізації. Для обробки даних й експертних оцінок використовуються методи баєсового аналізу даних, призначені для побудови ймовірнісних моделей у формі баєсових мереж. Результати дослідження. Описано методи дослідження ОР і їх модифікації. Запропонований метод моделювання застосовано для побудови моделі ОР страхового шахрайства. Для побудови моделі проаналізовано задачу, вибрано множину змінних й оцінено необхідні апріорні умовні ймовірності. Остаточна модель побудована з використанням інструментарію моделювання GeNIe. Функціонування моделі продемонстровано на прикладі. Висновки. Показано, що задача моделювання, оцінювання та прогнозування ОР може бути розв’язана за допомогою ймовірнісного підходу, зокрема баєсової методології, яка дає змогу ідентифікувати та врахувати можливі невизначеності даних й експертних оцінок.uk
dc.description.abstractotherПроблематика. Операционные риски присущи всем видам деятельности человека, включая промышленное производство, транспорт финансовые услуги и т.п. Риски такого типа характеризуются множеством неопределенностей, неполнотой и низким качеством данных, что усложняет прогнозирование и оценивание. Для моделирования процессов, связанных с операционными рисками, необходимо выполнить корректную обработку данных, а также идентификацию и учет возможных неопределенностей. Для решения этих задач хорошо подходит вероятностный подход. Цель исследования. Сделать краткий обзор методов вероятностного анализа данных, предназначенных для построения математических моделей операционных рисков. Разработать новую вероятностную модель в форме байесовской сети для формального описания операционного риска мошенничества, связанного с актуарными процессами. Методика реализации. Для обработки данных и экспертных оценок используются методы байесовского анализа данных, предназначенные для построения вероятностных моделей в форме байесовских сетей. Результаты исследования. Предложенный метод моделирования использован для построения модели операционного риска мошенничества, характерного для сферы страхования. Для построения модели выполнен анализ задачи, выбрано множество переменных и выполнено оценивание априорных условных вероятностей. Результирующая модель построена с помощью инструментария моделирования GeNIe. Функционирование модели продемонстрировано на примере. Выводы. Показано, что важная практическая задача моделирования, оценивания и прогнозирования операционных рисков может быть решена с помощью вероятностного подхода, в частности, байесовской методологии, которая дает возможность идентифицировать и учесть имеющиеся неопределенности данных и экспертных оценок. Построенная с помощью этой методологии модель операционного риска демонстрирует возможность применения байесовского подхода для решения упомянутых задач.uk
dc.description.abstractotherBackground. Operational risks are inherent to all types of human activity, including industrial production, transport, financial services, etc. Risks of this kind are characterized by many uncertainties, incompleteness and low data quality, that complicate prediction and assessment. To perform modelling of the process associated with operational risk it is necessary to carry out a proper data processing as well as identification, taking into consideration possible uncertainties. The probabilistic approach to modelling is very helpful in solving the problems. Objective. The purpose of the paper is to make brief overview of probabilistic data analysis methods designed to build mathematical models of operational risks. To develop a new probabilistic model in the form of a Bayesian network to describe formally the operational risk of fraud associated with actuarial processes. Methods. The basic methodology used for data and expert estimates processing are Bayesian data analysis techniques that help to construct probabilistic models in the form of Bayesian networks. Results. The proposed modelling method was applied to constructing model of operational risk, more specifically risk of fraud in actuarial sphere. To construct the model the problem was analysed, a set of variables was selected, and prior estimates for conditional probabilities were estimated. The final model was constructed using the modelling system GeNIe. The model functioning was demonstrated using illustrative example. Conclusions. It was shown that modelling, estimating and forecasting financial and other types of risks is important practical problem that can be solved using probabilistic approach, namely Bayesian methodology that helps to identify and take into consideration possible uncertainties of data and expert estimates. The operational risk model constructed using the methodology illustrates the possibilities of application the Bayesian techniques to solving the problems mentioned.uk
dc.format.pagerangePp. 26-37uk
dc.identifier.citationЛевенчук, Л. Б. Ймовірнісне моделювання операційних ризиків / Л. Б. Левенчук, В. Г. Гуськова, П. І. Бідюк // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2021. – № 3(133). – С. 26–37. – Бібліогр.: 16 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/kpisn.2021.3.251681
dc.identifier.orcid0000-0002-8600-0890uk
dc.identifier.orcid0000-0001-7637-201Xuk
dc.identifier.orcid0000-0002-7421-3565uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59073
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofНаукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 3(133)uk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectопераційний ризикuk
dc.subjectймовірнісне моделюванняuk
dc.subjectбаєсова методологіяuk
dc.subjectекспертні оцінкиuk
dc.subjectактуарні процесиuk
dc.subjectоперационные рискиuk
dc.subjectвероятностное моделированиеuk
dc.subjectбайесовская методологияuk
dc.subjectэкспертные оценкиuk
dc.subjectактуарные процессыuk
dc.subjectoperational risksuk
dc.subjectprobabilistic modellinguk
dc.subjectBayesian methodologyuk
dc.subjectexpert estimatesuk
dc.subjectactuarial processesuk
dc.subject.udc519.711.3uk
dc.titleЙмовірнісне моделювання операційних ризиківuk
dc.title.alternativeВероятностное моделирование операционных рисковuk
dc.title.alternativeProbabilistic modelling of operational risksuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
251681-580342-1-10-20220208.pdf
Розмір:
461 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Наукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 3(133)