Модельный риск возникает, когда количественная модель используется для измерения информации, прогнозирования результатов или определения конкретных значений. Проблема использования моделей заключается в том, что они создают риски. Эти риски, в частности, возникают из-за использования неверных данных, ошибок программирования, технических ошибок и неправильной интерпретации выходных данных модели.

Быстро растущее использование количественных моделей для получения более качественных прогнозов с использованием больших наборов данных, с большей частотой (например, в режиме реального времени) и в большем масштабе увеличивает потребность в улучшении сравнительного анализа и стандартизации моделей для более эффективного управления модельными рисками. Технология управления рисками моделей и инструменты анализа рисков могут помочь организациям создавать и внедрять надлежащие эталонные модели и стандарты.

Управление рисками модели с помощью инструментов анализа рисков

Инструменты модельного анализа рисков могут предоставить финансовым учреждениям полный обзор для получения значимой информации и улучшения результатов прогнозирования. Например, банки используют исторические данные, чтобы определить вероятность дефолта физического лица, а страховые компании применяют модели машинного обучения для оценки влияния идиосинкразических рисков на индивидуальные премии.

Аналитика рисков модели сравнима с набором инструментов валидатора модели. Поскольку количественные модели не являются полностью готовыми к работе инструментами, которые можно оставить для работы в фоновом режиме, необходимы процессы проверки и мониторинга моделей, чтобы убедиться, что модели работают в соответствии с их предполагаемой целью.

На практике модели разрабатываются для определенной области или цели. Эта специфика затрудняет для финансовых учреждений создание эталонов и стандартов. Без надлежащей структуры и надлежащих инструментов банки рискуют столкнуться с ошибочным принятием решений, основанным на неточных результатах модели или проблемах прозрачности, которые могут на более позднем этапе привести к использованию моделей за пределами их предполагаемой области (т. определение модельного риска). Здесь может помочь расширенная аналитика.

Расширенная аналитика просто использует большее количество моделей и больший объем наборов данных. Это дает организациям более широкий обзор и лучшее понимание того, как модели приходят к определенным прогнозам (т. е. большую прозрачность), а также лучшее понимание слабых мест модели, которые могли остаться незамеченными при использовании более простых подходов.

Чем может помочь приложение Chiron?

Статистические модели обычно полагаются на большие наборы данных. Чтобы модели не подвергались риску отказа, необходимо убедиться, что:

  • Наборы данных должны быть репрезентативными (т.е. содержать достаточно информации)
  • Разработчики моделей и валидаторы соблюдают нормативные требования, чтобы продемонстрировать полную прозрачность и подотчетность, а также обеспечить доверие к результатам модели. Отслеживайте ландшафт своей модели.
  • Модельный риск должен быть надлежащим образом оценен

Вышеуказанные цели могут быть достигнуты с помощью платформ для обработки данных, таких как Chiron App.

Приложение Chiron позволяет менеджерам по моделированию рисков с помощью интеллектуальной аналитики рисков модели выявлять первопричины выбросов и аномалий, а также моделировать слабые места еще до того, как они материализуются.

Какие инструменты аналитики риска модели доступны в приложении Chiron?

Платформа имеет встроенную библиотеку, которая включает как открытый, так и собственный набор инструментов для количественного анализа, связанный как с данными, так и с моделями. Аналитика модельного риска использует передовые методы, которые наша команда экспертов в области модельного риска постоянно совершенствует, основываясь как на передовом опыте рынка, так и на материалах/запросах от наших клиентов. Возможности охватывают три основные области:

  1. Сравнительный анализ. Приложение Chiron содержит широкий спектр эталонных моделей, которые валидаторы могут использовать, например, для обучения и сравнения производительности моделей. Охват охватывает различные типы моделей (например, кредитный риск, рыночный риск, XVA) и широкий набор методов моделирования (например, DNN, обучение с подкреплением, PCA).
  2. Бэктестинг. Модели можно оценивать по разным данным (историческим или синтетическим), чтобы проверить, как они будут работать в данной среде. Примерами приложений, которые поддерживает платформа, являются ретроспективное тестирование моделей рыночных рисков и стресс-тестирование.
  3. Управление качеством данных. Плохое управление данными и их качество сильно влияют на выходные данные модели и, в свою очередь, повышают вероятность принятия неверных решений. В приложении Chiron тщательно разработанные модули, основанные на самых современных методах и технологиях (машинного обучения), доступны для оценки качества и стабильности данных (например, сети автоэнкодеров для обнаружения выбросов данных) в значительной степени независимо от типа модели.

Как это работает? Познакомьтесь с нашими инструментами анализа модельных рисков и запросите индивидуальную демонстрацию.

Об авторе

Маартен Баетен помогает различным банкам в Европе управлять модельным риском. Маартен имеет большой опыт в проверке моделей и специализируется на использовании и применении аналитики рисков моделей для стандартизации моделей и контрольных показателей.

Первоначально опубликовано на https://www.yields.io 1 марта 2022 г.