Kursus Risk Modeling Dasar

Pelajaran 1 • Jenis Risiko dalam Organisasi

Organisasi menghadapi risiko kredit, pasar, operasional, dan likuiditas. Memetakan jenis risiko ke fungsi bisnis memberikan konteks untuk teknik pemodelan selanjutnya.

Pelajaran 2 • Landasan Data dan Pengukuran

Kualitas model bergantung pada kualitas data. Peserta mengevaluasi sumber data, skala pengukuran, dan bias pengumpulan umum yang relevan dengan kumpulan data risiko.

Pelajaran 3 • Mendefinisikan Risiko dalam Konteks Kuantitatif

Risiko didefinisikan sebagai hasil tidak pasti yang terukur dengan konsekuensi. Bagian ini menetapkan kosakata dan batasan konseptual yang digunakan di seluruh kursus.

Pelajaran 1 • Dasar-dasar Teori Nilai Ekstrem

Risiko ekor memerlukan alat khusus di luar distribusi standar. Metode blok maksima dan puncak di atas ambang batas menangkap peristiwa langka dengan dampak tinggi.

Pelajaran 2 • Distribusi Diskrit untuk Frekuensi Kerugian

Model frekuensi menghitung seberapa sering peristiwa kerugian terjadi. Distribusi Poisson dan binomial negatif disesuaikan dengan data hitungan peristiwa.

Pelajaran 3 • Metode Estimasi Parameter

Parameter yang akurat sangat penting untuk model yang andal. Estimasi kemungkinan maksimum dan metode momen diterapkan pada data risiko.

Pelajaran 4 • Distribusi Kontinu untuk Keparahan Kerugian

Model keparahan menggambarkan besarnya kerugian individu. Distribusi ekor berat seperti lognormal dan Pareto ditekankan.

Pelajaran 1 • Simulasi Monte Carlo untuk Agregasi

Simulasi menghasilkan distribusi kerugian agregat empiris ketika solusi bentuk tertutup tidak tersedia. Peserta mengimplementasikan loop Monte Carlo dasar untuk agregasi kerugian.

Pelajaran 2 • Pemodelan Reasuransi dan Transfer Risiko

Struktur transfer risiko mengubah distribusi kerugian agregat. Perjanjian stop-loss per-kejadian dan agregat dimodelkan secara analitis dan melalui simulasi.

Pelajaran 3 • Teknik Reduksi Varians

Simulasi naif mahal secara komputasi untuk peristiwa langka. Pengambilan sampel kepentingan dan pengambilan sampel bertingkat meningkatkan efisiensi estimasi ekor.

Pelajaran 1 • Menyesuaikan dan Memvalidasi Model Copula

Pemilihan copula memerlukan pertimbangan statistik dan domain. Peserta menyesuaikan copula dengan data kerugian bivariat dan memvalidasi menggunakan uji grafis dan formal.

Pelajaran 2 • Ketergantungan Ekor dan Pergerakan Bersama Ekstrem

Ketergantungan ekor mengukur probabilitas kerugian ekstrem bersama. Koefisien ketergantungan ekor atas dan bawah dihitung untuk copula umum.

Pelajaran 3 • Teori dan Konstruksi Copula

Copula memisahkan distribusi marjinal dari struktur dependensi. Teorema Sklar dinyatakan dan diterapkan untuk membangun model risiko bivariat.

Pelajaran 1 • Konsep dan Komputasi Value-at-Risk

VaR mengukur kerugian yang tidak terlampaui pada tingkat kepercayaan tertentu. Metode VaR simulasi historis, varians-kovarians, dan Monte Carlo dibandingkan.

Pelajaran 2 • Kerangka Modal Ekonomi

Modal ekonomi mengukur penyangga yang diperlukan untuk menyerap kerugian tak terduga pada tingkat solvabilitas target. Model internal dikontraskan dengan pendekatan regulasi standar.

Pelajaran 3 • Analisis Sensitivitas Ukuran Risiko

Output ukuran risiko bergantung pada asumsi model. Analisis sensitivitas mengidentifikasi input mana yang mendorong perkiraan modal dan di mana risiko model terkonsentrasi.

Pelajaran 4 • Expected Shortfall dan Ukuran Koheren

Expected Shortfall merata-ratakan kerugian di luar ambang VaR dan memenuhi aksioma koherensi. Keunggulannya dibandingkan VaR untuk manajemen risiko ekor didemonstrasikan.

Pelajaran 1 • Model Kerugian Kredit Portofolio

Risiko kredit portofolio muncul dari gagal bayar yang berkorelasi. Model portofolio kredit copula Gaussian dan kerangka CreditMetrics diimplementasikan.

Pelajaran 2 • Metrik dan Pelaporan Risiko Kredit

Output risiko kredit harus diterjemahkan ke dalam metrik manajemen. Kerugian yang diharapkan, kerugian tak terduga, dan VaR kredit dihitung dan diinterpretasikan.

Pelajaran 3 • Kerugian Saat Gagal Bayar dan Paparan

LGD dan EAD menentukan besarnya kerugian tergantung pada kondisi gagal bayar. Distribusi tingkat pemulihan dan faktor konversi kredit dimodelkan secara empiris.

Pelajaran 1 • Pendekatan Distribusi Kerugian Risiko Operasional

Risiko operasional menggunakan model frekuensi-keparahan yang diterapkan pada data kerugian internal dan eksternal. Pendekatan distribusi kerugian menghasilkan perkiraan modal regulasi dan ekonomi.

Pelajaran 2 • Pengujian Tekanan di Seluruh Jenis Risiko

Uji tekanan mengevaluasi kinerja model dalam skenario yang merugikan namun masuk akal. Peserta merancang dan menerapkan skenario tekanan pada model risiko pasar dan operasional.

Pelajaran 3 • Pemodelan dan Peramalan Volatilitas

Volatilitas bervariasi dari waktu ke waktu dan mengelompok dalam data keuangan. Model keluarga GARCH menangkap dinamika volatilitas untuk digunakan dalam pengukuran risiko pasar.

Pelajaran 4 • Pengukuran Lanjutan untuk Risiko Operasional

Model risiko operasional lanjutan menggabungkan indikator lingkungan bisnis dan faktor kontrol. Peserta menyesuaikan distribusi kerugian untuk penilaian risiko kualitatif.

Pelajaran 1 • Inventarisasi dan Dokumentasi Model

Inventarisasi model yang lengkap memungkinkan pengawasan dan kesiapan audit. Standar dokumentasi mencakup tujuan model, asumsi, keterbatasan, dan riwayat perubahan.

Pelajaran 2 • Sumber dan Jenis Risiko Model

Risiko model muncul dari asumsi yang salah, kesalahan data, dan penyalahgunaan. Taksonomi sumber risiko model memandu desain kontrol mitigasi.

Pelajaran 3 • Struktur Tata Kelola dan Pengawasan

Tata kelola yang efektif menetapkan kepemilikan yang jelas dan jalur eskalasi untuk masalah model. Komite risiko model, alur kerja persetujuan, dan jalur pelaporan dirancang.

Pelajaran 4 • Metodologi Validasi Model

Validasi independen menguji keandalan model di seluruh pengembangan, implementasi, dan penggunaan. Peserta menerapkan benchmarking, pengujian sensitivitas, dan analisis hasil.