top of page
Search
  • Writer's pictureEric

Krediidiriski hindamise mudelid

Ettevõtja riskide maandamiseks on kasutusel krediidiriski hindamise mudelid. Need mudelid aitavad märgata ja ennetada krediidiriskide realiseerumist ja seeläbi aitavad maandada riskide teket. Olenevalt ettevõtte suurusest ja olemasolevatest andmetest, on kasutusel erinevaid krediidiriski hindamise mudeleid. Sel korral tutvustan neist mõnda.


Krediidiriski hindamise mudelid võivad olenevalt ettevõtte suurusest ja valdkonnast erineda. Keskmise suurusega ettevõttele sobiv krediidiriski mudel peaks olema piisavalt lihtne, et olla kasutajasõbralik ja arusaadav, kuid samas piisavalt tõhus, et aidata hinnata krediidiriske ja võtta vastu otsuseid krediidi andmise või andmisest keeldumise kohta.

Siin on mõned krediidiriski mudelid, mida keskmise suurusega ettevõte võiks kaaluda:

  1. Krediidiskoorimudel: krediidiskoorimudelid hindavad kliendi krediidivõimet läbi erinevate kriteeriumide, nagu makseajalugu, krediidiajalugu, finantsseis ja äririsk. Krediidiskoorimudelid on lihtsad, kuid tõhusad meetodid krediidiriski hindamiseks, kuna need võimaldavad ettevõttel kliendi riskitaset kiiresti ja lihtsalt kindlaks määrata.

  2. Finantsmudel: Finantsmudelid kasutavad ettevõtte finantstulemusi, nagu bilanss, kasumiaruanne ja rahavoogude aruanne, kliendi krediidiriski hindamiseks. Finantsmudelid võivad olla keerukamad kui skoorimismudelid, kuid need annavad põhjalikuma ülevaate ettevõtte finantsseisust.

  3. Portfelli mudel: Portfelli mudelid hindavad krediidiriski kogu ettevõtte portfelli ulatuses, kasutades statistilisi meetodeid, nagu Monte Carlo simulatsioonid* ja regressioonanalüüs. Portfelli mudelid võivad olla keerukamad ja nõuda suuremaid andmemahte, kuid need annavad ülevaate kogu portfelli riskitasemest ja võimaldavad ettevõttel paremini hallata riske kogu oma klientide baasis.

Kõik need mudelid võivad olla kasulikud keskmise suurusega ettevõtetele, kuid sobiva mudeli valik sõltub ettevõtte spetsiifikast ja eesmärkidest. Enne konkreetse mudeli valimist on oluline hinnata ettevõtte vajadusi, andmete kättesaadavust ja ressursse, mis on vajalikud mudeli rakendamiseks ja haldamiseks.


Siia lõppu annan ka selgituse Monte Carlo simulatsioonide kohta. Monte Carlo simulatsioonid on matemaatilised meetodid, mis võimaldavad arvutada ja modelleerida tõenäosusi ja riske, mida on keeruline analüüsida traditsiooniliste meetoditega. Need simulatsioonid võivad olla kasutusel mitmetes erinevates valdkondades, näiteks füüsikas, rahanduses, inseneriteaduses, arvutiteaduses ja paljudes teistes.


Monte Carlo simulatsioonid põhinevad stohhastiliste protsesside mudeldamisel (matemaatiline mudel, mis kirjeldab protsessi, mille tulemus sõltub juhuslikest sündmustest). Selleks luuakse matemaatiline mudel, mis kirjeldab süsteemi erinevaid komponente ja nende vahelisi seoseid. Mudel sisaldab tõenäosusjaotusi, mis kirjeldavad erinevaid sisendparameetreid, nagu näiteks kliendi makseajalugu krediidiriski hindamisel.


Simulatsioonides kasutatakse juhusliku arvu genereerimist vastavalt tõenäosusjaotustele, et simuleerida erinevaid stsenaariume. Korduva simulatsioonide abil saab genereerida suure hulga erinevaid tulemusi, mille põhjal saab teha erinevaid analüüse ja hinnanguid. See võimaldab arvutada erinevaid statistilisi parameetreid, nagu näiteks keskmised, standardhälbed, korrelatsioonid, mis võimaldavad hinnata riske ja teha otsuseid.


Monte Carlo simulatsioonid on kasulikud, kui puuduvad täpsed analüütilised lahendused keeruliste matemaatiliste probleemide jaoks. Näiteks võib neid kasutada finantsturgudel, et hinnata portfelli riski, prognoosida aktsiahindade liikumist või arvutada erinevaid finantsnäitajaid. Samuti on neid kasutatud inseneriteaduses, et arvutada keerukaid ehitusprojekte ja hindada erinevaid riske, mis võivad mõjutada nende edukust.


Mudelite kasutamine sõltub kasutada olevatest andmetest: mida rohkem alusandmeid on, seda keerukama mudeli saab enda jaoks valmis ehitada. Kas Sina kasutad või oled kasutanud mõnda mudelit ja kas ning kuidas see aitas kaasa ettevõtte tulemuste parandamisele?



25 views0 comments

תגובות


Post: Blog2_Post
bottom of page