Полная версия

Главная arrow Менеджмент arrow Введение в количественный риск-менеджмент

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>

Риски моделирования

Математические модели, используемые для целей управления риском, должны удовлетворять ряду требований. Это связано с тем, что модель используется как инструмент принятия решений в сфере бизнеса, т. е. на основе модели принимаются решения относительно финансовых средств, иногда достаточно больших. Естественно ожидать, что ошибочные решения в подобной ситуации должны быть по возможности исключены.

Такие требования, в частности, приводят к особой заботе об адекватности модели, что подразумевает исключение нескольких типов ошибок (рисков принятия решений). К ним можно отнести:

  • модельный риск (неправильный тип модели, пропуск важных факторов риска и неверная формализация). Этого риска можно избежать за счет большого числа качественных и количественных исследований механизма возникновеиия неблагоприятных событий. Такие исследования приводят к пониманию особенностей упомянутого механизма, степени существенности тех или иных его свойств, типа и характера взаимосвязей, а затем к построению моделей, позволяющей получить наиболее точный прогноз возможного будущего развития (иногда в форме возможных альтернатив). Попятно, что модельный риск особенно опасен для относительно новых областей, когда информации, подтверждающей обоснованность применения данного типа модели, еще недостаточно. Тем не менее указанные исследования не снижают данный риск до пуля — возможны математические ошибки при получении решения или игнорирование важных факторов риска. Кроме того, могут иметь место и проблемы с использованием модели, в частности, при расчетах па компьютере (особенно при имитационном моделировании);
  • риск информационного обеспечения (называемый также статистическим). Он включает в себя возникновение проблем информационного обеспечения, в первую очередь недостаточный объем наблюдений и/или низкий уровень доверия к используемым данным. Существенной проблемой может быть изменение экономических тенденций, снижающих ценность прошлой или аналогичной статистики. Данные, на которые опирается модель, являются не менее важным аспектом всего процесса моделирования, чем сама модель. Иногда проблемы информационного обеспечения приводят к изменению дизайна (математической формулировки) модели;
  • риск неправильной оценки параметров. Какой бы точной и адекватной пи была модель, она даст неверные результаты, если параметры будут оценены неверно. При этом достаточно хорошее информационное обеспечение не дает гарантий того, что параметры будут определены верно, так как возможны ошибки оценивания — это проблемы калибровки модели. Среди примеров такого риска можно назвать: неправильные поправки, учитывающие изменение будущих тенденций (скажем, замедление или ускорение инфляции), неправильная интерпретация статистических выбросов (экстремальных значений), несогласованность оценок разных параметров и т. п.;
  • риск интерпретации результатов, т. е. неверное понимание лицом, принимающим решения, результатов моделирования. Это связано с тем, что менеджеры часто не искушены в сложном математическом аппарате, используемом при построении моделей, так что они не всегда осознают точность и ограничение применения предлагаемых им рекомендаций. Более того, сам факт использования компьютеров может создавать у них иллюзии гарантированной обоснованности предлагаемого решения. Для исключения такого положения дел результаты моделирования должны быть адаптированы или приведены к единообразной точке зрения на риск, принятой в данной компании.

Возможность перечисленных типов ошибок означает, что построение моделей представляет собой довольно трудную задачу. Особенно много внимания уделяют модельному риску. Однако и другие типы риска не менее важны. Ключевой проблемой моделирования является то, что даже относительно длительный период успешного функционирования модели не гарантирует её адекватности в будущем, когда какой-нибудь вступивший в действие фактор не изменит характера её поведения.

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ ПОСМОТРЕТЬ ОРИГИНАЛ   >>