ಲಾಭಗಳು:
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶ, ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ (ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ) ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಪಾಯದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಹಣದುಬ್ಬರ, ಆಸಕ್ತಿ, ದುರಂತದ ಹಾನಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕದಂತಹ ಆಘಾತದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಂಡವಾಳದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಬಾಲ ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿರಾಮಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸ್ತವಿಕ ತೀರ್ಪು ಮುಂಚೂಣಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ವಾಸ್ತವಿಕತೆ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ವೃತ್ತಿಯಾಗಿದೆ; ಆದರೆ ಭವಿಷ್ಯವು ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲ, ಇದು ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ವರ್ಣಪಟಲವಾಗಿದೆ. "ನಮ್ಮ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿ 50 ಮಿಲಿಯನ್" ಎಂದು ಹೇಳಲು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ನಿಜವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆ: "ಕೆಟ್ಟ ವರ್ಷ ಬಂದರೆ, ಎಷ್ಟು ಮಿಲಿಯನ್ ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ, ಕಂಪನಿಯು ಅದನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಬಹುದೇ?" ಈ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವ ಸಾಧನಗಳೆಂದರೆ ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಕಂಪನಿಯ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಬಂಡವಾಳದ ಮೇಲೆ ಭೂಕಂಪ, ಅಧಿಕ ಹಣದುಬ್ಬರ, ಬಡ್ಡಿದರದ ಆಘಾತ ಅಥವಾ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಮುಂಚಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯುವುದು ಆಂತರಿಕ ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಸಾಲ್ವೆನ್ಸಿ II ನಂತಹ ಶಾಸನಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶ, ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ (ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ) ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಈ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನೋಡೋಣ.
ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನಿಮಗೆ ನೆನಪಿಸೋಣ: ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿವೆ. AI ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕೋಡ್ ಬರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಯಾವ ಆಘಾತಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿವೆ, ಬಾಲ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿರಾಮಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು (ಹಿಂದೆಂದೂ ಸಂಭವಿಸದ ಘಟನೆಗಳು) ವಾಸ್ತವಿಕ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಬಿಡಲಾಗಿದೆ.
ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶ, ಸ್ಟೋಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಮೂರು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಊಹೆಗಳ ಒಂದು ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು: "ಹಣದುಬ್ಬರವು 40 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಇದ್ದರೆ ನಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಗಳ ವೆಚ್ಚ ಎಷ್ಟು?" ಸರಳ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸುಲಭ; ಆದರೆ ಇದು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಮಾತ್ರ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಅಲ್ಲ. ಸ್ಟೊಕಾಸ್ಟಿಕ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ (ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ) ಸಾವಿರಾರು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿತವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, "ಸರಾಸರಿ 50, ಆದರೆ 99.5 ಪ್ರತಿಶತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ 78 ಮಿಲಿಯನ್" ನಂತಹ ಟೈಲ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ಒಂದು ವಿಶೇಷ ರೀತಿಯ ಸನ್ನಿವೇಶವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಕೆಲವು ತೀವ್ರವಾದ ಆದರೆ ತೋರಿಕೆಯ ಘಟನೆಗಳ (ಭೂಕಂಪ, ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಕುಸಿತ) ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯುತ್ತದೆ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಕದಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ನ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಸಾಧನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ತರ್ಕ ಇದು: ನೀವು ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯ ವಿತರಣೆಗಳಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಒಟ್ಟು ಹಾನಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ; ನೀವು ಇದನ್ನು 10,000 ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸುತ್ತೀರಿ; ನಿಮ್ಮ ಕೈಯಲ್ಲಿ 10,000 ಸಂಭವನೀಯ ಒಟ್ಟು ಹಾನಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಿಂದ, ನೀವು ಸರಾಸರಿ, ಶೇಕಡಾ 75 ರಷ್ಟು, 99.5 ಶೇಕಡಾ ಮತ್ತು ಕೆಟ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಂತಹ ಶೇಕಡಾವಾರುಗಳನ್ನು ಓದಬಹುದು. ಸಾಲ್ವೆನ್ಸಿ II (200 ವರ್ಷಗಳಲ್ಲಿ ಒಮ್ಮೆ ಸಂಭವಿಸುವ ಕೆಟ್ಟ ವರ್ಷ) ಅಗತ್ಯವಿರುವ 99.5 ಪ್ರತಿಶತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ಗಾಗಿ AI ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಮೂರು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ:
ಅಪ್ರೋಚ್
ಏನು ನೀಡುತ್ತದೆ
ಬಲವಾದ ಬಿಂದು
ಮಿತಿ
ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶ
ಒಂದೇ ಫಲಿತಾಂಶ
ಸರಳ, ಸಂವಹನ ಮಾಡಲು ಸುಲಭ
ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ
ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ
ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ವಿತರಣೆ
ಬಾಲದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ
ಊಹೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ
ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆ
ಆಘಾತದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶ
ಬಾಳಿಕೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ
ಶಾಕ್ ಆಯ್ಕೆ ನ್ಯಾಯಾಂಗವಾಗಿದೆ
ಬಾಲ ಅಪಾಯ: ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಪ್ರದೇಶ
ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ, ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯವು ಸರಾಸರಿಯಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಬಾಲದಲ್ಲಿದೆ (ತೀವ್ರವಾದ, ಕಡಿಮೆ-ಸಂಭವನೀಯತೆ ಆದರೆ ವಿತರಣೆಯ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರದೇಶ). ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಮುಳುಗಿಸುವುದು ಸರಾಸರಿ ವರ್ಷವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅಪರೂಪದ ಆದರೆ ವಿನಾಶಕಾರಿ ಘಟನೆ: ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಭೂಕಂಪ, ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬರುವ ದೊಡ್ಡ ಹಾನಿ, ಹಠಾತ್ ಬಡ್ಡಿದರ ಆಘಾತ. ಈ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಅಳೆಯಲು, VaR (ಅಪಾಯದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯ - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಗರಿಷ್ಠ ನಷ್ಟ) ಮತ್ತು TVaR/CTE (ಬಾಲವನ್ನು ಮೀರಿದ ಸರಾಸರಿ ನಷ್ಟ) ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಈ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಲು ನೈಸರ್ಗಿಕ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಆದರೆ ಬಾಲದಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಅಪಾಯವಿದೆ: ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಹಿತಿಯು ಬಾಲವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಪರೂಪದ ಘಟನೆಗಳು, ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದಂತೆ, ಹಿಂದೆ ಅಪರೂಪ; ಆದ್ದರಿಂದ ಮಾದರಿಯು ಅವರನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ AI ಸುಲಭವಾಗಿ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸ್ವಯಂಪ್ರೇರಿತವಾಗಿ "ಈ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ಎಂದಿಗೂ ಅನುಭವಿಸದ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಅಥವಾ 100-ವರ್ಷಗಳ ಭೂಕಂಪನಿದ್ದರೆ ಏನು?" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ರಚನಾತ್ಮಕ ವಿರಾಮಗಳು, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು (ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವೂ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಕೆಟ್ಟದಾಗುವುದು) ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಬದಲಾವಣೆಯಂತಹ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವುದು ವಿಮಾಗಣಕದ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ನಮ್ಮ ಮಾದರಿಯು 99.9 ಪ್ರತಿಶತ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತದೆ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವು ಸಾಂತ್ವನ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಮಾದರಿಯು ಅದರ ಬಾಲವನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ. ಎಂದಿಗೂ ಸಂಭವಿಸದ ಘಟನೆಯು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಮಾದರಿಯ ಕುರುಡು ತಾಣವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪು ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ.
ಸನ್ನಿವೇಶ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು
1) ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಕೋಡ್:
ಪೈಥಾನ್ನೊಂದಿಗೆ (ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳೊಂದಿಗೆ) ಸಂಯುಕ್ತ ಹಾನಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಊಹೆಗಳು (ನಾನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ): ಹಾನಿಯ ಸಂಖ್ಯೆ ~ ಪಾಯ್ಸನ್(ಲ್ಯಾಂಬ್ಡಾ=1600), ಹಾನಿಯ ಪ್ರಮಾಣ ~ ಗಾಮಾ(ಆಕಾರ=ಕೆ, ಸ್ಕೇಲ್=ಥೀಟಾ) [ನಾನು ಕೆ ಮತ್ತು ಥೀಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ].1) 10,000 ಬಾರಿ: ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಸೆಳೆಯಿರಿ, ಆ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಬಿಡಿಸಿ, ಸೇರಿಸಿ.2) ಒಟ್ಟು ಹಾನಿಗಳ ಸರಾಸರಿ, 75%, 9 ರಷ್ಟು ಅಂಕಗಳು. VaR(99.5%) ಮತ್ತು TVaR(99.5%).ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ಗಳು; ನಾನು ಕೊಡುತ್ತೇನೆ. ಲೈಬ್ರರಿ: ನಂಬಿ.
2) ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒತ್ತಡದ ಸನ್ನಿವೇಶ:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಅಪಾಯ ಸಹಾಯಕ. ನನ್ನ ಮೂಲ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಷ್ಟ 50 ಮಿಲಿಯನ್ ಟಿಎಲ್ ಆಗಿದೆ. ಕೆಳಗಿನ 3 ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: A) ಹಣದುಬ್ಬರ ಆಘಾತ: ತೀವ್ರತೆ +30%. ಬಿ) ಆವರ್ತನ ಆಘಾತ: ಹಾನಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ +15%. ಸಿ) ಎರಡೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ. ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ, ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತೋರಿಸಿ ಮತ್ತು ಯಾವುದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಎಂದು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಿ. ನಾನು ನಿಮಗೆ ನೀಡಿದ ಮೂಲ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಳಸಿ.
3) ಸನ್ನಿವೇಶ ವಿನ್ಯಾಸ ಸಲಹಾ:
ನಾನು ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮಾ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಾಗಿ ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. - ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ, ಅಧಿಕ ಹಣದುಬ್ಬರ, ಹೊಸ ದುಬಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ 'ತೀವ್ರವಾದ ಆದರೆ ತೋರಿಕೆಯ' ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ. - ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಆವರ್ತನ, ತೀವ್ರತೆ ಅಥವಾ ಎರಡನ್ನೂ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ. - ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾಗದ ಬಾಲ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ. ನಾನು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುತ್ತೇನೆ; ನೀವು ಚೌಕಟ್ಟು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತೀರಿ.
4) ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು:
ನನ್ನ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಫಲಿತಾಂಶ: ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿ 50M, VaR(99.5%) 78M, TVaR(99.5%) 89M. ಇದನ್ನು ನಿರ್ದೇಶಕರ ಮಂಡಳಿಗೆ 5 ವಾಕ್ಯಗಳಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸಿ:- 99.5% ಮತ್ತು TVaR ಎಂದರೆ ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಏನು.- 'ಸರಾಸರಿಯಿಂದ ಯೋಜನೆ' ಏಕೆ ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿದೆ?- ಬಂಡವಾಳದ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಅವರು ಯಾವ ಅಂಕಿಅಂಶವನ್ನು ನೋಡಬೇಕು?
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನನ್ನ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊಗಾಗಿ ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಮಾಡಿ.
ಯಾವುದೇ ಮೂಲ ಮೌಲ್ಯವಿಲ್ಲ, ಆಘಾತ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವಿಲ್ಲ, ವಿತರಣೆ ಇಲ್ಲ. AI ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಆಕ್ಚುರಿಯಲ್ ರಿಸ್ಕ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್. ಮೂಲ ಊಹೆಗಳು (ಅನಾಮಧೇಯ): ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಆವರ್ತನ 0.12, ಸರಾಸರಿ ತೀವ್ರತೆ 30,000 TL, ಮಾನ್ಯತೆ 20,000 ನೀತಿ-ವರ್ಷಗಳು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಆಸಕ್ತಿಯು 4% ಆಗಿದೆ.ಕಾರ್ಯ:1) ಮೂಲ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಒಟ್ಟು ನಷ್ಟವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿ.2) ಕೆಳಗಿನ ಒತ್ತಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ತೋರಿಸಿ: - ಹಣದುಬ್ಬರ: ತೀವ್ರತೆ +25% - ಕೆಟ್ಟ ಚಳಿಗಾಲ: ಆವರ್ತನ +10% - ಬಡ್ಡಿದರ ಇಳಿಕೆ: 4% -> 3% (ಬಾಧ್ಯತೆಯ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೌಲ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ) ಬಾಲ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಕಾರ್ಲೋ, ಏಕೆ? ನಾನು ನೀಡಿದ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ; ಅದು ಕಾಣೆಯಾಗಿದ್ದರೆ, ಕೇಳಿ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸರಾಸರಿಯ ಮೋಸ. ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿಯ (50 ಮಿಲಿಯನ್) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಬಂಡವಾಳವನ್ನು ಯೋಜಿಸಿತ್ತು. ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದಾಗ, 99.5 ಪ್ರತಿಶತದ ಮಟ್ಟವು 82 ಮಿಲಿಯನ್ ಆಗಿತ್ತು: ಕೆಟ್ಟ ವರ್ಷದಲ್ಲಿ, 32 ಮಿಲಿಯನ್ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಅಗತ್ಯವಿತ್ತು ಮತ್ತು ಕಂಪನಿಯು ಅದನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬಂಡವಾಳ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. AI ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ 10,000 ಸನ್ನಿವೇಶಗಳ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸಿತು; ವಿಮಾಗಣಕವು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ವಿತರಣೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಕುರುಡುತನ. ಭೂಕಂಪ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಪಾರದ ಅಡಚಣೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಅಪಾಯ ಕಾಣಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ. ಆದರೆ ಭೂಕಂಪವು ಎರಡನ್ನೂ ಒಂದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಚೋದಿಸುತ್ತದೆ; ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಮಾದರಿಯು ಬಾಲ ಅಪಾಯವನ್ನು ಅರ್ಧದಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಿದೆ. ವಿಮಾಗಣಕವು ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೆ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ನೈಜ ಬಂಡವಾಳದ ಅಗತ್ಯವು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಯಿತು. ಪಾಠ: ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಅಪಾಯಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ; ಪ್ರಶ್ನೆ AI ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಸ್ವೀಕಾರವನ್ನು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಸಂಭವಿಸದ ಘಟನೆ. ಕಳೆದ 10 ವರ್ಷಗಳ ಡೇಟಾದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಪೋರ್ಟ್ಫೋಲಿಯೊ ತುಂಬಾ "ಘನ"ವಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ. ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗ ಬಂದಾಗ, ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆ ಎರಡೂ ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಗಗನಕ್ಕೇರಿತು; ಮಾದರಿಯು ಇದನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಊಹಿಸಲಿಲ್ಲ ಏಕೆಂದರೆ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಅಂತಹದ್ದೇನೂ ಇಲ್ಲ. ಮುಂದಿನ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಯಿತು. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು; ಆಕ್ಚುರಿ ಆಘಾತದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿತು. ಪಾಠ: ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಕ್ಯೂ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡಿಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಸರಾಸರಿ ಸುಮಾರು ಯೋಜನೆ. ಇದು ಕಂಪನಿಯನ್ನು ಮುಳುಗಿಸುವ ಬಾಲ, ಸರಾಸರಿ ಅಲ್ಲ; VaR/TVaR ನಂತಹ ವಿಪರೀತ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ನೋಡಿ.
- ಅಪಾಯಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು. ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ; ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಅಂಗೀಕಾರವು ಬಾಲವನ್ನು ಹಗುರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಐತಿಹಾಸಿಕ ಮಾಹಿತಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿಶ್ವಾಸ. ಅಪರೂಪದ ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಘಟನೆಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಇರುವುದಿಲ್ಲ; ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮಿಶ್ರಣ. ಒಂದೇ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಸಂಭವನೀಯತೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ; ಸಂಭವನೀಯತೆಗೆ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು. ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಶೇಕಡಾವಾರು ಮತ್ತು ವಿಆರ್ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ; ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ದೋಷವು ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿರೂಪಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಲಹೆ: ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವ ಮೊದಲು, ಸರಳವಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸರಾಸರಿ ನೀವು ಕೈಯಿಂದ ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ (ಆವರ್ತನ × ತೀವ್ರತೆ × ಮಾನ್ಯತೆ) ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆಯೇ? ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಥವಾ ಕೋಡ್ ದೋಷವಿದೆ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ಭವಿಷ್ಯವು ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳ ವರ್ಣಪಟಲವಾಗಿದೆ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಒಂದೇ "ವಾಟ್ ಇಫ್" ಮಾರ್ಗವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಸಂಪೂರ್ಣ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಬಾಲ ಅಪಾಯವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಒತ್ತಡ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ತೀವ್ರ ಘಟನೆಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ನಿಜವಾದ ಅಪಾಯವು ಬಾಲದಲ್ಲಿದೆ, ಸರಾಸರಿ ಅಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶವು ಬಾಲವನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಹೆಚ್ಚಿದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧ ಮತ್ತು ಸಂಭವಿಸದ ಘಟನೆಗಳಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. AI ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಆಘಾತ ಆಯ್ಕೆ, ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದ ಊಹೆ, ಬಾಲ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅಪಾಯದ ನಿರ್ಧಾರವು ವಿಮಾಗಣಕದೊಂದಿಗೆ ಉಳಿದಿದೆ. ಸರಳವಾದ ಸ್ಥಿರತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಅನಾಮಧೇಯ ಮೂಲ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ (ಆವರ್ತನ, ತೀವ್ರತೆ, ಮಾನ್ಯತೆ, ಆಸಕ್ತಿ). (ಎ) ಬೇಸ್ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಹಾನಿ, (ಬಿ) ಹಣದುಬ್ಬರ, ಆವರ್ತನ ಮತ್ತು ಬಡ್ಡಿದರದ ಆಘಾತಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ 3 ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು, (ಸಿ) ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೊ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ನೊಂದಿಗೆ VaR ಮತ್ತು TVaR (99.5%) ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ಸರಾಸರಿಯು ನೀವು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿದ ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಂತರ ಎರಡು ಮೇಲಾಧಾರಗಳು ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿವೆ (ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಿತ) ಬಾಲವನ್ನು ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು AI ಯೊಂದಿಗೆ ಚರ್ಚಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಸರಾಸರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಾಲ ಅಳತೆಗಳನ್ನು (VaR, TVaR) ನೋಡಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯಗಳ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು ಐತಿಹಾಸಿಕ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರದ ರಚನಾತ್ಮಕ/ಅಪರೂಪದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಸೇರಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು ಪ್ರಜ್ಞಾಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ನಾನು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರತೆಗಾಗಿ ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆಯೇ?
- [ ] ಸನ್ನಿವೇಶದ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಘಾತದ ಪ್ರಮಾಣಗಳಿಗೆ ನಾನು ಸಮರ್ಥನೆಯನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೇನೆಯೇ?