Стохастическое моделирование в анализе рисков: методологический подход и сравнительная характеристика

Аннотация

В текущей ситуации глобальной цифровизации социально-экономических процессов вопрос разработки актуальных подходов по эффективному управлению рисками в организациях приобретает особую актуальность ввиду необходимости разработки гибких и точных инструментов, способных учитывать многофакторность и большие объемы данных, а также оценивать риск в режиме реального времени еще до его воздействия на социально-экономическую систему. В статье приводится сравнительный анализ трех ключевых численных статистических методов оценки рисков: цепей Маркова (марковского анализа), байесовского анализа и метода Монте-Карло. На основе рассматриваемого кейса по оценке кредитного риска заемщика демонстрируются возможности и ограничения каждого из методов. Обоснована целесообразность использования цепей Маркова для моделирования динамики кредитного портфеля и миграции заемщиков между рейтинговыми категориями. Байесовский анализ используется для пошаговой оценки риска индивидуального заемщика на основе поступающих дискретных данных. Метод Монте-Карло применяется для получения полного распределения вероятностей финансовых исходов с учетом неопределенности ключевых экономических переменных. В результате исследования сделан вывод, что данные методы не являются взаимозаменяемыми, а их совместное использование позволяет повысить обоснованность результатов оценки рисков.