احمدرضا یزدانیان

ریسک عملیاتی یکی از مهم ترین ریسک های مؤسسات مالی است. توجه به آن پس از مصوبات کمیته بال، در سراسر دنیا آغاز شده است. افزایش روزافزون زیان های عملیاتی در خطوط کسب و کار مختلف سبب شده است تا توجّه مدیران مؤسسات مالی معطوف به حوزه ریسک عملیاتی شود. در این پژوهش، روشی جهت تخمین آستانه مناسب برای داده های شدت زیان عملیاتی و همچنین روشی جهت طبقه بندی داده های شدت زیان عملیاتی ارائه شده است و سرمایه مورد نیاز برای پوشش ریسک عملیاتی با تجمیع تابع توزیع شدت و فرکانس داده های زیان عملیاتی و شبیه سازی مونتکارلو به دست آمده است. همچنین وابستگی بین سلول های ماتریس خطوط کسب و کار و حوادث ضررساز نیز مورد بررسی قرار گرفته است. برای این پژوهش داده های زیان عملیاتی مربوط به یک مجموعه بانکداری شامل چند بانک آسیایی، اروپایی و آمریکایی به کارگرفته شده است. نتایج پژوهش حاکی از آن است که رویکرد توزیع زیان با ترکیب تئوری مقدار بحرانی و الگوریتم های یادگیری ماشین (خوشه بندی)، همچنین رویکرد توزیع زیان با ترکیب الگوریتم های یادگیری ماشین (طبقه بندی)، نسبت به سایر روش ها کارآمدتر است.

هدف: انتخاب یک سبد سرمایه گذاری بهینه در طولانی مدت منطقی نیست و با گذشت زمان کارایی خود را از دست می دهد. هدف این مقاله ارائه روشی برای به روز کردن چندمرحله ای سبد سهام است. همچنین از آنجا که بعد این مسئله با گذشت دوره های زمانی، به صورت چشمگیری افزایش می یابد، حل مسئله به روش قطعی ممکن نیست، از این رو هدف دیگر، استفاده از روش تقریبی برای مقابله با این دغدغه است. روش: از برنامه ریزی پویای تصادفی تقریبی چندمرحله ای برای تعیین سبد بهینه سهام و رفع مشکل ناکارایی آن با گذشت زمان استفاده شده است. از نرخ های بازده به عنوان متغیر تصادفی طی دوره ها، از روش مونت کارلو برای سناریوسازی و از معیار ریسک GlueVaR به عنوان معیار اندازه گیری ریسک استفاده شده است. با استفاده از روش تقریبی، امکان حذف برخی از جواب های بهینه افزایش می یابد، از این رو، از الگوریتم ژنتیک برای جست وجو در اطراف پاسخ بهینه بهره برده شد تا در صورت امکان، جواب بهتری به دست آید. مدل سازی این پژوهش توسط نرم افزار متلب و آزمون های آن به کمک نرم افزار SPSS صورت پذیرفته است. یافته ها: در این مقاله از اطلاعات 100 شرکت برتر موجود در بورس اوراق بهادار تهران، در سال های 1390 تا 1396 استفاده شد و بر اساس روش برنامه ریزی پویای تقریبی پیشنهادی، الگوریتم ژنتیک و روش سبد سهام با وزن های برابر، به مقایسه بازدهی و ریسک سرمایه گذاری در سبدهای مختلف پرداخته شده است. نتیجه گیری: آزمون های آماری مربوطه نشان دهنده عملکرد بهتر روش پیشنهادی در مقایسه با دو روش دیگر است.