Інформаційна система для моделювання та оцінювання фінансових операційних ризи-ків за допомогою байєсівської мережі

N. D. Pankratova, P. I. Bidyuk, N. G. Rubec

Анотація


Розглянуто задачу оцінювання фінансового операційного ризику за допомогою ймовірнісної байєсівської мережі. Досліджено причини виникнення фінансових операційних ризиків у фінансових організаціях. Показано, що актуальною задачею для таких організацій є створення систем менеджменту фінансових ризиків на основі сучасних математичних моделей, зокрема моделей, побудованих за методами інтелектуального аналізу даних. Запропоновано методику побудови моделей у формі БМ з використанням взаємної інформації змінних мережі та критерію якості структури на основі опису мережі мінімальної довжини. Створено інформаційну систему для математичного моделювання та оцінювання фінансових ризиків, яка надає можливість використовувати статистичні дані та експертні оцінки у ході побудови математичних моделей.

Повний текст:

PDF

Посилання


International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework. Comprehensive Version. – Basel Committee on Banking Supervision, Bank for International Settlements. – Basel, 2006. – 158 p.

Cruz А. Modeling, Measuring and Hedging Operational Risk. – London: Wiley, 2002. – 346 p.

Operational Risk Regulation, Analysisand Management. – NY: Pearson Education Limited, 2003. – 369 p.

Shevchenkо P.V. Modeling Operational Risk Using Bayesian Inference. – New York: Springer, 2011. – 302 р. 5. Dmytrov S.O. Modelyuvannya otsinky operatsiynoho ryzyku komertsiynoho banku. – Sumy: DVNZ "UABS NBU", 2010. – 264 s.

Frachot A. "Loss Distribution Approach for Operational Risk – http://thierryroncalli.com/download/lda.pdf.

Alexander С. Bayesian Methods for Measuring Operational Risk. – http://www.icmacentre.ac.uk/pdf/bayesian.pdf.

Hao Х. Operational Risk Control of Commercial Banks Based on Bayesian Network. – Atlantis Press, 2013. – Р. 913–918.

Yoon Y.K. Modeling operational riskin financial institutions using Bayesian networks. – London: University of London, 2003. – 83 р.

Jensen F.V., Nielsen T.D. Bayesian networks and decision graphs. – Berlin: Springer-Verlag, 2007. – 447 p.

Stuart A., Ord K. Kendall's Advanced Theory of Statistics: Volume 1, Distribution Theory. – NY: Wiley, 1994. – 700 p.

Chow C.K., Liu C.N. Approximating discrete probability distributions with dependence trees // IEEE Transactions on information Theory – 1986. – 1T-14, № 3. – Р. 462–467.

Minka Т., Winn J., Guiver J., Webster S., Zaykov Y. Infer.NET – http://research.microsoft.com/infernet.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. International Convergence of Capital Measurement and Capital Standards. A Revised Framework. Comprehensive Version. – Basel Committee on Banking Supervision, Bank for International Settlements. – Basel, 2006. – 158 p.

2. Cruz А. Modeling, Measuring and Hedging Operational Risk. – London: Wiley, 2002. – 346 p.

3. Operational Risk Regulation, Analysisand Management. – NY: Pearson Education Limited, 2003. – 369 p.

4. Shevchenkо P.V. Modeling Operational Risk Using Bayesian Inference. – New York: Springer, 2011. – 302 р.

5. Дмитров С.О. Моделювання оцінки операційного ризику комерційного банку. – Суми: ДВНЗ "УАБС НБУ", 2010. – 264 с.

6. Frachot A. "Loss Distribution Approach for Operational Risk – http://thierryroncalli.com/download/lda.pdf.

7. Alexander С. Bayesian Methods for Measuring Operational Risk. – http://www.icmacentre.ac.uk/pdf/bayesian.pdf.

8. Hao Х. Operational Risk Control of Commercial Banks Based on Bayesian Network. – Atlantis Press, 2013. – Р. 913–918.

9. Yoon Y.K. Modeling operational riskin financial institutions using Bayesian networks. – London: University of London, 2003. – 83 р.

10. Jensen F.V., Nielsen T.D. Bayesian networks and decision graphs. – Berlin: Springer-Verlag, 2007. – 447 p.

11. Stuart A., Ord K. Kendall's Advanced Theory of Statistics: Volume 1, Distribution Theory. – NY: Wiley, 1994. – 700 p.

12. Chow C.K., Liu C.N. Approximating discrete probability distributions with dependence trees // IEEE Transactions on information Theory – 1986. – 1T-14, № 3. – Р. 462–467.

13. Minka Т., Winn J., Guiver J., Webster S., Zaykov Y. Infer.NET – http://research.microsoft.com/infernet.

 



Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.