Portfolio Sensitivity Model for Analyzing Credit Risk Caused by Structural and Macroeconomic Changes

This paper proposes a new model for portfolio sensitivity analysis. The model is suitable for decision support in financial institutions, specifically for portfolio planning and portfolio management. The basic advantage of the model is the ability to create simulations for credit risk predictions in cases when we virtually change portfolio structure and/or macroeconomic factors. The model takes a holistic approach to portfolio management consolidating all organizational segments in the process such as marketing, retail and risk.portfolio analysis, credit risk, weighting, scoring, data mining, sensitivity analyses, decision support, Bayesian networks, BASEL II

Математичні методи і моделі для оцінювання актуарних ризиків

Магістерська дисертація: 64 с., 28 рис., 24 табл., 11 джерела і 1 додаток. В роботі розглядаються питання оцінювання актуарних ризиків задопомогою математичних моделей та методів оцінювання кредитного ризику. Об’єкт дослідження: актуарні ризики, інтелектуальні методи в аналізі даних. Предмет дослідження: методології оцінювання актуарних ризиків і методи байєсівського аналізу даних. В роботі використано такі методи аналізу кредитних ризиків: за допомогою методів логістичної регресії та Байєсівських мереж. Мета роботи – розробка і застосування математичних моделей для оцінювання актуарних ризиків на основі статистичних даних. Методи дослідження – лінійна регресія та Байєсовські мережі Актуальність – побудова моделей, що допоможе при оцінюванні актуарних ризиків у страхових компаніях та покращить якість та точність. Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – методи прогнозного моделювання за допомогою нейронних мереж.Master`s thesis contains: 64 p., 24 tables, 28 fig.,11 references and 1 add. This paper deals with actuarial risk assessment using mathematical models and credit risk assessment methods. Object of research: actuarial risks, intelligent methods in data analysis. Subject of study: actuarial risk assessment methodologies and Bayesian data analysis methods. The following methods of credit risk analysis were used in the paper: using logistic regression methods and Bayesian networks. The purpose of the work is to develop and apply mathematical models to actuarial risk assessment based on statistics. Methods of investigation - linear regression and Bayesian networks Topicality - building models that will help in assessing the risk exposure in insurance companies and improve quality and accuracy. The analysis of the obtained results is carried out, the analysis of the obtained prognostic model is performed. Ways of further development of the subject of research are methods of predictive modeling using neural networks