Riska prognozēšanas modeļi — kas, kāpēc, kā un tā priekšrocības

0
Riska prognozēšanas modeļi — kas, kāpēc, kā un tā priekšrocības

Riska prognozēšanas modeļi — viss, kas jums jāzina

Riska prognozēšanas modeļi ir rīks, ko uzņēmumi var izmantot, lai novērtētu noteiktu notikumu risku. Tos parasti izmanto apdrošināšana un veselības aprūpes nozarēs, bet to var attiecināt arī uz citām nozarēm, piemēram, banku darbību. Riska prognozēšanas modeļus var izmantot, lai novērtētu gan pagātnes datus, gan nākotnes tendences, padarot tos par svarīgu instrumentu, lai uzņēmumi varētu izprast un pārvaldīt risku.

Satura rādītājs

  1. Ievads riska prognozēšanas modeļos
  2. Kā darbojas riska prognozēšanas modeļi
  3. Riska prognozēšanas modeļu priekšrocības
  4. Riska prognozēšanas modeļi un mašīnmācīšanās
  5. Kā prognozēšanas modeļi darbojas veselības nozarē

Ievads: Riska prognozēšanas modeļi

Riska prognozēšanas modeļi ir statistikas modeļi, kuru mērķis ir paredzēt nākotnes notikumu iespējamību, piemēram, vai pacientam attīstīsies slimība vai nē. Tos parasti izmanto medicīnas pasaulē, lai palīdzētu pieņemt klīniskus lēmumus, taču tos izmanto arī citās jomās, piemēram, finansēs un apdrošināšanā. Ir daudz dažādu veidu riska prognozēšanas modeļu, kas atšķiras pēc to sarežģītības un izmantoto datu veidiem. Visvienkāršākajos modeļos riska prognozēšanai var izmantot tikai dažus demogrāfiskos mainīgos, piemēram, vecumu un dzimumu. Sarežģītākos modeļos var izmantot dažādus datu avotus, tostarp medicīniskos ierakstus, ģenētiskos datus un dzīvesveida informāciju.

Riska prognozēšanas modeļi bieži tiek izstrādāti, izmantojot datus no lieliem populācijas pētījumiem. Katrā jaunajā pētījumā tiek izmantoti gan vēsturiskie, gan perspektīvie dati, kas ļauj izsekot riska izmaiņām laika gaitā. Analizējot riska izmaiņas, prognozēšanas modeļi var sniegt informāciju par to, kuri mainīgie ir atbildīgi par izmaiņām, vai identificēt iespējamos mehānismus, kas ir riska pārmaiņu pamatā. Ja, piemēram, alkohola patēriņa izmaiņām ir atšķirīga ietekme uz risku nekā izmaiņām smēķēšanas uzvedībā, tas var sniegt pierādījumus tam, ka abiem faktoriem ir atšķirīgi cēloņsakarības mehānismi.

Riska prognozēšanas modeļi ir matemātiski modeļi, ko izmanto, lai prognozētu notikuma iespējamību. Statistikas modeļus, kas apvieno informāciju no vairākiem marķieriem, sauc par riska prognozēšanas modeli. Klasifikācijas koki, loģistikas regresijas modeļi un Koksa proporcionālo apdraudējumu modeļi ir izplatīti modeļu veidi.

Izmantojot informāciju modelī, katrs modeļa veids rada paredzamo risku katram indivīdam. Tos izmanto dažādās jomās, piemēram, apdrošināšanā, mazumtirdzniecība, finanses un veselības aprūpe. Ir divi galvenie riska prognozēšanas modeļu veidi: statistikas un mašīnmācīšanās. Statistikas modeļos tiek izmantotas dažādas metodes, piemēram, regresijas analīze, lai prognozētu notikuma iespējamību. Mašīnmācīšanās modeļos tiek izmantoti algoritmi, lai mācītos no datiem un veiktu prognozes.

Kāpēc ir lietderīgi prognozēt pirms riska?

Riska prognozēšanas modelis tiek izmantots, lai pieņemtu lēmumus par to, vai kādu apdrošināt, cik jāmaksā par apdrošināšanu, vai apstiprināt aizdevumu un citus lēmumus. Riska prognozēšanas modelis tiek izstrādāts, pielāgojot modeli datiem, kas satur informāciju par pagātnes notikumiem. Pēc tam tos izmanto, lai prognozētu nākotnes notikumus. Modelī izmantotie dati nāk no dažādiem avotiem, piemēram, apdrošināšanas atlīdzībām un laikapstākļu datiem.

Statistikas modeļi neaprobežojas tikai ar apdrošināšanu. Tos var izmantot, lai prognozētu kāda notikuma, piemēram, zemestrīces vai viesuļvētras, iespējamību, vai uzņēmumā būs finanšu krīze vai izpilddirektors pametīs darbu. Lielo skaitļu likums nosaka, ka ar pietiekamiem datiem ekstrēmu notikumu iespējamība tiks samazināta.

Kā darbojas riska prognozēšanas modeļi

Riska prognozēšanas modeļi ir matemātiski modeļi, kuru mērķis ir paredzēt nākotnes notikumu iespējamību.

Prognozēšanas modelis ir statistikas metode, ko parasti izmanto, lai prognozētu turpmāko uzvedību. Izmantojot paredzamo modelēšanu, varat paredzēt nākotnes rezultātus, analizējot vēsturiskos un pašreizējos datus. Visizplatītākais riska prognozēšanas modeļa veids ir lineārais modelis, kas izmanto lineāru vienādojumu, lai novērtētu notikuma iespējamību. Cita veida riska prognozēšanas modeļi ir sarežģītāki un var izmantot nelineārus vienādojumus, lai novērtētu notikuma iespējamību.

Riska prognozēšanas modeļi tiek plaši izmantoti medicīnā, lai palīdzētu klīnicistiem (ārstiem) pieņemt lēmumus par pacienta ārstēšanu, taču tos izmanto arī citās jomās, piemēram, finansēs un apdrošināšanā. Riska prognozēšanu bieži izmanto apdrošināšanā, jo apdrošinātāji, pamatojoties uz nākotnes notikumu prognozēm, var aprēķināt seguma vērtību (piemēram, reizinot paredzamās izmaksas ar prēmiju).

Izmantojot paredzamo modelēšanu, apdrošināšanas sabiedrības var aprēķināt paredzamo seguma vērtību, ņemot vērā notikumus, kas notikuši pagātnē un tos, kas varētu notikt nākotnē. Riska prognozēšanas modelis tiek plaši izmantots arī citās jomās. Šīs lietojumprogrammas ietver: banku un apdrošināšanas pakalpojumus, lai prognozētu aizdevuma saistību nepildīšanas vai apdrošināšanas prasības; veselības aprūpe, lai prognozētu pacientu atpakaļuzņemšanu vai mirstību; telekomunikācijas, lai prognozētu klientu samazināšanos; un finansējums krāpšanas atklāšanai.

Ir daži dažādu veidu riska prognozēšanas modeļi, kurus var klasificēt, pamatojoties uz izmantoto datu veidu vai izmantoto pieeju. Tālāk ir sniegti katra veida piemēri.

Uz modeli balstīta prognoze: prognozes ir balstītas uz mainīgajiem lielumiem, kas iegūti no vēsturiskiem datiem. Piemēri ir statistikas modeļi, ekonometriski modeļi, mašīnmācīšanās modeļi un Beijesa tīkli.

Prognoze bez modeļa: prognozes ir balstītas uz mainīgajiem lielumiem, kas iepriekš nav prognozēti, bet tiek piemēroti tikai pēc vēsturisko datu novērošanas. Piemēri ir neironu tīkli, lēmumu koki un atbalsta vektoru mašīnas.

Riska prognozēšanas modeļu priekšrocības

Riska prognozēšanas modeļi ir vērtīgs instruments, lai identificētu personas un pat organizācijas, kurām ir dažādu nelabvēlīgu iznākumu risks. Nosakot riskam pakļautos, intervences var mērķēt uz tiem, kas, visticamāk, gūs labumu. Piemēram, daži pētnieki ir spējuši pierādīt, ka zemāks izglītības līmenis ir saistīts ar paaugstinātu mirstības risku.

Riska analīze palīdz pārvaldīt ar risku saistītas problēmas, izmantojot tehnoloģijas un paņēmienus, lai gūtu ieskatu, aprēķinātu iespējamos scenārijus un paredzētu nākotnes notikumus.

Riska prognozēšana

Riska pārvaldības plāns ir galvenais, lai nodrošinātu efektīvu risku pārvaldību. Mērķis ir samazināt negatīvo risku ietekmi un izmantot pozitīvas iespējas. Riska pārvaldības plāns nodrošina rīku ziņošanai par risku augstākajai vadībai, kā arī projekta sponsoram un komandai.

Riska prognozēšanas modeļi un mašīnmācīšanās

Riska prognozēšanas modelis un mašīnmācīšanās arvien vairāk tiek izmantoti, lai prognozētu plašu risku klāstu, sākot no finanšu riskiem līdz kiberriskiem. Šie modeļi ir balstīti uz lielām datu kopām un izmanto algoritmus, lai mācītos no pagātnes notikumiem un noteiktu modeļus, ko var izmantot, lai prognozētu nākotnes riskus. Riska prognozēšanas modeļi tiek izmantoti dažādās nozarēs, tostarp apdrošināšanā, banku darbībā un veselības aprūpē.

Riska prognozēšana parasti balstās uz datu ieguves metodēm un matemātiskiem modeļiem, kas izmanto vēsturiskos datus, lai noteiktu, kā var paredzēt nākotnes notikumus. Riska prognozēšanas modelis arvien vairāk tiek izmantots juridiskajā un tiesībaizsardzības jomā, lai prognozētu recidīvu, piemēram, narkotiku lietošanu un vardarbību, pamatojoties uz vēsturiskiem datiem. Tiesībaizsardzības iestādes izmanto automatizētus lēmumu pieņemšanas modeļus un paredzamo policijas tehnoloģiju.

Arvien vairāk pierādījumu liecina, ka mašīnmācību var izmantot, lai izveidotu precīzus riska modeļus. Mašīnmācīšanās algoritmiem ir iespēja mācīties no datiem un identificēt modeļus, ko cilvēki, iespējams, nevar redzēt. Tas nozīmē, ka tos var izmantot, lai izveidotu modeļus, kas ir precīzāki par tradicionālajiem statistikas modeļiem.

Mašīnmācību var izmantot dažādās apdrošināšanas, tiesībaizsardzības un veselības aprūpes jomās. Ārsti izmanto arī mašīnmācīšanos, lai nodrošinātu veselības prognozēšanas modeļus.

Ir arī daži pierādījumi, kas liecina, ka mašīnmācīšanās ir efektīva finanšu lēmumu pieņemšanas uzlabošanā. Uzņēmumi izmanto automatizētus lēmumu pieņemšanas modeļus, lai pārvaldītu finanšu risku. Piemēram, kredītkaršu uzņēmumi var izmantot mašīnmācīšanās algoritmus, lai palīdzētu prognozēt, cik liela ir iespēja, ka persona atmaksās savu kredītkartes rēķinu. Tas viņiem ļauj nodrošināt kredītkartes ar labākiem nosacījumiem un samazina krāpšanas risku. Lai gan joprojām notiek diskusijas par mašīnmācīšanās efektivitāti, tā kļūst arvien izplatītāka daudzās apdrošināšanas un veselības aprūpes jomās.

Riska prognozēšanas modeļi veselības aprūpē

Veselības aprūpē riska prognozēšanas modeļus izmanto, lai prognozētu iespējamību, ka pacientam attīstīsies noteikts stāvoklis vai slimība. Šos modeļus var izmantot, lai uzlabot slimības pārvaldību programmas, samazināt izmaksas un novērst nevajadzīgas pārbaudes. Šī modeļa izmantošana ir precīzāka nekā tradicionālās statistikas metodes. Piemēram, Koksa modelis ir plaši izmantots regresijas modelis medicīniskajos pētījumos, lai izpētītu saistību starp pacientu izdzīvošanas laiku un vienu vai vairākiem prognozēšanas mainīgajiem.

Viens no šī modeļa mērķiem ir spēt identificēt un paredzēt, kur pacients atrodas konkrētā stāvokļa spektrā. Šis modelis sastāv no informācijas par pacienta iepriekšējiem veselības datiem, viņa stāvokļa īpašībām un prognozēto prognozi.

Noslēgumā: Riska prognozēšanas modelis ir rīks, ko uzņēmumi var izmantot, lai novērtētu konkrētu notikumu risku. Parasti tos izmanto apdrošināšanas un veselības aprūpes nozarēs, taču tos var izmantot arī citās nozarēs. Uzņēmumi var izmantot riska prognozēšanas modeļus, lai novērtētu gan pagātnes datus, gan nākotnes tendences, padarot tos par noderīgu instrumentu riska izpratnē un pārvaldībā.