Vorbildliches Risiko

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Vorbildliches Risiko ist einfach das Risiko, dass ein Modell falsch sein kann. Es kann Schätzungen und Risiko asessments beeinflussen und ist ein sehr bedeutendes Problem für komplizierte Modelle.

Es gibt einige Quellen des vorbildlichen Risikos:

  • riskieren Sie, das völlig von einem Modell ausgelassen wird (formloses Risiko),
  • Vereinfachungen zwecks es einfacher oder sogar gerade ermöglichen, um ein Modell einzuführen,
  • Ungenauigkeiten in den Schätzungen von Parametern,
  • Störungen im Aufbau des Modells selbst, einschließlich Begriffsstörungen,
  • schlechte Daten und Rundung von Zahlen,
  • Störungen in der Implementierung eines Modells.

Eine typische Vereinfachung würde der Gebrauch des Normalverteilungs sein, das mathematisch einfach zu behandeln ist, aber das selten ein vollkommener Sitz ist: besonders in der Finanzierung, in der Sicherheitspreise nicht unterhalb null fallen können. Ein allgemeines Problem (auftretend in den Anwendungen, die von Wahlpreiskalkulation zu Wert gefährdet reichen) und eins, das häufig nicht bereitwillig offensichtlich ist, ist, dass reale Verteilungen Fettschwanz sind.

Vorbildliches Risiko ist für die komplizierten Modelle am bedeutendsten, die benutzt werden, um Ableitungen zu bewerten. Die Kompliziertheit macht Begriffsfehler wahrscheinlicher, bildet die Notwendigkeit, Modelle zum Bottich auf einem Computer zu kodieren Implementierungsstörungen (Software-Wanzen) ein bedeutendes Risiko, bildet die große Menge der benötigten Daten Schätzungstörungen und schlechte Daten wahrscheinlicher.

Obgleich der offensichtlichste Effekt des vorbildlichen Risikos auf Händlern die misprice Sicherheiten ist oder Risiko verkennt, kann er den Finanzbericht der Anstalten auch beeinflussen, wenn große Positionen mispriced. Dieses selbstverständlich trifft nur zu, wenn der Ausgang der Modelle auf dem Bilanz benutzt wird.

Vorbildliches Risiko kann durch Prüfung abgeschwächt werden: das Vergleichen des Ausganges eines Modells mit bekannten Lösungen (Schätzungen oder Risikozahlen), ein Modell mit einem älteren vergleichend, prüfte gut die vorbildlichen und prüfengrenzen: Extremfälle, die häufig einfache Lösungen haben, wie tief im Geld oder aus dem Geld heraus Wahlen. Sehen Sie eine ausführlichere Diskussion.

Gute Praxis umfaßt die für beibehaltensoftware (Unterlagen, Quellencode, etc. halten) und die guten internen Kontrollen (Zurückbüro Unabhängigkeit sicherstellend, sind Verfahren für die Gewährleistung der Modelle, die für Berichtszwecke benutzt werden, angebracht und geprüft).





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