የሁኔታዎች ትንተና እና የጭንቀት ሙከራ፡ እርግጠኛ አለመሆንን መቆጣጠር

ትርፍ፡

• በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ ድጋፍ ቆራጥ ሁኔታን ፣ ስቶካስቲክ ማስመሰል (ሞንቴ ካርሎ) እና የጭንቀት ፈተና ጽንሰ-ሀሳቦችን የማቋቋም ችሎታ እና ውጤቱን በአደጋ ቋንቋ የመተርጎም ችሎታ።
• እንደ የዋጋ ግሽበት፣ ወለድ፣ አስከፊ ጉዳት እና ወረርሽኙ በሰው ሰራሽ የማሰብ ችሎታ እና ተጠያቂነት እና የካፒታል ተፅእኖ ያሉ አስደንጋጭ ሁኔታዎችን የመንደፍ ችሎታ።
• በአርቴፊሻል ኢንተለጀንስ የተፈጠሩት ሁኔታዎች በታሪካዊ መረጃ ላይ የተመሰረቱ መሆናቸውን እና በጅራታዊ አደጋዎች እና በመዋቅራዊ እረፍቶች ውስጥ ተጨባጭ ፍርድ እንደሚመጣ መለየት መቻል።

አክትዋሪያሊዝም የወደፊቱን የመተንበይ ሙያ ነው; ግን መጪው ጊዜ አንድ ቁጥር አይደለም ፣ እሱ የችሎታዎች ብዛት ነው። "የእኛ የሚጠበቀው ጥፋት 50 ሚሊዮን ነው" ማለት ብቻውን በቂ አይደለም; ትክክለኛው ጥያቄ፡- "መጥፎ አመት ከመጣ ስንት ሚሊዮኖች ያስወጣል፣ ኩባንያው ሊቋቋመው ይችላል?" ለዚህ ጥያቄ መልስ የሚሰጡ መሳሪያዎች የሁኔታዎች ትንተና እና የጭንቀት ሙከራ ናቸው. የመሬት መንቀጥቀጥ፣ ከፍተኛ የዋጋ ግሽበት፣ የወለድ ተመን ድንጋጤ ወይም ወረርሽኙ በኩባንያው እዳዎች እና ካፒታል ላይ የሚያሳድረውን ተጽእኖ አስቀድሞ መለካት የሁለቱም የውስጥ ስጋት አስተዳደር እና እንደ Solvency II ያሉ ህጎች መሰረታዊ መስፈርት ነው። በዚህ ክፍል ውስጥ፣ የመወሰን ሁኔታን፣ የስቶቻስቲክ ማስመሰልን (ሞንቴ ካርሎ) እና የጭንቀት ሙከራን እንሸፍናለን እና በእነዚህ ትንታኔዎች AI እንዴት መጠቀም እንደሚቻል እንመለከታለን።

ከመጀመሪያው እናስታውስህ፡ ሁኔታዎች በታሪካዊ መረጃዎች እና ግምቶች ላይ የተመሰረቱ ናቸው። AI ሁኔታዎችን ይቀርጻል, የማስመሰል ኮድ ይጽፋል እና ውጤቶችን ይተረጉማል; ነገር ግን የትኞቹ ድንጋጤዎች ተጨባጭ ናቸው፣ የጅራት አደጋን እንዴት እንደሚይዙ እና መዋቅራዊ እረፍቶችን እንዴት ማካተት እንደሚቻል (ከዚህ ቀደም ያልተከሰቱ ክስተቶች) ለተጨባጭ ፍርድ ይተዋሉ።

ቆራጥ ሁኔታ፣ ስቶካስቲክ ማስመሰል እና የጭንቀት ሙከራ

ሶስት ጽንሰ-ሐሳቦችን መለየት አስፈላጊ ነው. ወሳኙ ሁኔታ አንድ ነጠላ ግምቶችን መምረጥ እና ውጤቱን ማስላት ነው፡- “የዋጋ ግሽበት 40 በመቶ ቢሆን የይገባኛል ጥያቄያችን ምን ሊሆን ይችላል?” ቀላል, ግልጽ እና ቀላል ግንኙነት; ግን አንድ መንገድ ብቻ ነው የሚያሳየው እንጂ የሚቻል አይደለም። ስቶቻስቲክ ሲሙሌሽን (ሞንቴ ካርሎ) በሺዎች የሚቆጠሩ የዘፈቀደ ሁኔታዎችን በተደጋጋሚ በማመንጨት የውጤቱን ዕድል ስርጭት ያመጣል። ስለዚህ እንደ "በአማካኝ 50, ግን 78 ሚሊዮን በ 99.5 በመቶ ደረጃ" የመሳሰሉ የጅራት መረጃ ተገኝቷል. የጭንቀት ፈተና የአንዳንድ ከባድ ነገር ግን አሳማኝ ክስተቶች (የመሬት መንቀጥቀጥ፣ የገበያ ውድቀት) ተጽእኖን የሚለካ ልዩ ዓይነት ሁኔታ ነው። ብዙውን ጊዜ በተቆጣጣሪው ይገለጻል።

ሞንቴ ካርሎ በጣም ኃይለኛ ከሆኑ መሳሪያዎች አንዱ ነው። አመክንዮው ይህ ነው-ከድግግሞሽ እና የኃይለኛነት ስርጭቶች የዘፈቀደ እሴቶችን አውጥተው አጠቃላይ ጉዳቱን ያሰሉ ፣ ይህንን 10,000 ጊዜ ይደግማሉ; በእጅዎ 10,000 ሊሆኑ የሚችሉ አጠቃላይ ጉዳቶችን ይሰበስባል። ከዚህ ክምችት፣ አማካዩን፣ እንደ 75 በመቶ፣ 99.5 በመቶ እና በጣም መጥፎ ሁኔታዎች ያሉ በመቶኛዎችን ማንበብ ይችላሉ። በ Solvency II የሚፈለገው የ99.5 በመቶ ደረጃ (በ200 ዓመታት ውስጥ አንድ ጊዜ የሚከሰት መጥፎ ዓመት) የተገኘው በዚህ መንገድ ነው። AI በፍጥነት ለዚህ ማስመሰል ኮድ ያወጣል።

የሚከተለው ሰንጠረዥ ሦስቱን አቀራረቦች ያወዳድራል.

አቀራረብ

ምን ይሰጣል

ጠንካራ ነጥብ

ገደብ

ቆራጥ ሁኔታ

ነጠላ ውጤት

ቀላል ፣ ለመግባባት ቀላል

ዕድል አይሰጥም

ሞንቴ ካርሎ

ፕሮባቢሊቲ ስርጭት

የጅራት አደጋን ያመለክታል

በግምት እና በመረጃ ላይ የተመሰረተ

የጭንቀት ፈተና

በድንጋጤ ውስጥ ያለው ውጤት

ጥንካሬን ይፈትሻል

የድንጋጤ ምርጫ የዳኝነት ነው።

የጅራት አደጋ: በጣም አስፈላጊ እና በጣም አደገኛ አካባቢ

በተጨባጭ ንድፈ-ሐሳብ ውስጥ, እውነተኛው አደጋ በአማካይ ሳይሆን በጅራት (በጣም, ዝቅተኛ-ይሆናል ነገር ግን ከፍተኛ ተጽዕኖ ያለው የስርጭት ክልል) ላይ ነው. ኩባንያዎችን የሚያሰጥመው አማካይ አመት ሳይሆን ብርቅዬ ነገር ግን አውዳሚ ክስተት ነው፡- ትልቅ የመሬት መንቀጥቀጥ፣ ብዙ ትልቅ ጉዳት በአንድ ጊዜ እየመጣ፣ ድንገተኛ የወለድ ተመን ድንጋጤ ነው። ይህንን ክልል ለመለካት ቫአር (በአደጋ ላይ ያለው እሴት - በተሰጠው የመተማመን ደረጃ ላይ ያለው ከፍተኛ ኪሳራ) እና TVaR/CTE (ከጅራት በላይ አማካይ ኪሳራ) ጥቅም ላይ ይውላሉ። እነዚህን መለኪያዎች ለማስላት ሞንቴ ካርሎ ተፈጥሯዊ መንገድ ነው።

ነገር ግን በጅራቱ ውስጥ ሌላ አደጋ አለ ታሪካዊ መረጃ ጅራቱን በደንብ አይወክልም. ብርቅዬ ክስተቶች, በትርጓሜ, ባለፉት ውስጥ ብርቅ ነበሩ; ስለዚህ ሞዴሉ እነሱን ዝቅ አድርጎ የመመልከት ዝንባሌ አለው። AI በቀላሉ በታሪካዊ መረጃ ላይ የተመሰረተ ስርጭትን ይገጥማል፣ ነገር ግን በድንገት “ይህ ፖርትፎሊዮ አጋጥሞት የማያውቅ ወረርሽኝ ወይም የ100 ዓመት የመሬት መንቀጥቀጥ ቢከሰትስ?” ብሎ አያስብም። መዋቅራዊ እረፍቶችን ፣ግንኙነትን ይጨምራል (በችግር ጊዜ ሁሉም ነገር እየተባባሰ ይሄዳል) እና እንደ የአየር ንብረት ለውጥ ያሉ አዝማሚያዎችን ወደ ሞዴል ማካተት የአክቱዋሪው ስራ ነው።

ይጠንቀቁ፡- "የእኛ ሞዴል 99.9 በመቶ የሚሆኑ ሁኔታዎችን ይይዛል" የሚለው አረፍተ ነገር አጽናኝ ነው፣ ነገር ግን ሞዴሉ ጅራቱ ካለፈበት መረጃ እንደሚማር ያስታውሱ። በጭራሽ ያልተከሰተ ክስተት የምርጥ ሞዴል እንኳን ዓይነ ስውር ቦታ ነው። እዚህ ላይ ነው የባለሙያዎች ፍርድ ወደ ጨዋታ የሚመጣው.

በሁኔታዎች እና በጭንቀት ሙከራ ውስጥ AI እንዴት መጠቀም እንደሚቻል

1) የሞንቴ ካርሎ የማስመሰል ኮድ

የሞንቴ ካርሎ ማስመሰልን በፓይዘን (ከአስተያየቶች ጋር) ውህድ ጉዳት ይፃፉ። ግምቶች (እኔ እሰጣለሁ): የጉዳት ብዛት ~ Poisson (lambda=1600), የጉዳት መጠን ~ ጋማ (ቅርጽ=k, ሚዛን=ቴታ) [ከ እና ቴታ እሰጣለሁ].1) 10,000 ጊዜ: መጠን ይሳሉ, ያንን መጠን ይሳሉ, ይደምሩ. VaR (99.5%) እና TVaR (99.5%).የFITTING መለኪያዎች; እኔ እሰጣለሁ. ቤተ-መጽሐፍት: numpy.

2) የሚወስን የጭንቀት ሁኔታ፡-

የእርስዎ ሚና፡ የአደጋ አጋዥ። የእኔ መሠረት የሚጠበቀው ኪሳራ 50 ሚሊዮን TL ነው። የሚከተሉትን 3 የመወሰን ሁኔታዎችን አዘጋጅ፡ ሀ) የዋጋ ግሽበት፡ ክብደት +30% ለ) የድግግሞሽ ድንጋጤ፡ የጉዳቶች ብዛት +15%. ሐ) ሁለቱም አንድ ላይ። በእያንዳንዱ ሁኔታ አዲሱን የሚጠበቀውን ጉዳት አስላ፣ በመሠረቱ ላይ የተመሰረተውን የመቶኛ ተፅእኖ ያሳዩ እና የትኛው በጣም ወሳኝ እንደሆነ አስተያየት ይስጡ። የሰጠሁህን መነሻ ቁጥር ብቻ ተጠቀም።

3) የሁኔታ ንድፍ አማካሪ;

ለጤና መድን ፖርትፎሊዮ የጭንቀት ፈተና ሁኔታዎችን እየቀረጽኩ ነው። - ስለ ወረርሽኙ፣ ከፍተኛ የዋጋ ንረት፣ አዲስ ውድ የሕክምና ቴክኖሎጂ እና የቁጥጥር ለውጥ እያንዳንዱን 'ከባድ ግን አሳማኝ' ሁኔታን ያቅርቡ። - እያንዳንዱ ሁኔታ በድግግሞሽ፣ በክብደት ወይም በሁለቱም ላይ ተጽዕኖ ያሳደረ እንደሆነ ይግለጹ። - በታሪካዊ መረጃ ሊያዙ የማይችሉ የጅራት አደጋዎችን ይጠቁሙ። እኔ ውሳኔ አደርጋለሁ; ማዕቀፉን እና ማረጋገጫውን ይሰጣሉ።

4) ውጤቱን ወደ አስተዳደር መተርጎም;

የእኔ የሞንቴ ካርሎ ውጤት፡ የሚጠበቀው ጉዳት 50M፣ VaR(99.5%) 78M፣ TVaR(99.5%) 89M ይህንን በ 5 ዓረፍተ ነገሮች ለዲሬክተሮች ቦርድ ያብራሩ: - 99.5% እና TVaR ምን ማለት ነው, በግልጽ ቋንቋ - 'በአማካይ ማቀድ' በቂ ያልሆነው ለምንድን ነው? - በካፒታል ረገድ ምን ዓይነት አሃዝ መመልከት አለባቸው?

ደካማ ጥያቄ / ጠንካራ ጥያቄ

ደካማ ጥያቄ፡

ለፖርትፎሊዮዬ የጭንቀት ሙከራ ያድርጉ።

ምንም መሰረታዊ ዋጋ የለም, ምንም አስደንጋጭ ፍቺ, ምንም ስርጭት የለም. AI አጠቃላይ ጽሑፍን ያዘጋጃል እንጂ የሚቻል ቁጥር አይደለም።

ኃይለኛ ጥያቄ፡-

የእርስዎ ሚና፡ ተጨባጭ አደጋ ረዳት። መሰረታዊ ግምቶች (ስም የለሽ)፡ የሚጠበቀው ድግግሞሽ 0.12፣ አማካኝ ክብደት 30,000 TL፣ ተጋላጭነት 20,000 ፖሊሲ-ዓመታት። የቴክኒክ ፍላጎት 4% ነው ተግባር፡1) አጠቃላይ ኪሳራ የሚጠበቀውን መሰረት አስላ።2) የሚከተሉትን ጭንቀቶች ይተግብሩ እና የእያንዳንዱን መቶኛ ተፅእኖ ያሳዩ፡ - የዋጋ ግሽበት፡ ክብደት +25% - መጥፎ ክረምት፡ ድግግሞሽ +10% - የወለድ መጠን መቀነስ፡ 4% -> 3% (በአሁኑ የዋጋው ኪሳራ ላይ ተጽእኖ ያሳድራል) 3) በ 2 በጣም ወሳኝ ተጠያቂነት እና ካርሎናሪዮ ሞንቴሴይል ለምን ትመክራለህ። ለምን? እኔ የሰጠኋቸውን ቁጥሮች ብቻ ተጠቀም; የጎደለ ከሆነ ይጠይቁ።

ሶስት ጥቃቅን ጉዳዮች

ጉዳይ 1 - የአማካይ ማታለል. አንድ ኩባንያ ካፒታሉን ያቀደው በሚጠበቀው ጉዳት (50 ሚሊዮን) ላይ ነው። ሞንቴ ካርሎ ሲጠናቀቅ የ99.5 በመቶ ደረጃ 82 ሚሊዮን እንደነበር ታይቷል፡ በመጥፎ አመት ውስጥ 32 ሚሊዮን ተጨማሪ ፍላጎት ነበረው እና ኩባንያው ሊያሟላው አልቻለም። የካፒታል ዕቅዱ ተሻሽሏል። AI በሰከንዶች ውስጥ የ 10,000 ሁኔታዎችን ማስመሰልን አከናውኗል ። አክቱዋሪው አተረጓጎሙን እና አከፋፈሉን ገምግሟል።

ጉዳይ 2 - የግንኙነት ዓይነ ስውርነት. የመሬት መንቀጥቀጥ እና የንግድ ሥራ መቋረጥ ሽፋን በፖርትፎሊዮ ውስጥ ዝቅተኛ ስጋት ለየብቻ ታየ። ነገር ግን የመሬት መንቀጥቀጥ ሁለቱንም በአንድ ጊዜ ያስነሳል; ሞዴሉ ነፃነትን የወሰደው የጅራት ስጋት በግማሽ ገምቷል። ተዋንያን ከሁኔታው ጋር ያለውን ግንኙነት ሲጨምር ትክክለኛው የካፒታል ፍላጎት በከፍተኛ ሁኔታ ጨምሯል። ትምህርት: በችግር ጊዜ, አደጋዎች ነጻ አይደሉም; ጥያቄ AI ነፃነቱን እንደተቀበለ ይታሰባል።

ጉዳይ 3 - ያልተከሰተ ክስተት. ካለፉት 10 አመታት በተገኘ መረጃ መሰረት የጤና እንክብካቤ ፖርትፎሊዮ በጣም "ጠንካራ" ይመስላል። ወረርሽኙ በመጣ ጊዜ ሁለቱም ድግግሞሽ እና ክብደት በአንድ ጊዜ ወደ ላይ ጨመሩ። በመረጃው ውስጥ እንደዚህ ያለ ነገር ስለሌለ ሞዴሉ ይህንን ፈጽሞ አልተነበየም. በሚቀጥለው ክፍለ ጊዜ፣ የመወሰን ወረርሽኙ ሁኔታ ታክሏል። AI ረቂቅ ስክሪፕቱን አዘጋጀ; ተዋናዩ የድንጋጤውን መጠን ወሰነ። ትምህርት፡ ታሪካዊ ዳታ ወረፋ አልተጠናቀቀም።

የተለመዱ ስህተቶች

• በአማካይ ዙሪያ ማቀድ. ኩባንያውን የሚያጠልቀው ጅራቱ እንጂ አማካይ አይደለም; እንደ VaR/TVaR ያሉ ጽንፈኛ መለኪያዎችን ይመልከቱ።
• አደጋዎች ገለልተኛ እንደሆኑ መገመት። በችግር ጊዜ ግንኙነቶች ይጨምራሉ; ነፃነትን መቀበል የጅራት ብርሃን ያደርገዋል.
• በታሪካዊ መረጃ ላይ ሙሉ እምነት. ከመረጃው ውስጥ ብርቅዬ እና መዋቅራዊ ክስተቶች የሉም; ከባለሙያ ፍርድ ጋር ሁኔታን ያክሉ።
• መወሰኛ እና ስቶካስቲክ ማደባለቅ. አንድ ነጠላ ሁኔታ ዕድል አይሰጥም; ፕሮባቢሊቲ ሞንቴ ካርሎ ያስፈልገዋል።
• የማስመሰል ውጤቱን ሳያረጋግጡ ማቅረብ. መቶኛዎችን እና ቫአርን በተናጥል ያረጋግጡ; የመለኪያ ስህተት መላውን ስርጭት ያዛባል።

ጠቃሚ ምክር የሞንቴ ካርሎ ውጤቶችን ከማቅረቡ በፊት ቀላል የሆነ ወጥነት ያለው ፍተሻ ያድርጉ፡ ማስመሰል ማለት በእጅ ካሰሉት ከሚጠበቀው እሴት (ድግግሞሽ × ጥንካሬ × ተጋላጭነት) ጋር ቅርብ ነው? ካልሆነ የመለኪያ ወይም የኮድ ስህተት አለ።

በማጠቃለያው

መጪው ጊዜ አንድ ቁጥር አይደለም ፣ ግን የእድሎች ብዛት ነው። ቆራጥ ሁኔታዎች አንድ ነጠላ "ምን ከሆነ" መንገድ ያሳያሉ, ሞንቴ ካርሎ አጠቃላይ ስርጭትን እና የጅራት አደጋን ያሳያል, የጭንቀት ሙከራዎች የከባድ ክስተቶችን ተፅእኖ ያሳያሉ. ትክክለኛው አደጋ በጅራቱ ውስጥ እንጂ በአማካይ አይደለም, እና ታሪካዊ መረጃዎች ጅራቱን በደንብ አይወክሉም; ግንኙነት መጨመር እና ያልተከሰቱ ክስተቶች ተጨባጭ ፍርድ ያስፈልጋቸዋል። AI ሁኔታውን ይቀርፃል ፣ አስመሳይን ኮድ ያወጣል እና ውጤቱን ይተረጉማል ፤ ነገር ግን የድንጋጤ ምርጫ፣ የተዛመደ ግምት፣ የጅራት ፍርድ እና የመጨረሻ የአደጋ ውሳኔ በአክቱዋሪው ላይ ነው። ሁልጊዜም ውጤቱን በቀላል ወጥነት ያረጋግጡ።

የመተግበሪያ ተግባር

ስም-አልባ የመሠረት ግምቶችን (ድግግሞሹን ፣ ጥንካሬን ፣ ተጋላጭነትን ፣ ፍላጎትን) ያዘጋጁ። AI ን ለ (ሀ) የሚጠበቀውን ጉዳት መሠረት ጠይቅ፣ (ለ) 3 የዋጋ ግሽበት፣ ድግግሞሽ እና የወለድ መናወጥን ጨምሮ 3 የሚወስኑ ሁኔታዎች፣ (ሐ) ቫአር እና TVaR(99.5%) በሞንቴ ካርሎ አስላ። የማስመሰል አማካኙ እርስዎ በእጅ ካሰሉት ከሚጠበቀው ዋጋ ጋር ቅርብ መሆኑን ያረጋግጡ። ከዚያ ሁለቱ ዋስትናዎች ጥገኛ እንደሆኑ (ተያይዘው) እንዴት ጅራቱን እንደሚቀይሩ ከ AI ጋር ይወያዩ።

የማረጋገጫ ዝርዝር

• [] ከአማካይ ይልቅ የጅራት መለኪያዎችን (VaR, TVaR) ተመልክቻለሁ?
• [ ] በችግሩ ጊዜ የአደጋዎችን ትስስር ግምት ውስጥ አስገባለሁ?
• [ ] በታሪክ መረጃ ውስጥ ያልተገኙ መዋቅራዊ/ብርቅዬ ሁኔታዎችን ከባለሙያዎች ፍርድ ጋር ጨምሬያለሁ?
• [ ] ቆራጥ እና ስቶካስቲክ አካሄድን አውቄ ለይቻለሁ?
• [ ] የሞንቴ ካርሎ አማካኝ ከሚጠበቀው እሴት ጋር ወጥነት እንዲኖረው በእጅ አረጋግጫለሁ?
• [ ] ለትዕይንት ምርጫዎች እና የድንጋጤ መጠኖች ማረጋገጫ ጽፌያለሁ?