Что такое модельный риск? Определение, важность и примеры

9 декабря 2021 г.

Модельный риск — это термин, обозначающий вероятность того, что финансовая или статистическая модель может не дать точных результатов. Когда компании используют модели для принятия важных решений, а модели неточны, это может привести к потере прибыли или финансовым проблемам для общественности. Если вы занимаетесь финансами или бизнесом, вам может быть полезно узнать больше о модельном риске. В этой статье мы объясним, что такое модельный риск, подробно объясним, почему он важен, перечислим его источники, рассмотрим примеры и дадим полезные советы по управлению модельным риском.

Что такое модельный риск?

Модельный риск — это тип операционного риска, с которым сталкивается организация при использовании моделей. Модель — это система, которую можно использовать для определения и прогнозирования риска, а модельный риск — это то, что происходит, когда финансовая модель не работает должным образом. Различные модели могут основываться на различных факторах, включая финансовую теорию, экономический статус, статистическую основу и математическое понимание. Профессионалы могут использовать эти модели для ввода данных и оценки вероятности различных результатов. Модель может использовать входные данные для получения количественных оценок, которые специалисты могут использовать для принятия решений.

Например, инвестиционная компания может использовать модель для понимания стоимости различных акций или лучших возможностей для торговли. Страховая компания может использовать модель для определения наилучшей цены страхового пакета в зависимости от риска клиента. Модель для страховой компании может определить, что риск слишком высок, и страховой специалист может решить не предлагать клиенту страховой пакет. Когда модели сталкиваются с техническими ошибками, ошибками программирования или неточными данными, это может привести к тому, что они будут давать ошибочные оценки. Ошибки также могут возникать, когда пользователь неправильно интерпретирует оценки модели.

Почему модельный риск важен?

Модельный риск важен, потому что понимание его и того, как он функционирует, может помочь профессионалам избежать ошибок, ведущих к снижению прибыли их компании или бизнеса. Чтобы контролировать влияние модельного риска на компании и общественность, существуют некоторые правительственные постановления, которых банки придерживаются при оценке и подготовке к потенциальным рискам. Финансовым специалистам важно понимать модельный риск, чтобы они могли соблюдать эти правила.

Для других специалистов, таких как эксперты по инвестициям, страховые агенты и руководители компаний, также важно понимать модельный риск. Когда модель не работает должным образом и профессионалы используют ее, чтобы решить, как распределять средства или какие деловые действия предпринять, это может иметь последствия для здоровья и процветания компании. Понимание потенциального риска модели может помочь этим профессионалам быть осторожными при использовании их для принятия важных решений компании.

Источники риска модели

В зависимости от компании и от того, как профессионалы структурируют модели, которые они используют, источники модельного риска могут возникать на различных этапах процесса. Вот некоторые источники модельного риска:

• Данные: когда специалисты по данным вводят в модель неточные или неполные данные, это может привести к ложным оценкам.

• Интерпретация: это относится к тому, что происходит, когда профессионал не понимает результатов модели и предпринимает неосведомленные действия.

• Метод: метод, используемый профессионалами для сбора данных для моделей, может повлиять на точность результатов моделей. Например, в статистике могут быть стандартные ошибки и ошибки выборки для наборов данных.

• Неправильное использование: когда профессионал использует модель в целях, для которых она не предназначена, это может привести к высокому уровню риска модели.

• Параметры: профессионалы могут делать предположения для использования модели, но когда эти предположения неверны, это может исказить параметры модели и увеличить риск модели.

Примеры модельного риска

Рассмотрение примеров того, как модельный риск функционирует в финансовой и деловой среде, может помочь вам лучше понять, какое влияние он может оказать на общество и прибыль. Вот несколько примеров риска модели, которые вы можете просмотреть, чтобы лучше понять тему:

Пример 1

Крупная инвестиционная фирма управляет миллионами долларов инвестиционных денег от клиентов, имеющих пенсионные счета и счета взаимных фондов. Специалисты фирмы используют финансовую модель, чтобы определить, какие акции покупать и когда торговать. Модель помогает им оценить стоимость акций и купить их до того, как они вырастут в цене, что позволит им продать их позже по более высокой цене, чем раньше, и увеличить деньги своего инвестора.

Недостаток в финансовой модели заставляет фирму использовать инвестиционные деньги своих клиентов для покупки акций А, но цена не увеличивается, как предсказывала финансовая модель. Вместо этого цена акции А падает почти до нуля. Клиенты фирмы забирают свои инвестиционные средства, что вызывает дополнительные финансовые проблемы.

Пример 2

Страховая компания использует модель, чтобы определить, какие клиенты достойны инвестиций для страхования, а какие слишком рискованны. Модель учитывает такие аспекты, как возраст, история вождения, опыт вождения и тип автомобиля. Например, если человек владеет спортивным автомобилем и имеет только один год водительского стажа, модель может предположить, что клиент относится к группе высокого риска. Если у человека есть несколько нарушений правил вождения в его послужном списке, модель может генерировать риск, достаточно высокий, чтобы страховые специалисты предпочли не предлагать человеку пакет.

Ошибка в этой модели страхования приводит к тому, что оценки риска оказываются ниже, чем они есть на самом деле. Когда страховые агенты полагаются только на оценки модели и не оценивают сами случаи, они предлагают пакеты по низким ценам для водителей с низким уровнем риска. Когда эти водители попадают в аварию или наносят ущерб имуществу, страховая компания оплачивает расходы и теряет деньги на клиенте.

Советы по управлению рисками модели

Вот несколько полезных советов, которые вы можете использовать для управления модельным риском как профессионал:

• Составьте заявление о цели модели: когда специалисты, использующие модель, понимают цель, это может снизить риск модели, связанный с неправильным использованием модели.

• Выполняйте регулярное тестирование модели для измерения риска: вы можете протестировать модель, создав образцы наборов данных и поняв результат, который может дать функционирующая модель с использованием этих данных. Тестируя модель и оценивая оценки, вы можете определить, правильно ли она работает.

• Настройте модели по мере необходимости для повышения точности: если модель не работает должным образом, важно настроить ее соответствующим образом. Это может произойти по мере изменения рынков или финансовых сдвигов.

• Внедрите строгую оценку входных данных: данные, которые вы используете в модели, определяют результат, поэтому важно, чтобы все данные были точными. Вы можете провести тщательную оценку, используя программы или наняв специалистов по вводу данных.