Состоялось заседание научно-исследовательского семинара Высшей школы финансов и менеджмента «Количественные методы в финансах» под руководством профессора Минасяна В.Б., научного руководителя отделения количественных финансов и риск-менеджмента факультета ВШФМ, зав. кафедрой корпоративных финансов, инвестиционного проектирования и оценки им. М.А. Лимитовского.
Аудитории был представлен доклад Михаила Рогова на тему: «Альтернативная передача риска: портфель индексных деривативов на операционные риски, воспроизводящий нейросетевую топологиюскоринговой модели в форме смарт-контракта с встроенным искусственным интеллектом.». Михаил Рогов, известный специалист в области риск-менеджмента, специализирующийся как на теоретических разработках в данной области, так и на их практическом применении, консультант в области риск-менеджмента, к.э.н., доцент ВШФМ РАНХиГС.
В своем докладе спикер осветил современные подходы управления операционными рисками предприятия. Согласно его мнению, по мере развития финансовой инженерии и современных технологий давно назревшая потребность в развитии методов альтернативной передачи риска (Alternative RIsk Transfer) получает новые перспективы. Актуальность проблемы передачи операционных и иных рисков на рынок чрезвычайно высока. Если бы такая возможность существовала, то сталкивающиеся с операционными рисками потенциальные хеджеры передавали бы их спекулянтам, готовым принять их и перераспределить на рынке путем портфельного управления, как это происходит с многими рыночными и кредитными рисками. Однако, имеющихся страховых программ, триггерных облигаций и производных контрактов на погоду не хватает для реализации этого механизма передачи риска.
К настоящему моменту уровень развития информационной среды все чаще и лучше позволяет с оборудования, из производственных систем планирования ресурсов (ERP-систем) и внешней среды получать, верифицировать и обрабатывать технико-экономические и иные внутренние и внешние конъюнктурные данные о бизнес-процессах разного уровня, в том числе о загрузке, перемещении и состоянии оборудования, запасов и трудовых ресурсов. Эти факторы влияют на состояние активов и динамику рабочего капитала, скоринговую оценку страховых рисков и кредитоспособности бизнеса.
Подобный анализ используется, например, в современных технологиях телематического страхования автотранспортных средств, в которых тарификация на основе страхового скоринга учитывает результат интеллектуального анализа телеметрических данных о движении автомобиля, манере вождения водителя. Аналогично на предприятиях реального сектора после интеллектуальной обработки больших данных телематики в режиме реального времени могут формироваться те или иные показатели рисков например, «индекс здоровья активов» (Asset Health Index, AHI) или другие факторы скоринговой модели. Представляется перспективным рынок смарт-контрактов – индексных деривативов на значения ключевых показателей операционных и иных рисков (Key Risk Indicators, KRI) - факторов скоринговых моделей оценки рисков, вычисленные путем интеллектуального анализа данных об объектах предприятий и внешней конъюнктуре, в том числе полученных с помощью телеметрии.
Предположим, что существует рынок индексных опционов с сигмоидальной (или иной эквивалентной активационной функции нейронов) платежной функцией, а портфель таких опционов может быть базовым активом других опционов, портфель которых, в свою очередь, может быть базовым активом третьих опционов - и так далее без ограничений уровня «вложенности». Тогда из этих финансовых инструментов любой участник рынка может сформировать портфели, структура которых воспроизводит топологию той или иной нейросети. Предположительно, модели ценообразования таких портфелей могут быть построены «снизу вверх» на основе ценообразования их элементарных составляющих. Технически можно поступит иначе – сразу сконструировать «умный контракт» в форме индексного дериватива. И реализация всех этих возможностей вопрос ближайшего будущего.
Презентация.
