Вестник МГОУ. Серия: Экономика / 2018 №2

Название статьи ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОПЕРАЦИОННЫХ ИТ-РИСКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕОРИИ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ВЕЛИЧИН
Авторы Петросян Г.С.
Серия Экономика
Страницы 145 - 154
Аннотация В статье предложена экономико-математическая модель оценки операционного ИТ-риска c использованием теории экстремальных величин. Данная модель позволяет оценить максимально возможный ущерб от ИТ-инцидентов в релизах информационных систем банка. Модель основана на предположении, что экстремальные потери от ИТ-инцидентов подчинены распределению Фишера-Типпета. В работе приведены два различных подхода к оценке параметров распределения Фишера-Типпета на основе статистических данных по инцидентам операционного риска. Для апробации разработанной модели в статье приводятся расчёты с использованием языка программирования R. Осуществлена валидация модели с использованием теста Купика. Описаны преимущества и ограничения использования моделей экстремальных величин при оценке операционных рисков.
Ключевые слова операционный ИТ-риск, стоимостная мера операционного риска, теория экстремальных величин, оценка Хилла, метод вероятностно-взвешенных моментов, тест Купика
Индекс УДК 336.71:519.2
DOI 10.18384/2310-6646-2018-2-145-154
Список цитируемой литературы 1. Зарядов И.С. Введение в статистический пакет R: типы переменных, структуры данных, чтение и запись информации, графика. М.: Издательство Российского университета дружбы народов, 2010. 207 с.
2. Петросян Г.С. Методы анализа операционных рисков при управлении релизами банковских информационных систем // Фундаментальные исследования. 2017. № 11-1. С. 108-113.
3. Шведов А.С. Теория вероятностей и математическая статистика: промежуточный уровень. М.: ИД Высшей школы экономики, 2016. 280 с.
4. Banking Banana Skins 2015. The CSFI survey of bank risk [Электронный ресурс] // PWC: [сайт]. URL: https://www.pwc.com/gx/en/financial-services/pdf/Banking-banana-skins-2015-final.pdf (дата обращения: 13.01.2018).
5. Novak S.Y. Extreme Value Methods with Applications to Finance. Florida: CRC Press, 2011. 399 p.
6. Operational risk loss data for banks submitted in 2016 [Электронный ресурс] // Managingrisktogether: [сайт]. URL: https://managingrisktogether.orx.org/research/beyond-headlines (дата обращения: 13.01.2018).
7. Scandizzo S. The Validation of Risk Models: A Handbook for Practitioners. New York: Palgrave Macmillan, 2016. 242 p.
8. Wickham H. R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Canada: O’Reilly Media, 2016. 522 p.
9. Yan J., Dey D.K. Extreme Value Modeling and Risk Analysis: Methods and Applications. Florida: CRC Press, 2016. 540 p.

Лицензия Creative Commons

Лицензия Creative Commons

CyberLeninka

Яндекс цитирования Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru

© 2007 - 2024 Московский государственный областной университет
Официальный сайт журналов «Вестник МГОУ»

При цитировании ссылка на «Вестник МГОУ» обязательна. Материалы журналов распространяются в соответствии с лицензией CC BY.