Simulating Financial Risks on the Basis of Statistical Assessment Methods

Abstract

Financial risks are summed up by type and form, macro- and micro-level. The importance of monitoring of financial risks in insurance, banking, monetary activities and various business processes is substantiated. It is emphasized that the sound assessment of risks constitutes an important tool in risk management. The essence, advantages and disadvantages of selected methods for financial risk assessment is shown: Value-at-Risk, Monte Carlo method, methods based on IRB approach, Shortfall, LDA, methods using Bayesian programming.
 The importance of statistical methods for the assessment of financial risks like non-parametric techniques of Kaplan – Meier and Cox proportional hazards model is substantiated. It is emphasized that the cumulative hazard function by Cox model reflects the cumulative level of bank losses, hence, its application in risk assessment is capable to protect and warn the bank about a potential threat. Kaplan – Meier method allows to assess the probability of risk occurrence and risk level in various client groups, which is a necessary component of risk monitoring. But its drawback is its incapability to account for several risks at the same time. In view of this, a sounder method for risk assessment is Cox proportional hazard regression. The input data for constructing this regression can include both categorical and continuous variables, thus enabling for accounting of a multiplicity of risk-related factors. 
 It is concluded that Kaplan – Meier method should be used with caution, because the survival function may overvalue the probability of occurrence of “critical” event, depending on the internal nature of data and their individual variances. Hence, applications of semiparametric techniques of Cox proportional hazards model should be an alternative approach to the survival analysis.

Використання Статистичних Методів В Управлінні Якістю Продукції

“…Описані статистичні методи контролю якості (табл. 1) можуть застосовуватись у будь-якій послідовності, на будь-якому циклі виробництва, у будь-якому поєднанні: як окремі інструменти аналізу так і у комплексі [6].…”

“…Тому у своєму дослідженні науковці Л. І. Парценцева та Г. В. Голубова [6] розглядали для оцінки якості продукції статистичні методи та довели, що основними вимогами міжнародних стандартів ISO серії 9001 є управління та прийняття рішень на основі фактів. Також здійснення заходів щодо ефективності роботи підприємств на етапах виробництва -є головною складовою статистичного управління, з метою покращення забезпечення ефективної роботи системи управляння якістю та постійного покращення характеристики процесів Сучасні вітчизняні підприємства використають низьку нормативних документів, які потребують застосування статистичних методів.…”

“…Тільки незначна частина науковців присвятили свої наукові дослідження статистичним методам управління якістю. Питаннями впровадження статистичних методів в оцінку якості продукції займалися: Л.І Парфенцева [6], Г. В. Голубова [6], Л.Й Созанський [7], Л. І. Турчанінова [8], О. В. Доля [8], Жихарєва В. В. [9].…”