Какие математические модели используются для анализа рисков в условиях неопределенности?

Для анализа рисков в условиях неопределённости используются разные типы математических моделей, среди них:

• Игровые (нестохастические) модели. moluch.ru Применяются, когда отсутствует исходная информация для использования других типов моделей. moluch.ru На основе теории игр формируются несколько исходов при осуществлении риска, и с помощью статистических и стратегических игр определяется значение меры или вероятности риска. moluch.ru
• Лингвистические модели. moluch.ru Основаны на методах нечёткой логики. moluch.ru Неопределённость описывается функцией принадлежности, благодаря которой не требуется уверенность в повторяемости событий. moluch.ru Предполагается, что для использования этих методов имеется экспертная оценка о степени неопределённости. moluch.ru
• Стохастические модели. moluch.ru Базируются на применении статистических расчётов и наличии достаточного количества статистической информации о каком-либо событии. moluch.ru С помощью стохастических моделей на заданном множестве оценивается вероятность наступления риска, эти модели применяются при условии случайности возникновения факторов риска. moluch.ru
• Детерминированные модели. moluch.ru С их помощью определяется наиболее достоверный результат, поскольку эти модели применимы в условиях, когда факторы возникновения риска определены и носят регулярный характер и последствия принимаемых решений приводят к определённому результату. moluch.ru

Некоторые примеры математических моделей для анализа рисков:

• Модель варьирования цены. libeldoc.bsuir.by Используется для оценки вероятности изменения цен на активы в определённом временном интервале. libeldoc.bsuir.by Может быть основана на статистическом анализе исторических данных о ценах. libeldoc.bsuir.by
• Модель волатильности. libeldoc.bsuir.by Помогает предсказывать будущую волатильность на основе прошлых данных. libeldoc.bsuir.by
• Модель кредитного риска. libeldoc.bsuir.by Используется для оценки вероятности дефолта заёмщика. libeldoc.bsuir.by Учитывает различные факторы, такие как кредитный рейтинг, финансовое состояние и макроэкономические условия. libeldoc.bsuir.by
• Модель марковских процессов. libeldoc.bsuir.by Используется для оценки вероятности перехода из одного состояния в другое в зависимости от текущего состояния. libeldoc.bsuir.by Например, модель марковских цепей может быть применена для анализа изменения кредитного рейтинга заёмщика. libeldoc.bsuir.by