Bayesian modelling of risks of various origin

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorKuznietsova, N. V.
dc.contributor.authorTrofymchuk, O. M.
dc.contributor.authorBidyuk, P. I.
dc.contributor.authorTerentiev, O. M.
dc.contributor.authorLevenchuk, L. B.
dc.date.accessioned2023-08-10T06:55:25Z
dc.date.available2023-08-10T06:55:25Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractBackground. Financial as well as many other types of risks are inherent to all types of human activities. The problem is to construct adequate mathematical description for the formal representation of risks selected and to use it for possible loss estimation and forecasting. The loss estimation can be based upon processing available data and relevant expert estimates characterizing history and current state of the processes considered. An appropriate instrumentation for modelling and estimating risks of possible losses provides probabilistic approach including Bayesian techniques known today as Bayesian programming methodology. Objective. The purpose of the paper is to perform overview of some Bayesian data processing methods providing a possibility for constructing models of financial risks selected. To use statistical data to develop a new model of Bayesian type so that to describe formally operational risk that can occur in the information processing procedures. Methods. The methods used for data processing and model constructing refer to Bayesian programming methodology. Also Bayes theorem was directly applied to operational risk assessment in its formulation for discrete events and discrete parameters. Results. The proposed approach to modelling was applied to building a model of operational risk associated with incorrect information processing. To construct and apply the model to risk estimation the risk problem was analysed, appropriate variables were selected, and prior conditional probabilities were estimated. Functioning of the models con structed was demonstrated with illustrative examples. Conclusions. Modelling and estimating financial and other type of risks is important practical problem that can be solved using the methodology of Bayesian programming providing the possibility for identification and taking into consideration uncertainties of data and expert estimates. The risk model constructed with the methodology proposed illustrates the possibilities of applying the Bayesian methods to solving the risk estimation problems.uk
dc.description.abstractotherПроблематика. Усім видам людської діяльності притаманні певні ризики, зокрема фінансові. Відповідно, існує проблема оцінювання і прогнозування можливих втрат, для розв’язання якої необхідно створити адекватний математичний опис для формального представлення обраних ризиків. Оцінювання можливих втрат може ґрунтуватись на обробленні наявних даних та експертних оцінок, що характеризують історію та поточний стан процесів, які аналізуються. Належний інструментарій для моделювання та оцінювання ризиків можливих втрат забезпечується використанням ймовірнісного підходу, який включає баєсові методи, відомі на сьогодні як методологія баєсового програмування. Мета дослідження. Зробити огляд деяких методів баєсового аналізу даних, які забезпечують можливість побудови моделей вибраних ризиків. Зокрема, використати статистичні дані для формального опису операційного ризику, що може з’явитись у процедурах обробки інформації. Методика реалізації. Для обробки даних і побудови моделей використовується методологія баєсового програмування. Для оцінювання операційного ризику також застосовано теорему Баєса у формулюванні для дискретних подій та дискретних параметрів. Результати дослідження. На основі запропонованого підходу побудовано модель операційного ризику, пов’язаного з не коректною обробкою інформації. Для того, щоб побудувати і застосувати модель для оцінювання ризику, проаналізовано задачу оцінювання ризику, вибрано змінні та оцінено умовні апріорні ймовірності. Функціонування побудованих моделей продемонстровано на ілюстративних прикладах. Висновки. Практично важлива задача моделювання та оцінювання ризиків різних типів, зокрема фінансових, може бути вирішена методами баєсового програмування, які дають можливість ідентифікувати і врахувати невизначеності даних та експертних оцінок. Модель ризику, побудована за допомогою запропонованого методу, ілюструє можливості застосування баєсових методів для розв’язання задачі оцінювання ризиків.uk
dc.format.pagerangePp. 7-18uk
dc.identifier.citationBayesian modelling of risks of various origin / N. V. Kuznietsova, O. M. Trofymchuk, P. I. Bidyuk, O. M. Terentiev, L. B. Levenchuk // Наукові вісті КПІ : міжнародний науково-технічний журнал. – 2021. – № 4(134). – С. 7–18. – Бібліогр.: 17 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/kpisn.2021.4.251684
dc.identifier.orcid0000-0002-7421-3565uk
dc.identifier.orcid0000-0002-1662-1974uk
dc.identifier.orcid0000-0003-3782-4209uk
dc.identifier.orcid0000-0002-4288-1753uk
dc.identifier.orcid0000-0002-8600-0890uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/59101
dc.language.isoenuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.relation.ispartofНаукові вісті КПІ: міжнародний науково-технічний журнал, № 4(134)uk
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectfinancial processesuk
dc.subjectfinancial risksuk
dc.subjectBayesian programming methodologyuk
dc.subjectrisk estimationuk
dc.subjectфінансові процесиuk
dc.subjectфінансові ризикиuk
dc.subjectметодологія баєсового програмуванняuk
dc.subjectоцінювання ризикуuk
dc.subject.udc004.942:519.216.3uk
dc.titleBayesian modelling of risks of various originuk
dc.title.alternativeЙмовірнісне моделювання ризиків різної природиuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
251684-612938-1-10-20221018.pdf
Розмір:
705.69 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, № 4(134)