Think Results. ................................................................................................................................... Разработка системы оценки финансовых рисков на основе стохастического моделирования ключевых риск-факторов методом Монте Карло 

Think Results. ................................................................................................................................... Веткин Виктор – Руководитель проекта, First Line Software 

Think Results. ................................................................................................................................... ОЦЕНКА ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ Доходы Расходы Платежи 

Think Results. ................................................................................................................................... ЗАВИСИМОСТЬ ВРЕМЕНИ ЧТЕНИЯ/ЗАПИСИ В БАЗУ ДАННЫХ ОТ КОЛИЧЕСТВА ИТЕРАЦИЙ ЦИКЛА МОНТЕ КАРЛО 0 100 200 300 400 500 600 0 2000 4000 6000 8000 10000 

Think Results. ................................................................................................................................... ЗАВИСИМОСТЬ ВРЕМЕНИ РАСЧЕТА ОТ КОЛИЧЕСТВА РИСК-ФАКТОРОВ И КОЛ-ВА ИТЕРАЦИЙ МОНТЕ КАРЛО 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1000 итераций 2500 итераций 5000 итераций 7500 итераций 10 000 итераций 100 000 итераций 3 риск-фактора 5 риск-факторов 10 риск-факторов 

Think Results. ................................................................................................................................... КОНФИГУРАЦИЯ Сервер приложения:  Процессор: 2 ядра с частотой не менее 2 Ghz  Оперативная память: 8Gb Сервер базы данных и расчетной части R:  Процессор: 8 ядер с частотой не менее 2 Ghz  Оперативная память: 128Gb 

Think Results. ................................................................................................................................... ТРИ ЗВЕНА – КАК ХРАНИТЬ И ПЕРЕДАВАТЬ ДАННЫЕ В РАСЧЕТНУЮ ЧАСТЬ, ЧТОБЫ БЫЛО БЫСТРО? DB Backend R Frontend JSON JSON SQL Ожидание SQL JSON 

Think Results. ................................................................................................................................... Ф DB Backend FE endpoints R Frontend JSON JSON SQL SQL External Systems CSV Backend R endpoints JSON Backend Reports endpoints (Apache POI) Backend import endpoints Serv1: 128GB RAM Serv2: 8Gb RAM ФИЗИЧЕСКАЯ И ЛОГИЧЕСКАЯ АРХИТЕКТУРА 

Think Results. ................................................................................................................................... СТЕК ТЕХНОЛОГИЙ ■ Backend – JAVA (Spring, Hibernate, Apache POI) / C# ■ Frontend – React.JS + Redux / JS + HTML5 + CSS3 ■ DBMS – Oracle / PostgreSQL ■ R Interface – Oracle R Enterprise / PLR ■ R Core – 3.3.0 / 3.x 

Think Results. ................................................................................................................................... РАСЧЕТНЫЕ МОДУЛИ И DATA-FLOW  Моделирование  Моделирование риск-факторов  Стохастические дифференциальные уравнения (СДУ)  Формула  Вектор  Расчет параметров СДУ  Расчет матрицы корреляции  Расчет платежей  Расчет бюджета  Расчет стат. показателей (стат. тесты) Бэктестирование Анализ временных рядов Моделирование Модель расчета платежей Модель расчета статей бюджета Риск-факторы 

Think Results. ................................................................................................................................... МОНТЕ КАРЛО Исторические значения Смоделированные значения 

Think Results. ................................................................................................................................... RISK FACTORS MODELLED DATA CONTRACTS CALC MODEL FORMULAS DETERM. VECTORS CONST ATTR. CONTRACTS PAYMENTS RISK FACTORS HISTORY DATA BUDGET VALUES FORMULAS BUDGET CALC MODEL МОДЕЛИРОВАНИЕ – 1 ИТЕРАЦИЯ ЦИКЛА МОНТЕ КАРЛО ( 1 СЦЕНАРИЙ) 

Think Results. ................................................................................................................................... РАСЧЕТ СТАТ. ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПО ИТЕРАЦИЯМ ЦИКЛА МОНТЕ КАРЛО  Более 30 показателей для оценки финансовых рисков  Более 200 стат. тестов анализа временных рядов 

Think Results. ................................................................................................................................... СТАТ. ПОКАЗАТЕЛИ ПО 100 000 ИТЕРАЦИЯМ ЦИКЛА МОНТЕ КАРЛО EAR 5% EAR 50% 

Think Results. ................................................................................................................................... БЭКТЕСТИРОВАНИЕ – ОЦЕНКА КАЧЕСТВА МОДЕЛИ ■ Количество пробоев ■ Средний размер пробоя ■ Тест Купика ■ Функции потерь Лопеса ■ Функции потерь Бланко-Ило 

Think Results. ................................................................................................................................... ОПТИМИЗАЦИЯ - ОТ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ СКАЛЯРНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ НА НЕСКОЛЬКИХ ЯДРАХ К МАТРИЧНОМУ РАСЧЕТУ A B C A B C A B C A B C A B C 

Think Results. ................................................................................................................................... ДОСТИЖЕНИЯ И ПЕРСПЕКТИВЫ ■ Скорость расчетов и плата за неё ■ Масштабируемость ■ Что дальше? 

Think Results. ................................................................................................................................... СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ! Веткин Виктор – Руководитель проекта, First Line Software [email protected] +7 (812) 336-5533 Telegram: @Vetkin