Для оценки рисков при разработке сложных математических моделей можно использовать следующие методы:

• Анализ чувствительности. 15 Включает тестирование реакции модели на изменения входных данных. 5 Например, если строится модель финансового риска, можно изменить входные переменные, такие как процентные ставки, инфляция или экономические показатели, чтобы увидеть, насколько чувствительны прогнозы модели к этим изменениям. 5
• Обратное тестирование. 1 Тестирование модели с использованием исторических данных и сравнение выходных данных с прошлыми результатами. 1
• Состязательное тестирование. 5 Предполагает преднамеренное введение вредоносных данных в модель для оценки её устойчивости к атакам. 5
• Стресс-тестирование и сценарный анализ. 5 Предполагает оценку того, как модели работают в экстремальных и неблагоприятных условиях. 5
• Качественная оценка риска. 1 Предполагает рассмотрение соответствия модели назначению. 1 Результат покажет надёжность модели, что повлияет на рейтинг риска модели. 1

Также для оценки рисков при разработке сложных математических моделей важно учитывать объём и качество исходных данных, динамику показателей, влияющих на уровень риска. 2